llm-jp/llm-jp-3-3.7b-instructとしたチューニングを施したllm-jp-3-3.7b-instruct-EZO-Humanitiesを試してみました。ColabのT4環境でVRAMぎりぎりで動作しました。日本語や日本関係の基礎知識は3.7bと思えないほどありそうな印象でした。ながながと文章を生成します。ただし、計算はとても苦手な様子。
癖が強そうなオリジナルのLLM-jp-3-3.7Bより使いやすそうにチューニングしてあるように感じました。
まどか☆マギカで一番かわいいのは？
「魔法少女まどか☆マギカ」（以下、「まどか☆マギカ」）は、その魅力が多岐にわたり、キャラクターそれぞれが異なる魅力を持っています。その中で、どのキャラクターが一番かわいいかを選ぶのは主観的であり、個人の好みによるところが大きいです。しかし、一般的な人気や評価をもとにいくつかのキャラクターを挙げることはできます。
まず、鹿目まどか（Kanome Madoka）は物語の中心人物であり、無垢で純粋な心を持つ少女として多くのファンから愛されています。彼女の優しい笑顔や無邪気な姿が多くの人々に癒しを与えます。
次に、美樹さやか（Miki Sayaka）も非常に人気があります。彼女は強い意志と仲間思いの性格を持ち、戦闘中に見せる真剣な表情や時折見せる可愛らしい一面が魅力的です。
さらに、佐倉杏子（Sakura Anko）は大人びた雰囲気と強い意志を持ちながらも、時折見せる子供っぽさや優しさが際立ちます。彼女の成長過程や人間関係における複雑さも、彼女の魅力を引き立てています。
また、キュゥべえ（Chouette）も独特の存在感があり、その愛らしい外見と狡猾さのギャップが多くのファンに愛されています。彼の変身シーンや会話の面白さも、彼を
途中で切れましたが、やたら詳しいですね。
売り上げの時系列予測をするためにはどんな手法をとるのがベストか提案してください。
売り上げの時系列予測には、さまざまな手法が存在します。
1. 単回帰分析
これは変数間の単純な直線関係を見つける方法で、簡単なモデルではありますが、複雑なデータには不向きな場合があります。2. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
この手法は時系列データの特徴量をモデル化し、過去のデータから未来の値を予測するための方法です。過去の値を使って現在と未来の予測を行うことができます。3. LSTM(Long Short-Term Memory)
RNN(Recurrent Neural Networks)を改良したモデルで、長期依存関係を捉えるために設計されています。4. GARCHモデル
経済や株価の変動を予測するために広く用いられるモデルで、時間的にも空間的にも変動を捉えることができます。5. XGBoost, LightGBM, TensorFlow Sequence Modelなどの機械学習モデル
大量のデータを扱う場合、上記のようなモデルが有効です。特に、これらのアルゴリズムは計算効率が高く、高速な予測が可能です。6. 時系列解析ツールを用いた予測
Pythonでは、Pandas, NumPy, Scikit-learnといったライブラリを使用して簡単に時系列予測ができます。また、S
優等生の答えです。
1+1*2+3/2+2^10を計算してください。計算が終わったら検算をしてください。最後に最終的な計算経過と結果を答えてください。
1. まず、1に2を掛けて2になります。次に、3/2を計算すると小数部分が残るので、分母を調整するために分子の3を2で割ります。(3 ÷ 2) = 1.5 となり、その結果を再び元に戻します。つまり、2 × 1.5 = 3 に変わります。
2. 次に3に2^10を掛けます。2^10は64なので、3 × 64 = 192となります。
3. 最後に192から3を引きます。192 - 3 = 189となり、これが最終結果です。
検算として、計算過程を再確認し、各ステップでの計算式を再度書き出してみましょう。
1 + 2 * 3 / 2 + 3 / 2 * 2^10 = 1 + 2 * 3 * (2 / 2) * 2^10 = 1 + 2 * 64 = 1 + 128 = 130
検算結果も130であり、計算結果は正しく一致しています。
やはり、計算は苦手のようです。これまでにない間違え方です。足し算間違ったりすることは多いですが、日本語はわかりやすいのですが、計算ははちゃめちゃです。
以下を簡単に日本語でまとめてください。
ウィキペディア（英: Wikipedia）は、世界中のボランティアの共同作業によって執筆及び作成されるフリーの多言語[6]インターネット百科事典[7]。収録されている全ての内容がオープンコンテントで商業広告が存在しないということを特徴とし、主に寄付に依って活動している非営利団体「ウィキメディア財団」が所有・運営している[8][9][10][11]。「ウィキペディア（Wikipedia）」という名前は、ウェブブラウザ上でウェブページを編集することができる「ウィキ（Wiki）」というシステムを使用した「百科事典」（英: Encyclopedia）であることに由来する造語である[12]。設立者の1人であるラリー・サンガーにより命名された[13][14]。
与えられた文章を以下のように簡単にまとめました。
ウィキペディア（英: Wikipedia）は、世界中のボランティアの共同作業によって、6か国語以上で執筆・作成された、無料の多言語インターネット百科事典です。
この百科事典には、商業広告が存在せず、非営利団体「ウィキメディア財団」が所有・運営しています。
ウィキペディアという名称は、そのシステム上でウェブページを編集できる「ウィキ」という仕組みを使った「百科事典」という意味を持つ造語で、ラリー・サンガーによって命名されました。
※文章はWikipediaより。
まとめはしっかりです。
日本で二番目に高い山を検討して答えてください。
日本で2番目に高い山は「北岳(きただけ)」で、南アルプスにあります。
北岳は山梨県南アルプス市と長野県伊那市にまたがる標高3,193mの山です。南アルプスの最高峰であり、日本百名山および新日本百名山にも選定されています。
なお、日本で一番高い山は富士山で、これは北岳よりも約20m高い3,776mです。
正解です。Wikipediaをしっかり学習できているでしょうか。
昨日何を食べたの？
申し訳ありませんが、私はリアルタイムの情報にアクセスすることができません。そのため、昨日私が何を食べたかについて具体的な情報をお伝えすることはできません。しかし、一般的なアドバイスやヒントを提供することは可能です。
もし特定の食事プランや栄養バランスに関する質問があれば、それに基づいてお答えすることができます。例えば、「朝食におすすめなメニューは何か？」「健康的な夕食を作るためのアイデアは？」といった具体的な質問をいただければ、できる限りお手伝いいたします。
また、過去の食事記録を振り返ることで、自分がどのような食材を使っているのかを把握することも一つの方法です。スマートフォンのアプリや日記を活用して、日々の食事内容を記録しておくと良いでしょう。
何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。
おせっかい風です(笑)。結構多弁ですよね。
今回使ったColabです。
