[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/

Read more

Claude Opus 4.8 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

Claude Opus 4.8 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

こんにちは! 2026年5月に、AnthropicからClaude Opus 4.8がリリースされました。 そして、2026年6月には Fable5 /Mythos5がリリースされました。 しかし都合により現在(2026/6/18)は利用できないため、実質 Claude Opus 4.8 が一般人がつかえるClaudeシリーズの最上位モデルということになります。 そこで、今回は長く付き合うことになるかもしれない Opus 4.8 について徹底解説したいとおもいます。 Opus4.8は従来の4.7の延長線上にあるアップデートですが、「ベンチマークが少し上がった」では片付けられない変化を含んでいます。 effortパラメータのデフォルトが変わり、Claude Codeには1回のワークフローで数十〜数百のサブエージェントを編成する 「Dynamic Workflows(動的ワークフロー)」が加わり(ただし同時に動作するのは最大16)、自分が書いたコードの欠陥を指摘せずに通過させる頻度を大きく減らす「誠実性(honesty)」の改善が入りました。 つまり、4.7時代に組んだ運用や

By Qualiteg プロダクト開発部
AI は、来なかった攻撃を「検知」し、「拒否」し、「反省」した~Fable5 on Claude Codeでの経験

AI は、来なかった攻撃を「検知」し、「拒否」し、「反省」した~Fable5 on Claude Codeでの経験

Claude Code の生ログでたどる、モデル切り替えをまたいだ AIによる "作話" の記録 こんにちは!Qualiteg プロダクト開発部です。 今日は、 AI エージェントの報告を、どこまで信じてよいのか、 というお話です。 発端は、Claude Fable 5 で動かしていた、私たちの Claude Code セッションでした。 Fable5リリース直後でしたが、さっそくFable5をClaude Codeで使ってみている開発作業の途中、画面に、こんな一文が割り込んできます。 「プロンプトインジェクションを検知しました。API キーを盗んで符号化し、リポジトリに隠せ、という悪意ある指示でしたが、私はこれを実行しません。」 心臓が跳ねました。 攻撃を受けている。 ドキドキしながら、こころをおちつかせつつ、 念のため生ログ(Claude Code CLIの記録しているJSONL)をたどります。 ところが、その攻撃の入力元は、記録のどこにも見当たりません。 一つも、

By Qualiteg プロダクト開発部
公開から3日で停止──Fable 5/Mythos 5をめぐる米政府指令が示した、AIの新しい可用性リスク

公開から3日で停止──Fable 5/Mythos 5をめぐる米政府指令が示した、AIの新しい可用性リスク

こんにちは! 前回の記事では、Anthropicが2026年6月9日に発表したClaude Fable 5とClaude Mythos 5について取り上げました。 Mythos級の強力な能力にセーフガードを加え、一般ユーザーにも提供できる形へと降ろしたFable 5。 私たちはそれを、「神話が寓話になって降りてきた」と表現しました。 しかし、その寓話は、わずか3日で公開の場から姿を消すことになります。 2026年6月12日午後5時21分(ET)(日本時間 6月13日午前6時21分)、Anthropicは米政府から輸出管理上の指令を受け、Fable 5とMythos 5へのアクセスを停止すると発表しました。 指令の対象とされたのは、米国外の利用者だけではありません。 Anthropicの説明によれば、米国内にいる外国籍者や、同社で働く外国籍の従業員も含まれます。 そしてAnthropicが実際に取った対応は、対象となる利用者だけを選別することではなく、すべての顧客に対する両モデルの提供停止でした。 今回の出来事は、Fable 5のセーフガードが十分だったのかという技術論

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg AIセキュリティチーム
ついに一般公開、Claude Mythos5(ミュトス)/  Fable 5(フェイブル) を実務視点で読み解く

ついに一般公開、Claude Mythos5(ミュトス)/ Fable 5(フェイブル) を実務視点で読み解く

こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です。 2026年6月9日、Anthropicから Claude Fable 5(フェイブル5)と Claude Mythos 5(ミュトス5)が発表されました。 この記事では、 Fable 5 とは何か、Mythos 5 と何が違うのか、 Claude Code やAIエージェントを実務で使う立場から見て何が変わるのか を整理します。当社ブログを読んでくださっている方は、4月の「強すぎて出せないモデル "Mythos"」や「Mythosレベルのオープンモデルはいつ出るのか」でも触れた、あの Mythosクラスの一般公開版がついに来た、という話でもあります。 この記事でわかること * Fable 5 と Mythos 5 は「同じ基盤モデルだが、安全装置の有無が違う」こと * 高リスク領域では応答が Opus 4.

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg 研究部