class_docstr:     This prompt format was inspired by the below data in fujiki/japanese_alpaca_data.
      ```
      {
          'instruction': 'この課題では、以下の選択肢から文の出典を特定する必要があります。
  
  出力は以下から選択してください：
  - 新聞
  - 教科書
  - オンライン記事
  - 百科事典',
          'input': '彼はローマの政治家であり哲学者であり、史上最も偉大な軍事指導者の一人と考えられています。',
          'output': '百科事典'
      }
      ```
      Reference:
      - data: https://huggingface.co/datasets/fujiki/japanese_alpaca_data
      - code: https://github.com/Stability-AI/gpt-neox/blob/c130a4edc1120dccec8f02a34eb60d3e8f484cd3/finetune/finetune_base_ja.py#LL118C23-L127C11
      
docstr: 以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。
  
  ### 指示:
  {instruction}
  
  ### 入力:
  {input}
  
  ### 応答:
  {response}
docstr_tok: ["\u4ee5\u4e0b\u306f\u3001\u30bf\u30b9\u30af\u3092\u8aac\u660e\u3059\u308b\u6307\u793a\u3068\u3001\u6587\u8108\u306e\u3042\u308b\u5165\u529b\u306e\u7d44\u307f\u5408\u308f\u305b\u3067\u3059\u3002\u8981\u6c42\u3092\u9069\u5207\u306b\u6e80\u305f\u3059\u5fdc\u7b54\u3092\u66f8\u304d\u306a\u3055\u3044\u3002","#","#","#","\u6307\u793a",":","{","instruction","}","#","#","#","\u5165\u529b",":","{","input","}","#","#","#","\u5fdc\u7b54",":","{","response","}"]
code: def doc_to_text(self, doc):
      """
      以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。
  
      ### 指示:
      {instruction}
  
      ### 入力:
      {input}
  
      ### 応答:
      {response}
      """
      choices = "\n".join([f"- {choice}" for choice in doc["choices"]])
      instruction_text = (
          self.INSTRUCTION + f"出力は以下から選択してください：\n{choices}"
      )
      combined_context = "\n".join(
          [
              context
              for context in self.batch_truncate_text(
                  doc["contexts"], self.CONTEXT_LIMIT
              )
          ]
      )
      input_text = f"文脈：{combined_context}\n質問：{doc['goal']}"
      return (
          f"### 指示:\n{instruction_text}\n\n"
          f"### 入力:\n{input_text}\n\n"
          f"### 応答:\n"
      )
  
imports: import os
  import inspect
  import datasets
  from lm_eval.base import MultipleChoiceTask, rf
  import numpy
label_desc: Use image node_id 2 for calling the JAQKETV1WithJAAlpacaPrompt obj's underlying member method code with example usage: obj.doc_to_text(doc) and returns: str, instruction_text, str, input_text, str