[ChatStream] lightblue/karasu-7B-chat-plus 用 ChatPrompt

[ChatStream] lightblue/karasu-7B-chat-plus 用 ChatPrompt

こんにちは! (株)Qualiteg プロダクト開発部 です!


本稿では lightblue/karasu-7B-chat-plus 用の ChatPrompt をご紹介します。
旧バージョンの ChatStream をご利用のお客様は本ChatPromptをインポートすることで利用可能となります。(最新の配信バージョンではバンドルされております)

from chatstream import AbstractChatPrompt
from chatstream.chat_prompt.role_type import RoleType

SYSTEM_PROMPT = """\
あなたはAIアシスタントです。\
"""


class ChatPromptLightblueKarasuChatPlus(AbstractChatPrompt):

    def __init__(self):
        super().__init__()  # Call the initialization of the base class
        self.set_system(f"<s>[INST] <<SYS>>\n{SYSTEM_PROMPT}\n<</SYS>>\n\n")
        self.set_requester("")
        self.set_responder("")

    def get_stop_strs(self):
        if not self.chat_mode:
            return None
        return []

    def get_custom_skip_echo_len(self, skip_echo_len):

        num_turn = self.get_turn()
        if num_turn >= 2:
            modified_skip_echo_len = skip_echo_len + 1 * self.get_turn() - 1  
            return modified_skip_echo_len
        return skip_echo_len

    def get_replacement_when_input(self):
        return None

    def get_replacement_when_output(self):  # replace when response_text gotten
        return None

    def create_prompt(self, opts={}):

        ret = self.system

        for chat_content in self.get_contents(opts):

            chat_content_role_type = chat_content.get_role_type()
            chat_content_message = chat_content.get_message()

            if chat_content_message:
                merged_message = ""
                if chat_content_role_type == RoleType.REQUESTER:
                    merged_message = f"{chat_content_message} [/INST] "
                elif chat_content_role_type == RoleType.RESPONDER:
                    merged_message = f"{chat_content_message} </s><s>[INST] "
                ret += merged_message
            else:
                pass

        return ret

    async def build_initial_prompt(self, chat_prompt):
        # 初期プロンプトは実装しない
        pass

勘の良い方はお気づきかもしれませんが本モデルは Llama2 をベースモデルとしているため、 Llama2 対応として以下処理パートが特徴的となっております。

    def get_custom_skip_echo_len(self, skip_echo_len):

        num_turn = self.get_turn()
        if num_turn >= 2:
            modified_skip_echo_len = skip_echo_len + 1 * self.get_turn() - 1  
            return modified_skip_echo_len
        return skip_echo_len

ご参考
https://blog.qualiteg.com/llama2-dui-ying-no-chatpromptshi-zhuang/

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産業交流展2024 に出展いたしました

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こんにちは! 本稿はWindows Server 2022 Datacenterエディションに「Windowsターミナル」をインストールする方法のメモです。 ステップバイステップでやるのは少し手間だったので、Powershellにペタっとするだけで自動的にインストールできるよう手順をスクリプト化しました。 管理者権限で開いた Powershell に以下、スクリプトをペタっとすると、後は勝手に「Windowsターミナル」がインストールされます。 (ただしスクリプトの実行結果の保証も責任も負いかねます) なにが手間か 何が手間かというと、Windows Server 2022 では、StoreもApp Installer(winget)もデフォルトではインストールされていないため「Windowsターミナル」をマニュアルでインストールしなければなりませんでした。 そこでペタっとするだけのスクリプト化 管理者権限で開いたPowershellに以下のスクリプトをペタっとすると「Windowsターミナル」が無事インストールされます。 パッケージのダウンロード先には [ユーザ

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産業交流展2024に出展いたします

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平素は当社事業に格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。 以前にもご案内させていただきましたが、この度、株式会社Qualitegは、多くの優れた企業が一堂に会する国内最大級の総合展示会「産業交流展2024」に出展する運びとなりました。 本展示会では、当社の最新のサービス・ソリューションを展示させていただきます。ご来場の皆様に直接ご説明させていただく貴重な機会として、ぜひブースまでお立ち寄りくださいませ 展示会概要 * 名称: 産業交流展2024 * 会期: 2024年11月20日(水)~22日(金) * 会場: 東京ビッグサイト 1・2ホール、アトリウム * 西1ホール 東京ビジネスフロンティアゾーン ビ-15 * 入場料: 無料(事前登録制) 開催時間 * 11月20日(水) 10:00~17:00 * 11月21日(木) 10:00~17:00 * 11月22日(金) 10:00~16:00

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Qualitegオリジナル:サービス設計のまとめ方

Qualitegオリジナル:サービス設計のまとめ方

Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。 はじめに スタートアップにおいて、サービス設計は成功を左右する重要な要素です。私たちは新規事業開発コンサルタントとして、長年多くの新規事業の立ち上げに関わってきました。 そして今、自社で新規事業の立ち上げを実施中です。本記事では、効果的なサービス設計のアプローチについて、実践的な観点からお伝えしたいと思います。 1. ユーザー中心の問題定義 サービス設計の第一歩は、解決すべき問題を明確に定義することです。しかし、ここでよくある失敗は、自社の技術やアイデアから出発してしまうことです。代わりに、以下のステップを踏むことをお勧めします: * ターゲットユーザーへの徹底的なインタビュー * 既存の解決策の分析と不足点の特定 * ユーザーの行動パターン

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