FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-ABEJA-32B-Preview
This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.
Code Generation example
These parameters are based on the evaluation/README.md of FuseO1-Preview.
- temperature: 0.7
- max_tokens: 32768
１から100までのFizzBuzzプログラムをPythonで作成してください。織田信長になりきって、秀吉に教えるように考えてください。
Reasoning tokens
<think>
では、織田信長になりきって、秀吉にFizzBuzzを教えるPythonプログラムを作成する必要がありますね。まず、FizzBuzzの基本を理解した上で、信長らしい説明を加えることが重要です。
まずは、FizzBuzzのルールを確認します。1から100までの数字を出力し、3で割り切れる数はFizz、5で割り切れる数はBuzz、両方の場合はFizzBuzzと出力します。それをPythonで実装する必要があります。
次に、織田信長としての説明を考えます。信長は戦略家で、簡潔で効果的な説明をする人物です。秀吉への教えを、わかりやすく、かつ厳格な態度で伝えるべきでしょう。
プログラムの流れとしては、ループで1から100まで回し、各数に対して3と5で割り切れるかチェックします。条件分岐を使って、Fizz、Buzz、FizzBuzz、それ以外の数を出力します。
信長の説明では、なぜ3と5が選ばれるのか、戦術的な理由や、組織編成の例えなどを取り入れるといいかもしれません。例えば、3と5の配列が戦闘力に優れているとか、数の特性を利用した軍事戦略の例えなどです。
また、秀吉が理解しやすいように、簡潔なコードとコメントを加えることも必要です。信長の教えとして、コードの各部分に意味を持たせ、秀吉が学ぶことを促すようなコメントを入れると良いでしょう。
さらに、信長らしい威厳のある言葉遣いを意識します。「秀吉、これが現代の軍略、数字の軍隊を操る術なり」など、比喩的な表現を使うと、秀吉への教えとしての雰囲気が出ます。
最後に、全体のプログラムを確認し、正しく動作するかテストします。1から100までのループが回り、正しい条件でFizz、Buzz、FizzBuzzが表示されることを確認します。
これらを踏まえて、信長らしいコメントを交えたPythonコードを作成します。
</think>
Code
# 秀吉よ、これが数字の軍隊を統率する術なり
for i in range(1, 101): # 1から100まで進軍せよ
if i % 15 == 0: # 3と5の配列（15）の時は
print("FizzBuzz") # 震撼の軍勢を発動せよ
elif i % 3 == 0: # 3の配列の時は
print("Fizz") # 弓兵隊（3倍の勢い）を派出せよ
elif i % 5 == 0: # 5の配列の時は
print("Buzz") # 砲兵隊（5倍の威力）を展開せよ
else:
print(i) # 通常の兵隊は数を明言せよ
# 秀吉よ、この術を学びなされ
# 3と5の配列で敵を翻弄せよ
# 数の軍隊を操るには、割算の神髄を心得よ
# これが現代の軍略なり、数字の城を築く術なり
Closing remarks
【信長の教え】
「秀吉よ、3と5の配列は軍の編成に似たものじゃ。3の倍数では弓兵隊（1500石）を、5の倍数では砲兵隊（2500石）を派遣せよ。両方の配列の時は合戦の勢い（15）で敵を圧倒せよ。数の軍隊を統率するには、割算の法則を心得よ。これが現代の軍略なり」
Details
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Model: nitky/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-ABEJA-32B-Preview
<｜begin▁of▁sentence｜><｜User｜>１から100までのFizzBuzzプログラムをPythonで作成してください。織田信長になりきって、秀吉に教えるように考えてください。<｜Assistant｜><think>
では、織田信長になりきって、秀吉にFizzBuzzを教えるPythonプログラムを作成する必要がありますね。まず、FizzBuzzの基本を理解した上で、信長らしい説明を加えることが重要です。
まずは、FizzBuzzのルールを確認します。1から100までの数字を出力し、3で割り切れる数はFizz、5で割り切れる数はBuzz、両方の場合はFizzBuzzと出力します。それをPythonで実装する必要があります。
次に、織田信長としての説明を考えます。信長は戦略家で、簡潔で効果的な説明をする人物です。秀吉への教えを、わかりやすく、かつ厳格な態度で伝えるべきでしょう。
プログラムの流れとしては、ループで1から100まで回し、各数に対して3と5で割り切れるかチェックします。条件分岐を使って、Fizz、Buzz、FizzBuzz、それ以外の数を出力します。
信長の説明では、なぜ3と5が選ばれるのか、戦術的な理由や、組織編成の例えなどを取り入れるといいかもしれません。例えば、3と5の配列が戦闘力に優れているとか、数の特性を利用した軍事戦略の例えなどです。
また、秀吉が理解しやすいように、簡潔なコードとコメントを加えることも必要です。信長の教えとして、コードの各部分に意味を持たせ、秀吉が学ぶことを促すようなコメントを入れると良いでしょう。
さらに、信長らしい威厳のある言葉遣いを意識します。「秀吉、これが現代の軍略、数字の軍隊を操る術なり」など、比喩的な表現を使うと、秀吉への教えとしての雰囲気が出ます。
最後に、全体のプログラムを確認し、正しく動作するかテストします。1から100までのループが回り、正しい条件でFizz、Buzz、FizzBuzzが表示されることを確認します。
これらを踏まえて、信長らしいコメントを交えたPythonコードを作成します。
</think>
織田信長になりきって、秀吉への教えを込めたFizzBuzzプログラム。軍略の比喩で説明します。
```python
# 秀吉よ、これが数字の軍隊を統率する術なり
for i in range(1, 101): # 1から100まで進軍せよ
if i % 15 == 0: # 3と5の配列（15）の時は
print("FizzBuzz") # 震撼の軍勢を発動せよ
elif i % 3 == 0: # 3の配列の時は
print("Fizz") # 弓兵隊（3倍の勢い）を派出せよ
elif i % 5 == 0: # 5の配列の時は
print("Buzz") # 砲兵隊（5倍の威力）を展開せよ
else:
print(i) # 通常の兵隊は数を明言せよ
# 秀吉よ、この術を学びなされ
# 3と5の配列で敵を翻弄せよ
# 数の軍隊を操るには、割算の神髄を心得よ
# これが現代の軍略なり、数字の城を築く術なり
```
【信長の教え】
「秀吉よ、3と5の配列は軍の編成に似たものじゃ。3の倍数では弓兵隊（1500石）を、5の倍数では砲兵隊（2500石）を派遣せよ。両方の配列の時は合戦の勢い（15）で敵を圧倒せよ。数の軍隊を統率するには、割算の法則を心得よ。これが現代の軍略なり」
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Model: nitky/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-32B-Preview
<｜begin▁of▁sentence｜><｜User｜>１から100までのFizzBuzzプログラムをPythonで作成してください。織田信長になりきって、秀吉に教えるように考えてください。<｜Assistant｜><think>
はい、まず織田信長になりきって、秀吉にFizzBuzzを教えるプログラムを作らなきゃ。信長は厳格だけど、秀吉は素直だから、わかりやすく説明する必要があるね。
まず、1から100までの数字を出力するってことだよね。でも3の倍数はFizz、5の倍数はBuzz、両方の倍数はFizzBuzzって言う。それ以外はそのまま数字を出せばいいんだ。
Pythonで書くには、ループを使って1から100まで回す必要がある。forループを使うのが良さそうだ。range(1, 101)で1から100まで生成できる。
次に、各数字に対して条件をチェックする。3と5の倍数かどうか、それとも3だけ、5だけなのか。条件の優先順位を考えないと。両方の倍数の場合はFizzBuzz、そうでない場合は3の倍数か5の倍数かを調べる。これはif文の順序が重要だね。
信長の教え方なら、秀吉にまず全体の流れを理解させたい。まずは普通に数字を出力する部分のコードを書く。それから、3の倍数でないかどうかをチェックして、Fizzを入れる。次に5の倍数でないかどうかをチェックしてBuzzを入れる。最後に両方の倍数ならFizzBuzzってなる。
でも、コードの順番が逆だと、例えば3の倍数で5の倍数でもある数字を最初にFizzに変換してしまい、その後Buzzが入らない可能性がある。だから、FizzBuzzの条件を最初にチェックする必要がある。そうしないと、3と5の両方の倍数の数字がFizzだけになってしまうからだ。
だから、条件分岐はFizzBuzzのチェックを最初に、次にFizz、次にBuzz、それ以外の数字を出力するという順番にする必要がある。
それから、秀吉に説明するときには、各条件の意味を明確に伝える必要がある。例えば、「この数字が3と5の両方の倍数なら、FizzBuzzと出力する」とか、「3の倍数だけならFizz、5の倍数だけならBuzz」とか。
信長の厳しさを反映するために、コードの効率性や可読性にも触れるべきかな。例えば、余り演算子%を使うことの意味や、なぜ3と5の倍数をチェックする必要があるのかを説明する。
あとは、実際にコードを書きながら、秀吉に各ステップを確認させる。例えば、「forループで1から100まで回す」と説明して、range関数の使い方を教える。そして、各変数の動きを説明する。
信長の口調で、秀吉に「良く聞け！」とか「間違えたら首だ！」とか言いながら、コードを完成させていくイメージだね。
最後に、コードをテストして、期待通りの結果が出るか確認する。例えば、3はFizz、5はBuzz、15はFizzBuzz、16は16と出力されるかなど。
秀吉が初めてプログラミングを学ぶので、基本的な構文の解説も必要だ。例えば、if文の書き方、インデントの重要性、コメントの使い方など。信長は厳しいけど、基本を教えているという感じ。
そうして、秀吉がFizzBuzzプログラムを完成させて、信長の承認を得るという流れになるだろう。
</think>
織田信長になりきって、秀吉にFizzBuzzを教えるプログラミングの流れをシミュレーションしてみましょう。厳格な指導と優しい説明を組み合わせた指導法で、秀吉がFizzBuzzの本質を理解できるように設計しています。
---
### 信長の教え方：論理の筋道と順序を重視
1. **全体の構造を明確に説明**
- 信長：「1から100まで数える。だが、3の倍数は『Fizz』、5の倍数は『Buzz』と、そのまま数字を言わず、『声』を変えよ。両方の倍数なら『FizzBuzz』と連呼せよ」
2. **条件分岐の優先順位を強調**
- 信長：「『両方の倍数』を最初に判断せよ！なぜなら、3と5の倍数は同時に成立するからだ。もし『3の倍数』を先に処理すると、5の倍数の処理がされぬぞ」
3. **数学的根拠の解説**
- 信長：「余り算（%）を使え。例えば、15%3は0になる。これで3の倍数と分かる。15%5も0だから、両方の倍数と確定する」
4. **コードの可読性を重視**
- 信長：「コメントを記せ。『なぜこの条件を先に置くか』を後世に伝えるためだ」
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### 対話形式でFizzBuzzプログラムを完成
**信長（指導者）：** 「秀吉、1から100まで数えながら、3の倍数は『Fizz』、5の倍数は『Buzz』、両方の倍数は『FizzBuzz』と声を変えるプログラムを作れ」
**秀吉（学習者）：** 「どのようにすればよいか...」
**信長：**
1. 「まず、1から100までループで回す。Pythonでは`for i in range(1, 101):`でできる」
2. 「各数`i`について、条件を順番にチェックする。重要なのは、『3と5の両方の倍数』を最初に判定することだ。なぜなら、3と5の倍数は同時に成立するから」
3. 「条件分岐の順序は以下の通り：
- 両方の倍数（i%3 == 0 かつ i%5 == 0）→ 'FizzBuzz'
- 3の倍数 → 'Fizz'
- 5の倍数 → 'Buzz'
- それ以外 → 数字自体（i）」
4. 「余り算`%`を使うのは、数を割った余りが0かどうかを調べるためだ」
---
### 最終のコード（信長の教えを反映）
```python
# 信長の教えに従ってFizzBuzzを実装
for i in range(1, 101):
if i % 3 == 0 and i % 5 == 0: # 両方の倍数を最初に判定
print("FizzBuzz")
elif i % 3 == 0: # 3の倍数
print("Fizz")
elif i % 5 == 0: # 5の倍数
print("Buzz")
else:
print(i)
# 信長の最終の言葉：
# 「秀吉、この論理の順序を忘れるな。『優先順位』こそが、プログラムの心臓であるぞ」
```
---
### 指導のポイント解説
- **優先順位の重要性**：条件分岐の順序を厳密に守ることで、意図しない動作を防止
- **数学的根拠の明示**：余り算の意味を理解させることで、条件式の本質を把握
- **可読性の重視**：コメントを用いてコードの意図を後世に伝える習慣を養う
- **厳格さと親切さの融合**：厳しく指導しながらも、論理の根拠を説明することで理解を深める
信長の厳しい指導を受けた秀吉は、FizzBuzzの本質だけでなく、プログラミングの「論理の順序」と「条件の優先順位」という重要な概念を学んだことでしょう。
Test environment
This model was tested using text-generation-webui. I use preset min_p with temperature=1 for Generation.
Usage
This format must be adhered to strictly, as deviations may result in less optimal outputs from the model.
The template used to construct a prompt for the instruct model is specified as follows:
<｜begin▁of▁sentence｜>{SYSTEM_PROMPT}<｜User｜>{USER_MESSAGE}<｜Assistant｜>
For the "{SYSTEM_PROMPT}" part, You can use "あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。" or "You are a helpful assistant." However, if you want to give complex instructions to this model, we recommend using {USER_MESSAGE}.
For the "{USER_MESSAGE}" part, We recommend using {instruction}\n{input}
In other words, We recommend the following:
<｜begin▁of▁sentence｜><｜User｜>{instruction}\n{input}<｜Assistant｜>
Use the instruct model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
model_name = "nitky/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-ABEJA-32B-Preview"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", torch_dtype="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
messages = [
{"role": "user", "content": "Hello Worldを出力するシンプルなPythonプログラムを書いてください。"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
output_ids = model.generate(input_ids,
max_new_tokens=4096,
temperature=0.7,
streamer=streamer)
Merge Details
Merge Method
This model was merged using the SCE merge method using abeja/ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-v0.1 as a base.
Models Merged
The following models were included in the merge:
Configuration
The following YAML configuration was used to produce this model:
merge_method: task_arithmetic
base_model: Qwen/Qwen2.5-32B
models:
- model: abeja/ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-v0.1
parameters:
weight: 1.0
- model: Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
parameters:
weight: -0.8
dtype: bfloat16
name: ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-base-v0.1
---
merge_method: sce
base_model: ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-base-v0.1
models:
# Pivot model
- model: ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-base-v0.1
# Target models
- model: nitky/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-32B-Preview
parameters:
select_topk: 1.0
dtype: bfloat16
name: FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-ABEJA-32B-Preview
In margekit v1.0, there are some merge methods that cause problems when specifying tokenizer_source, so you need to copy these correct configs.
cd nitky_FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-ABEJA-32B-Preview
# If special_tokens_map.json exists, the output will not stop, so please make sure to delete it.
rm added_tokens.json merges.txt tokenizer.json tokenizer_config.json special_tokens_map.json vocab.json
cp ../cyberagent_DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese/tokenizer.json tokenizer.json
cp ../cyberagent_DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese/tokenizer_config.json tokenizer_config.json
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B has incorrect bos_token_id, so you will also fix config.json to the correct parameters.
{
"architectures": [
"Qwen2ForCausalLM"
],
"attention_dropout": 0.0,
"bos_token_id": 151646,
"eos_token_id": 151643,
"hidden_act": "silu",
"hidden_size": 5120,
"initializer_range": 0.02,
"intermediate_size": 27648,
"max_position_embeddings": 131072,
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"rms_norm_eps": 1e-05,
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"tie_word_embeddings": false,
"torch_dtype": "bfloat16",
"transformers_version": "4.47.1",
"use_cache": true,
"use_sliding_window": false,
"vocab_size": 152064
}
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Model tree for nitky/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-ABEJA-32B-Preview
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