FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-Japanese-32B-Preview

💡 This model was created based on FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview.yaml.yaml

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

書きかけのFizzBuzzプログラムを補完してください。

```python
for n in range(1, 101):
    if n % 3 == 0:
        print("Fizz")
    elif n % 5 == 0:
        print("Buzz")
```

Reasoning tokens

<think>
問題は、FizzBuzzプログラムの書きかけを補完することですね。現在のコードでは、3の倍数ならFizz、5の倍数ならBuzzを出力しています。でも、FizzBuzzのルールでは、3と5の両方の倍数の場合、つまり15の倍数の時はFizzBuzzを出力する必要があります。現在のコードでは、その部分が考慮されていません。そのため、条件分岐の順番を変える必要があります。

例えば、現在のコードでは、最初に3の倍数をチェックし、次に5の倍数をチェックしています。しかし、15の倍数の場合、3の倍数としてFizzが印刷されてしまい、その後5の倍数のチェックは行われますが、既にFizzが印刷されてしまったので、Buzzは印刷されません。逆に、15の倍数のチェックが最初に行われる必要があります。

そのため、条件文を3と5の両方の倍数のチェックから始めるべきです。具体的には、最初にnが3と5の両方で割り切れるか、つまりn%15 == 0かどうかをチェックします。そうすれば、FizzBuzzを印刷できます。次に、3のみの倍数をチェックし、5のみの倍数をチェックする流れになります。

現在のコードのif文は、3の倍数、次に5の倍数とチェックしています。ここを修正して、最初に3と5の両方の倍数をチェックするようにします。つまり、最初のif文をn%15 ==0とし、FizzBuzzを印刷し、その後3の倍数、5の倍数をチェックする順番にします。これにより、15の倍数の時に適切な出力が行われます。

例えば、以下のようになるでしょう：

for n in range(1, 101):
    if n % 15 == 0:
        print("FizzBuzz")
    elif n % 3 == 0:
        print("Fizz")
    elif n % 5 == 0:
        print("Buzz")
    else:
        print(n)

これで、すべてのケースをカバーできます。元のコードにはelse句がなかったので、nが3でも5でもない場合、何も印刷されず、結果的に何も表示されません。そのため、元のコードの欠陥は、15の倍数の処理と、それ以外の数値の処理（nを印刷する）が漏れている点です。

元のコードでは、3の倍数ならFizz、5の倍数ならBuzzを出力し、それ以外は何もしないので、1、2、4などは何も表示されません。しかし、FizzBuzzのルールでは、3と5のどちらにも当てはまらない場合、その数値自体を表示する必要があります。そのため、現在のコードにはelse句が不足しています。つまり、元のコードの書きかけは、else句を追加する必要があります。

まとめると、補完すべき点は以下の2つです：
1. 3と5の両方の倍数（15の倍数）のチェックを最初に行い、FizzBuzzを出力する。
2. それ以外の数値（3でも5でもない場合）には、nを出力するelse句を追加する。

元のコードにはこれらの部分が不足しているので、それらを加える必要があります。

Code

for n in range(1, 101):
    if n % 15 == 0:
        print("FizzBuzz")
    elif n % 3 == 0:
        print("Fizz")
    elif n % 5 == 0:
        print("Buzz")
    else:
        print(n)

Details

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Model: nitky/FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-Japanese-32B-Preview

<｜begin▁of▁sentence｜><｜User｜>for n in range(1, 101):
書きかけのFizzBuzzプログラムを補完してください。

```python
for n in range(1, 101):
    if n % 3 == 0:
        print("Fizz")
    elif n % 5 == 0:
        print("Buzz")
```
<｜Assistant｜><think>
問題は、FizzBuzzプログラムの書きかけを補完することですね。現在のコードでは、3の倍数ならFizz、5の倍数ならBuzzを出力しています。でも、FizzBuzzのルールでは、3と5の両方の倍数の場合、つまり15の倍数の時はFizzBuzzを出力する必要があります。現在のコードでは、その部分が考慮されていません。そのため、条件分岐の順番を変える必要があります。

例えば、現在のコードでは、最初に3の倍数をチェックし、次に5の倍数をチェックしています。しかし、15の倍数の場合、3の倍数としてFizzが印刷されてしまい、その後5の倍数のチェックは行われますが、既にFizzが印刷されてしまったので、Buzzは印刷されません。逆に、15の倍数のチェックが最初に行われる必要があります。

そのため、条件文を3と5の両方の倍数のチェックから始めるべきです。具体的には、最初にnが3と5の両方で割り切れるか、つまりn%15 == 0かどうかをチェックします。そうすれば、FizzBuzzを印刷できます。次に、3のみの倍数をチェックし、5のみの倍数をチェックする流れになります。

現在のコードのif文は、3の倍数、次に5の倍数とチェックしています。ここを修正して、最初に3と5の両方の倍数をチェックするようにします。つまり、最初のif文をn%15 ==0とし、FizzBuzzを印刷し、その後3の倍数、5の倍数をチェックする順番にします。これにより、15の倍数の時に適切な出力が行われます。

例えば、以下のようになるでしょう：

for n in range(1, 101):
    if n % 15 == 0:
        print("FizzBuzz")
    elif n % 3 == 0:
        print("Fizz")
    elif n % 5 == 0:
        print("Buzz")
    else:
        print(n)

これで、すべてのケースをカバーできます。元のコードにはelse句がなかったので、nが3でも5でもない場合、何も印刷されず、結果的に何も表示されません。そのため、元のコードの欠陥は、15の倍数の処理と、それ以外の数値の処理（nを印刷する）が漏れている点です。

元のコードでは、3の倍数ならFizz、5の倍数ならBuzzを出力し、それ以外は何もしないので、1、2、4などは何も表示されません。しかし、FizzBuzzのルールでは、3と5のどちらにも当てはまらない場合、その数値自体を表示する必要があります。そのため、現在のコードにはelse句が不足しています。つまり、元のコードの書きかけは、else句を追加する必要があります。

まとめると、補完すべき点は以下の2つです：
1. 3と5の両方の倍数（15の倍数）のチェックを最初に行い、FizzBuzzを出力する。
2. それ以外の数値（3でも5でもない場合）には、nを出力するelse句を追加する。

元のコードにはこれらの部分が不足しているので、それらを加える必要があります。
</think>

FizzBuzzプログラムを完成させるには、以下の修正が必要です。15の倍数を先にチェックし、それ以外の数値を出力する`else`句を追加します。

```python
for n in range(1, 101):
    if n % 15 == 0:
        print("FizzBuzz")
    elif n % 3 == 0:
        print("Fizz")
    elif n % 5 == 0:
        print("Buzz")
    else:
        print(n)
```

**解説**
1. **15の倍数の処理**:  
   3と5の両方の倍数である15の倍数を先頭でチェックします。これにより、`FizzBuzz`が正しく出力されます。

2. **3のみの倍数の処理**:  
   15の倍数でない3の倍数の場合、`Fizz`を出力します。

3. **5のみの倍数の処理**:  
   15の倍数でも3の倍数でもない5の倍数の場合、`Buzz`を出力します。

4. **それ以外の数値の処理**:  
   3でも5でもない数値には、`else`句で数値自体を出力します。

この修正により、FizzBuzzのルールを完全に満たすプログラムが完成します。

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-Qwen2.5-Coder-Japanese-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 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: sce
base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-32B
models:
  # Pivot model
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-32B
  # Target models
  - model: cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese
parameters:
  select_topk: 1.0
dtype: bfloat16
name: FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-Japanese-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-Qwen2.5-Coder-Japanese-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,
  "max_window_layers": 64,
  "model_type": "qwen2",
  "num_attention_heads": 40,
  "num_hidden_layers": 64,
  "num_key_value_heads": 8,
  "rms_norm_eps": 1e-05,
  "rope_theta": 1000000.0,
  "sliding_window": 131072,
  "tie_word_embeddings": false,
  "torch_dtype": "bfloat16",
  "transformers_version": "4.47.1",
  "use_cache": true,
  "use_sliding_window": false,
  "vocab_size": 152064
}

nitky
/

FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-Japanese-32B-Preview