[ChatStream] 入出力プロンプトの予期せぬ変更に備え revision は固定する

[ChatStream] 入出力プロンプトの予期せぬ変更に備え revision は固定する

こんにちは。(株) Qualiteg プロダクト開発部です。

GW中に、microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct の tokenizer.json が変更になり、プロンプトのパースに失敗し、チャットのストリーミングができなくなる問題が発生しました。

実際には以下の変更がありました

https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct/commit/8a362e755d2faf8cec2bf98850ce2216023d178a

もともと、Miscrosoft さんが書いていた記事にあるプロンプトフォーマットと実際のモデルのプロンプトフォーマットが異なっていたため、当社では、実際のモデルにあわせるヒューリスティックな対応をしておりましたが、モデル(\w tokenizer) 側がもとの仕様に近い形に修正してきた模様です。

これによって、当初動作していたプロンプト変換器が動作しなくなるという現象が発生しました。

LLM は「スピードが命!」なので、トークナイザー含め完全にテストされた状態では出てこないのは given condition ですが、モデルがアップデートされるためにプロンプト変換エラーが発生しないよう、 プロダクトでAuto クラスをつかったモデル・トークナイザーの読み込みをするときには revision 付き呼出しをし、その上で、モデルの最新版がでたときに、しっかりテストを回すという運用が好ましいとおもいます。

リビジョン付き呼出しの例

MODEL_REVISION = "8a362e755d2faf8cec2bf98850ce2216023d178a"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct",
    device_map="cuda",
    torch_dtype="auto",
    trust_remote_code=True,
    revision=MODEL_REVISION,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, revision=MODEL_REVISION)

(リビジョンは コミットID、タグ名 など指定可能)

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PII 非識別化の本質——「誰か」は偽ってよい、「何が起きたか」は偽ってはならない

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こんにちは!Qualitegプロダクト開発部です! 本日は、PII( Personally Identifiable Information→個人情報)の非識別化に関する内容を解説いたします。 当社ではこれまで、高精度なPII検出技術やLLM利用時の段階的PIIマスキング、PII検出のテスト設計など、個人情報検出とAIセキュリティに関する技術解説をお届けしてきました。 現在、当社では、PII検出マスキング技術「PII-FIエンジン」と、それを活用したPIIのマスキング・非識別化サービス「PII-FI Scan」「PII-FI API」を開発・提供しています。 本記事では、「PIIを検出したあと、それをどう書き換えるか」の設計原則を、1つの例文を試金石にして、私たちが実際のプロダクトで採用している整理をご紹介します。 先にことわっておきますと、本記事でいう「非識別化(de-identification)」は、文書やログを安全に共有・分析するための技術的な加工(個人を特定できないように加工する処理)のお話です。 個人情報保護法上の「仮名加工情報」「匿名加工情報」に該当することを

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日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(7月10日版)

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はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2026/7/10版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 前回は 2026/3/6 版の分析レポート を公開しましたが、 約4か月ぶりとなる今回も、上位勢の顔ぶれが大きく入れ替わる激動の回となりました! (定期的に最新LLMランキングを更新してまいります。当社のX(旧Twitter)をフォローいただくことで更新情報を受け取り可能です) Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。汎用的言語性能(GLP)とアラインメント(ALT)の2軸で構成され、翻訳・要約・推論・コーディングから毒性・バイアス・真実性まで、幅広い観点をカバーしているのが特徴です。 本分析では、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。まず、今回の3大トピックを先にご紹介します。 * Claude Opus 4.8がリーダーボード史上初の総合スコア0.8

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