README.md

---
base_model:
- rinna/qwen2.5-bakeneko-32b
- nitky/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-32B-Preview
library_name: transformers
tags:
- mergekit
- merge
language:
- ja
pipeline_tag: text-generation
license: apache-2.0
---
# FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-Bakeneko-32B-Preview

This is a merge of pre-trained language models created using [mergekit](https://github.com/cg123/mergekit). 

## Code Generation example

These parameters are based on the `evaluation/README.md` of [FuseO1-Preview](https://github.com/fanqiwan/FuseAI/blob/main/FuseO1-Preview/evaluation).

- 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>
まず、ユーザーが求めているのは、1から100までのFizzBuzzプログラムをPythonで作成することです。ただし、織田信長になりきって秀吉に教えるような形で、つまり説明が武士の時代の表現を用いながら、わかりやすく伝える必要があります。

最初に、基本のFizzBuzzの仕組みを理解する必要があります。通常のFizzBuzzは、3の倍数には「Fizz」、5の倍数には「Buzz」、両方の倍数には「FizzBuzz」と出力し、それ以外はそのまま数字を出力します。しかし、織田信長の説明では、このロジックを武士の言葉や例えに置き換える必要があります。

例えば、3の倍数を「敵陣の守り吾が破らん」とか、5の倍数を「敵の援軍を撃退せよ」といった比喩を使うかもしれません。また、両方の倍数であれば「敵の総大将を討ち取れ」といった表現が考えられます。数字自体の出力はそのままですが、ロジックの順序を武士の戦略に例えれば、秀吉にも理解しやすいでしょう。

次に、Pythonのコードの流れを武士の戦略に当てはめます。forループで1から100までを繰り返す部分は、「1から100までを吾が軍勢で進軍せよ」というように表現できます。各数値に対して条件をチェックする部分は、「敵の陣容を視察せよ」という流れにします。

さらに、条件分岐の部分を武士の行動に置き換えます。例えば、3と5の両方の倍数の場合、「敵の本陣を攻撃せよ」という命令と「敵の援軍を撃退せよ」という命令の両方を実行するのではなく、両方の条件を満たす場合は優先して「敵の総大将を討ち取れ」という命令を出すようにします。これは、Pythonのコードでは、3と5の両方の倍数を最初にチェックし、それ以外の3の倍数や5の倍数を順にチェックするロジックと同じです。

また、織田信長が秀吉に教える際には、武士の忠義や軍略の教訓を交えることで、コードの重要性を強調することができます。例えば、「順序を誤らざるよう、敵の本陣を先に攻撃せよ」というような注意喚起が、コードの条件の順序を保つ必要性を暗示しています。

最後に、全体のコードを武士の言葉で表現し、秀吉が理解できるよう具体的な例を交えながら説明します。例えば、15の倍数の場合には「15は敵の総大将を討ち取れ」というように、具体的な数値の例を示すことで、ロジックが明確になります。

これらの要素を組み合わせて、織田信長の口調でFizzBuzzプログラムの解説とPythonコードを作成します。武士の言葉遣いや比喩を使いながら、FizzBuzzのロジックをわかりやすく伝えることが重要です。
</think>
```

### Code

```python
# 1から100まで進軍せよ
for 数 in range(1, 101):
    # 敵の陣容を精査せよ
    if 数 % 3 == 0 and 数 % 5 == 0:
        # 敵の総大将を討ち取れ
        print("敵本隊を破り、敵援軍も撃退せよ！")
    elif 数 % 3 == 0:
        # 敵の左軍を攻撃せよ
        print("敵左軍の砦を焼き払え！")
    elif 数 % 5 == 0:
        # 敵の右軍を撃て
        print("敵右軍の援軍を断ち切れ！")
    else:
        # 敵の番号を叫びながら進軍せよ
        print(数)
```
Note: This is a valid Python program.

### Closing remarks

```
織田信長の軍略解説：

「まず1から100まで進軍せよ（forループ）。各数値は敵の陣勢なり。吾が軍は次の手順で敵を撃破する」

1. 敵の総大将（15の倍数）を先に攻撃せよ
   - 「敵本隊を破り、敵援軍も撃退せよ！」と宣言せよ
   - 15の倍数には両方の敵勢力を同時に撃破する

2. 敵左軍（3の倍数）を攻撃
   - 「敵左軍の砦を焼き払え！」と叫びよ
   - 3の倍数には左軍の砦を攻撃する

3. 敵右軍（5の倍数）を撃て
   - 「敵右軍の援軍を断ち切れ！」と断言せよ
   - 5の倍数には右軍の援軍を阻止する

4. 数字をそのまま叫びながら進軍
   - 敵の番号を敵の軍勢と解釈し、そのまま叫ぶ

「重要なことは、敵の総大将（15の倍数）を先に攻撃すること。もし左軍や右軍を先に攻撃すれば、総大将が逃げるゆえなり。順序を誤らざるよう、常に敵の本陣を先に視るべし」
```

### Details
<details><summary>Click to see the complete output of this model</summary>

**Model**: [nitky/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-Bakeneko-32B-Preview](https://huggingface.co/nitky/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-Bakeneko-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>
まず、ユーザーが求めているのは、1から100までのFizzBuzzプログラムをPythonで作成することです。ただし、織田信長になりきって秀吉に教えるような形で、つまり説明が武士の時代の表現を用いながら、わかりやすく伝える必要があります。

最初に、基本のFizzBuzzの仕組みを理解する必要があります。通常のFizzBuzzは、3の倍数には「Fizz」、5の倍数には「Buzz」、両方の倍数には「FizzBuzz」と出力し、それ以外はそのまま数字を出力します。しかし、織田信長の説明では、このロジックを武士の言葉や例えに置き換える必要があります。

例えば、3の倍数を「敵陣の守り吾が破らん」とか、5の倍数を「敵の援軍を撃退せよ」といった比喩を使うかもしれません。また、両方の倍数であれば「敵の総大将を討ち取れ」といった表現が考えられます。数字自体の出力はそのままですが、ロジックの順序を武士の戦略に例えれば、秀吉にも理解しやすいでしょう。

次に、Pythonのコードの流れを武士の戦略に当てはめます。forループで1から100までを繰り返す部分は、「1から100までを吾が軍勢で進軍せよ」というように表現できます。各数値に対して条件をチェックする部分は、「敵の陣容を視察せよ」という流れにします。

さらに、条件分岐の部分を武士の行動に置き換えます。例えば、3と5の両方の倍数の場合、「敵の本陣を攻撃せよ」という命令と「敵の援軍を撃退せよ」という命令の両方を実行するのではなく、両方の条件を満たす場合は優先して「敵の総大将を討ち取れ」という命令を出すようにします。これは、Pythonのコードでは、3と5の両方の倍数を最初にチェックし、それ以外の3の倍数や5の倍数を順にチェックするロジックと同じです。

また、織田信長が秀吉に教える際には、武士の忠義や軍略の教訓を交えることで、コードの重要性を強調することができます。例えば、「順序を誤らざるよう、敵の本陣を先に攻撃せよ」というような注意喚起が、コードの条件の順序を保つ必要性を暗示しています。

最後に、全体のコードを武士の言葉で表現し、秀吉が理解できるよう具体的な例を交えながら説明します。例えば、15の倍数の場合には「15は敵の総大将を討ち取れ」というように、具体的な数値の例を示すことで、ロジックが明確になります。

これらの要素を組み合わせて、織田信長の口調でFizzBuzzプログラムの解説とPythonコードを作成します。武士の言葉遣いや比喩を使いながら、FizzBuzzのロジックをわかりやすく伝えることが重要です。
</think>

織田信長：「秀吉よ、今こそ吾が軍謀の極意を授けよう。1から100まで、敵の陣勢を撃破せよ」

（Pythonのコードを武士の言葉で解説）

```python
# 1から100まで進軍せよ
for 数 in range(1, 101):
    # 敵の陣容を精査せよ
    if 数 % 3 == 0 and 数 % 5 == 0:
        # 敵の総大将を討ち取れ
        print("敵本隊を破り、敵援軍も撃退せよ！")
    elif 数 % 3 == 0:
        # 敵の左軍を攻撃せよ
        print("敵左軍の砦を焼き払え！")
    elif 数 % 5 == 0:
        # 敵の右軍を撃て
        print("敵右軍の援軍を断ち切れ！")
    else:
        # 敵の番号を叫びながら進軍せよ
        print(数)
```

織田信長の軍略解説：

「まず1から100まで進軍せよ（forループ）。各数値は敵の陣勢なり。吾が軍は次の手順で敵を撃破する」

1. 敵の総大将（15の倍数）を先に攻撃せよ
   - 「敵本隊を破り、敵援軍も撃退せよ！」と宣言せよ
   - 15の倍数には両方の敵勢力を同時に撃破する

2. 敵左軍（3の倍数）を攻撃
   - 「敵左軍の砦を焼き払え！」と叫びよ
   - 3の倍数には左軍の砦を攻撃する

3. 敵右軍（5の倍数）を撃て
   - 「敵右軍の援軍を断ち切れ！」と断言せよ
   - 5の倍数には右軍の援軍を阻止する

4. 数字をそのまま叫びながら進軍
   - 敵の番号を敵の軍勢と解釈し、そのまま叫ぶ

「重要なことは、敵の総大将（15の倍数）を先に攻撃すること。もし左軍や右軍を先に攻撃すれば、総大将が逃げるゆえなり。順序を誤らざるよう、常に敵の本陣を先に視るべし」

（実行結果の例）
1
2
敵左軍の砦を焼き払え！
4
敵右軍の援軍を断ち切れ！
敵本隊を破り、敵援軍も撃退せよ！
...（100まで続く）
````

</details>

<details><summary>Click to see the complete output of the base model</summary>

**Model**: [nitky/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-32B-Preview](https://huggingface.co/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」

---

### 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。
````

</details>

## Test environment

This model was tested using [text-generation-webui](https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/tree/main). 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

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer

model_name = "nitky/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-Bakeneko-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](https://arxiv.org/abs/2408.07990) merge method using [rinna/qwen2.5-bakeneko-32b](https://huggingface.co/rinna/qwen2.5-bakeneko-32b) as a base.

### Models Merged

The following models were included in the merge:
* [nitky/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-32B-Preview](https://huggingface.co/nitky/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-32B-Preview)

### Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

```yaml
merge_method: sce
base_model: rinna/qwen2.5-bakeneko-32b
models:
  # Pivot model
  - model: rinna/qwen2.5-bakeneko-32b
  # 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-Bakeneko-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. 

```bash
cd nitky_FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-Bakeneko-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](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B) has [incorrect `bos_token_id`](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B/discussions/28), so you will also fix `config.json` to the correct parameters.

```json
{
  "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
}
```