[ChatStream] Llama2 対応の ChatPrompt実装

[ChatStream] Llama2 対応の ChatPrompt実装

こんにちは! (株)Qualiteg プロダクト開発部 です!

本稿では、 ChatStream にLlama2 対応の ChatPrompt を同梱いたしましたのでご紹介いたします!

現在の ChatPrompt は以下とおりとなっております。旧バージョンのChatStreamをご利用の場合も、以下コードにて Llama2対応可能です。(もちろん最新バージョンのChatStreamには同梱済です)

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

SYSTEM_PROMPT = """\
You are a helpful, respectful and honest assistant. Always answer as helpfully as possible, while being safe. Your answers should not include any harmful, unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content. Please ensure that your responses are socially unbiased and positive in nature.
If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information.\
"""


class ChatPromptMetaLlamaLlama2Chat(AbstractChatPrompt):
    """
    meta-llama/Llama-2-7b-chat

    Prompt Guide from
    https://huggingface.co/blog/llama2
    """

    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):
        # modify skip_echo_len when using llama2
        num_turn = self.get_turn()
        if num_turn >= 2:
            modified_skip_echo_len = skip_echo_len + 1 * self.get_turn()
            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={}):
        if self.chat_mode == False:
            return self.get_requester_last_msg()

        # Chat Mode == True の場合のプロンプトを構築する
        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

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


本実装については、1点だけトリッキーな実装を含んでいます。
というのも、ChatStreamはストリーミングチャットが基本ですので新たに生成された1トークン分を更新していくことでリアルタイムで流れるようなチャットを実現しています。そのため、出力が期待と1文字でもズレてしまうと、ストリーミング時に1文字かけたり、全体が1文字ずつズレてしまったりする現象が発生しやすいです。

Llama2の出力の場合、ターンごとに1文字ずつ出力に空白文字が発生する現象が確認されており、 なにがしかのSpecial Token や空トークン、またコード変換の影響を疑っていましたが根本原因の特定に至らず、現象をキャンセルするための実装を入れています。

現象としましては、

以下のプロンプトを入力プロンプトとしたとき、

<s>[INST] <<SYS>>
You are a helpful, respectful and honest assistant. Always answer as helpfully as possible, while being safe. Your answers should not include any harmful, unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content. Please ensure that your responses are socially unbiased and positive in nature.
If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information.
<</SYS>>

Do you know the movie titanic [/INST] Hello! Yes, I'm familiar with the movie Titanic. It's a classic film directed by James Cameron, released in 1997, and starring Leonardo DiCaprio and Kate Winslet. The movie is based on the true story of the RMS Titanic, a British passenger liner that sank in the North Atlantic Ocean in 1912 after colliding with an iceberg. The film follows the story of Jack Dawson (played by DiCaprio) and Rose DeWitt Bukater (played by Winslet), who come from </s><s>[INST] Who is the director [/INST] The director of the movie "Titanic" is James Cameron. </s><s>[INST] Who is starred [/INST] ]  The movie "Titanic" features a star-studded cast, including:
* Leonardo DiCaprio as Jack Dawson
* Kate Winslet as Rose DeWitt Bukater
* Billy Zane as Cal Hockley
* Kathy Bates as Molly Brown
* Frances Fisher as Ruth DeWitt Bukater
* Bernard Hill as Captain Edward John Smith
* Jonathan Hyde as J. Bruce Ismay
* Eric Braeden as John Jacob Astor IV
* Gloria Stuart as Old Rose

These actors brought the characters from the movie to life and </s><s>[INST] 

出力は以下のようになります

[INST] <<SYS>>
You are a helpful, respectful and honest assistant. Always answer as helpfully as possible, while being safe. Your answers should not include any harmful, unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content. Please ensure that your responses are socially unbiased and positive in nature.
If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information.
<</SYS>>

Do you know the movie titanic [/INST] Hello! Yes, I'm familiar with the movie Titanic. It's a classic film directed by James Cameron, released in 1997, and starring Leonardo DiCaprio and Kate Winslet. The movie is based on the true story of the RMS Titanic, a British passenger liner that sank in the North Atlantic Ocean in 1912 after colliding with an iceberg. The film follows the story of Jack Dawson (played by DiCaprio) and Rose DeWitt Bukater (played by Winslet), who come from  [INST] Who is the director [/INST] The director of the movie "Titanic" is James Cameron.  [INST] Who is starred [/INST]

Input:
Do you know the movie titanic [/INST] Hello! Yes, I'm familiar with the movie Titanic. It's a classic film directed by James Cameron, released in 1997, and starring Leonardo DiCaprio and Kate Winslet. The movie is based on the true story of the RMS Titanic, a British passenger liner that sank in the North Atlantic Ocean in 1912 after colliding with an iceberg. The film follows the story of Jack Dawson (played by DiCaprio) and Rose DeWitt Bukater (played by Winslet), who come from [INST] Who is the director [/INST] The director of the movie "Titanic" is James Cameron. [INST] Who is starred [/INST] 

つまり入力プロンプトが [INST] つまり 半角スペース1つ[INST] でも出力で、 [INST]半角スペース2つ + [INST] となって戻ってくるため、新規生成文章の切り出しで1レスポンスにたいして1文字ズレの発生が観測されます。

それならばと、入力プロンプトを 半角スペース2つ[INST] で入力したが、その場合は出力生成文は 半角スペース3つ[INST]
となり、ズレが解消されないようです。

このとき、通常のテキスト処理で trim していく方法もありますが、当ChatPromptではなるべくもとの入力と出力を変形しないことをポリシーとして、

    def get_custom_skip_echo_len(self, skip_echo_len):
        # modify skip_echo_len when using llama2
        num_turn = self.get_turn()
        if num_turn >= 2:
            modified_skip_echo_len = skip_echo_len + 1 * self.get_turn()
            return modified_skip_echo_len
        return skip_echo_len

のように、 skip_echo_len をターンにあわせて調整することでピッタリの切り出しに対応しました。約1000通りの入出力において、問題なく切り出せているため、本手法を workaround として採用しています。ちょっとした見落としの可能性も高そうなので根治のために研究部側で引き続き原因調査しています。

Llama2 をベースモデルとして採用しているほかモデルも同様の現象が発生していますが、本手法にて解決できました。

Read more

LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

こんにちは! なぜOpenAIやAnthropicは世界最高水準のLLMを作れるのに、それに肩を並べる日本発のLLMは存在しないのでしょうか? 技術力の差でしょうか。それとも人材の問題でしょうか。 答えはもっとシンプルです。GPUの枚数とお金です。 今日はそんな 「LLMの学習」にフォーカスをあて、そのリアルについて徹底解説いたします! 1. はじめに 「LLMを自分で学習させてみたい」 そう思ったとき、最初にぶつかる壁がGPUの問題です。 どのGPUを何枚使えばいいのか。クラウドで借りるべきか、オンプレで買うべきか。そもそも個人や小規模チームでLLM学習は現実的なのか。 本記事では、こうした疑問に対して、具体的な数字と事例を交えながら答えていきます。 たとえばLLaMA 2の学習にはA100が2,048枚使われました。DeepSeek-V3は約8億円かかりました。では、あなたの手元のGPUでは何ができるのか。そこを明らかにしていきたいと思います。 対象読者は、LLM学習に興味があるエンジニアや研究者です。PyTorchでモデルを書いたことがある程度の知識を前提とし

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg 研究部
今からはじめるClaude Code

今からはじめるClaude Code

こんにちは! 今日は、最近エンジニアの間で話題になっているAIコーディングエージェント「Claude Code」について取り上げます。 AIによるコーディング支援ツールはここ1〜2年で一気に増え、「結局どれを選べばいいのか分からない」と感じている方も多いのではないでしょうか。本記事では、そうした中でClaude Codeを実際に使ってみた所感と、Windows環境での導入・運用の考え方を整理していきます。 AIコーディングツール、どれを使う? 2025年は、AIコーディング支援が一気に“実用品”になり、選択肢が増えすぎて迷いやすい年になりました。 GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Devin、Aider、Cline、OpenHandsなど、商用からオープンソースまで含めると、軽く20種類を超えます。 機能や思想が似ているものも多く、情報を追うだけで疲れてしまう、という方も少なくないと思います。 以前、当社ブログでは「AIコーディングエージェント20選」で全体像を整理しました。 AIコーディングエージェント20選!現状と未来への展望 【第1回】

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング
日本語対応 LLMランキング2025 ~ベンチマーク分析レポート~(12月18日版)

日本語対応 LLMランキング2025 ~ベンチマーク分析レポート~(12月18日版)

はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2025/12/18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 2025/10/12 版の分析レポートを公開しましたが、たった2か月で劇的な変化がありました! (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。 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。 オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。 ベンチマーク分析について 本レポートは、

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg プロダクト開発部
AIコーディングエージェント20選!現状と未来への展望 【第1回】全体像と基礎

AIコーディングエージェント20選!現状と未来への展望 【第1回】全体像と基礎

こんにちは! 今回は、20種類以上あるまさに百花繚乱なAIコーディングツールを一挙に紹介&解説していきたいとおもいます! AIをつかったコーディングはもはや常識となり、日々目まぐるしく新しいツールが登場しています。当社でも自社開発のAIコーディングツールをふくめ複数のツールを活用してソフトウェア開発をすすめていますが、次々とナイスなツールがでてきて興奮しつつも、正直キャッチアップが追いつかない…!という状況です。 「結局どれを使えばいいの?」「Claude CodeとCursorって何が違うの?」「オープンソースでも使えるやつあるの?」——そんな疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。 そこで本シリーズでは、2025年12月時点でのAIコーディングツールを徹底的に整理してみました。商用サービスからオープンソースまで、20以上のツールを比較しながら、それぞれの特徴や使いどころ、そして現時点での限界についても現場視点をいれながら正直にお伝えしていければとおもいます ※「AIコーディングツール」は「コーディングエージェント」といったほうが今風なので記事内ではコーディングエー

By Qualiteg コンサルティング