【ELYZA japanese CodeLlama 7b】日本語版CodeLlamaの性能をGPT-4と徹底比較してみた

仕事の熱意を取り戻すためのアイデアを5つ挙げてください。

Sure, here are five ideas to boost your work enthusiasm:
 

 1. Set achievable goals: Setting specific, measurable, and achievable goals can help you stay motivated and focused. Break down larger goals into smaller, manageable tasks to help you make progress and feel a sense of accomplishment.
 2. Find meaning in your work: When you feel that your work has meaning and purpose, you are more likely to be engaged and motivated. Reflect on why your work is important and how it contributes to the bigger picture.
 3. Take breaks and practice self-care: It's important to take breaks and practice self-care to avoid burnout. Schedule time for activities that bring you joy and help you recharge, such as exercise, reading, or spending time with loved ones.
 4. Connect with colleagues and coworkers: Building positive relationships with your colleagues and coworkers can help you feel more engaged and motivated in your work. Make an effort to collaborate, communicate, and support one another.
 5. Celebrate your successes: Acknowledge and celebrate your achievements, no matter how small they may seem. This can help you feel a sense of accomplishment and motivation to continue striving for excellence.
 

 Remember, it's important to find what works best for you and your unique situation. Experiment with different strategies to find what helps you stay motivated and engaged in your work.

仕事の熱意を取り戻すためのアイデアを5つご紹介します。

1. 目標を明確にする: 仕事の目標を明確にすることで、その目標を達成するために何をすべきかを考えることができます。

2. 仕事へのモチベーションを高める: 仕事へのモチベーションを高めるために、自分が取り組むことによって得られる成果を考えることができます。

3. 仕事に取り組む際のルーチンを整える: 仕事に取り組む際のルーチンを整えることで、仕事に取り掛かるまでの時間を短縮することができます。

4. 仕事に取り組む際のストレスを軽減する: 仕事に取り組む際のストレスを軽減するために、仕事に取り組む際の環境を整えることができます。

5. 仕事への意欲を高める: 仕事への意欲を高めるために、自分の仕事に対する誇りや自信を持つことができます。

エラトステネスの篩についてサンプルコードを示し、解説してください。

pip install torch transformers

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

B_INST, E_INST = "[INST]", "[/INST]"
B_SYS, E_SYS = "<<SYS>>\n", "\n<</SYS>>\n\n"
DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。"
text = "任意のプロンプトを入力してください"

model_name = "elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b-instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto")

if torch.cuda.is_available():
    model = model.to("cuda")

prompt = "{bos_token}{b_inst} {system}{prompt} {e_inst} ".format(
    bos_token=tokenizer.bos_token,
    b_inst=B_INST,
    system=f"{B_SYS}{DEFAULT_SYSTEM_PROMPT}{E_SYS}",
    prompt=text,
    e_inst=E_INST,
)


with torch.no_grad():
    token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")

    output_ids = model.generate(
        token_ids.to(model.device),
        max_new_tokens=768,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    )
output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1) :], skip_special_tokens=True)
print(output)

モンテカルロ法で円周率を求めるコードをTypeScriptで書いてください。

フィボナッチ数列を100以上の数値が出るまで出力するコードを書いてください。

以下のコードについて日本語で説明してください。

import random

# じゃんけん判定関数
def judge():

    # じゃんけんの手のリスト
    hand = ["グー", "チョキ", "パー"]

    # プレイヤーの手を入力
    x = input("手を選んでください\n0:グー, 1:チョキ, 2:パー\n\n")

    x = int(x)

    # コンピュータの手をランダムに決定
    y = random.randint(0, 2)

    # 双方の出した手を表示
    print("\nあなたの手:{}".format(hand[x]))
    print("コンピュータの手:{}\n".format(hand[y]))

    score = (x - y + 3) % 3
    if score == 0:
        j = "引き分けです"
    elif score == 1:
        j = "あなたの負けです"
    else:
        j = "あなたの勝ちです"
    print(j)

# 勝敗を表示
judge()

以下はTypeScriptで書かれたモンテカルロ法で円周率を求めるコードです。


function calculatePi() {
 let insideCircleCount = 0;
 for (let i = 0; i < 100000; i++) {
   const x = Math.random();
   const y = Math.random();
   const distanceFromCenter = Math.sqrt(x * x + y * y);
   if (distanceFromCenter < 1) {
     insideCircleCount++;
   }
 }
 return 4 * insideCircleCount / 100000;
}

console.log(calculatePi());
このコードは、100,000回のモンテカルロ法の実行結果を用いて円周率を計算しています。

モンテカルロ法で円周率を求めるコードをTypeScriptで記述します。

まず、モンテカルロ法とは何かについて説明します。モンテカルロ法とは、確率的な問題を解くための手法の一つです。確率的な問題とは、出目の組み合わせの個数を求めるような問題を指します。モンテカルロ法は、確率的な問題を回数を繰り返し行うことで、値を近似値として求める手法です。

以下は、TypeScriptで記述したモンテカルロ法で円周率を求めるコードです。

function monteCarlo(numTrials: number, func: (number) => number): number {
   let total: number = 0;
   for (let i = 0; i < numTrials; i++) {
       let result = func(i);
       total += result;
   }
   return total / numTrials;
}

function monteCarloForCircle(numTrials: number): number {
   return monteCarlo(numTrials, (i: number) => i * i);
}

console.log(monteCarloForCircle(1000)); // 3.141592653589793

上記のコードでは、モンテカルロ法を使用して円周率を求めています。モンテカルロ法では、numTrials回の繰り返しを行います。そのため、monteCarloForCircle関数では、numTrialsを1

モンテカルロ法を使用して円周率を求める TypeScript コードは以下のようになります。このコードは、ランダムな点を円の内部にランダムにプロットし、その割合から円の面積を推定して円周率を計算します。

typescript

function estimatePi(numSamples: number): number {
  let insideCircle = 0;

  for (let i = 0; i < numSamples; i++) {
    const x = Math.random();
    const y = Math.random();

    // ランダムに生成した点 (x, y) が円の内部にあるかどうかをチェック
    if (x * x + y * y <= 1) {
      insideCircle++;
    }
  }

  // 円の内部にプロットされた点の割合を計算して円周率を推定
  const piEstimation = (insideCircle / numSamples) * 4;

  return piEstimation;
}

const numSamples = 1000000; // サンプル数を適宜調整
const estimatedPi = estimatePi(numSamples);
console.log(`Estimated Pi: ${estimatedPi}`);

このコードでは、estimatePi 関数がランダムな点を生成し、円の内部にあるかどうかを判定して、円周率を推定します。サンプル数 (numSamples) を増やすことで、より正確な推定が得られる可能性が高まります。

以下はフィボナッチ数列を100以上の数値が出るまで出力するコードです。


n = 0
a = 0
b = 1
while b < 100:
   n = a + b
   print(n)
   a = b
   b = n
このコードは、フィボナッチ数列の最初の2つの数値を用いて、それ以降の数値を計算しています。

フィボナッチ数列とは、前の2つの数値の合計からなる数列のことです。
例えば、1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89、144、233、377、610、987、1597、2584、4181、6735、10946、17611、28457、46153、75937、121683、196833、314117、510271、821437、1332631、2149383、3422533、5524197、8994911、14443263、24531008、39082516、60227020、99999999のようになります。

以下のようにfor文を用いて、100以上の数値が出るまで繰り返します。


for i in range(1, 101):
   if fibonacci_series[i] > 100:
       break
   print(fibonacci_series[i])

以下は、Pythonでフィボナッチ数列を計算し、100以上の数値が出るまで出力するコードの例です。

python

# フィボナッチ数列を計算する関数
def fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# フィボナッチ数列を100以上の数値が出るまで出力
n = 0
while True:
    fib = fibonacci(n)
    if fib > 100:
        break
    print(fib)
    n += 1

このコードは、fibonacci 関数を定義して、指定されたインデックスのフィボナッチ数を計算します。そして、while ループを使用して、100以上の数値が出るまでフィボナッチ数列を計算し、出力します。ループは条件を満たすまで続けられます。
このコードを実行すると、100以上の数値が出るまでのフィボナッチ数列が表示されます。

このコードは、プレイヤーとコンピュータがじゃんけんをするという内容です。以下に説明します。

まず、最初に、じゃんけんに用いる手のリストを作成しています。このリストには、「グー」、「チョキ」、「パー」の3つの手が含まれています。

次に、プレイヤーの手を入力するための入力文を表示しています。ここでは、0から2までの数値を入力して、それに対応する手を選択するように指示しています。

次に、コンピュータの手をランダムに決定しています。ここでは、randomモジュールのrandint関数を用いて、0から2までの整数を生成しています。

そして、双方の出した手を表示しています。ここでは、前述の手のリストを用いて、数値から実際の手を取得しています。

最後に、プレイヤーの勝敗を判定しています。ここでは、手の数値の差を取った値をscoreに代入しています。

ここで、scoreが0のときは引き分け、1のときはプレイヤーの負け、それ以外の場合はプレイヤーの勝ちとなります。

このプログラムは、2人で順番に手を出して、勝敗を競うゲームを表示するものです。

まず、プレイヤーはじゃんけんの手を選択します。選択肢は「グー」、「チョキ」、「パー」の3つです。
選択した手を入力してくると、プログラムはその手をランダムに選択した手と比べて、勝敗を表示します。勝ったら「勝ち」、負けたら「負け」、引き分けだったら「引き分け」と表示します。

ただし、このプログラムではじゃんけんではなく、手をランダムに決定する方法を使っています。
この方法は、人間がランダムに手を決めるよりも、コンピュータの方が有利になるように設計されています。

このコードは、コンピュータとじゃんけんをするシンプルなプログラムです。以下に、コードの各部分を説明します。

import random：Pythonの組み込みモジュール random をインポートしています。これを使用してランダムな数を生成します。

def judge():：judge という名前の関数を定義しています。この関数は、じゃんけんのゲームを実行し、勝敗を判定する役割を担います。

hand リスト：hand というリストに、じゃんけんの手（グー、チョキ、パー）を格納しています。

プレイヤーの入力：プレイヤーに対して、0から2の数値を入力してもらいます。それぞれ、0は「グー」、1は「チョキ」、2は「パー」を表します。入力は input() 関数を使用して受け取り、整数に変換しています。

コンピュータの手をランダムに選択：random.randint(0, 2) を使用して、コンピュータの手をランダムに選択しています。0から2の間のランダムな整数がコンピュータの手を表します。

プレイヤーとコンピュータの手を表示：選択したプレイヤーとコンピュータの手を表示します。

勝敗の判定：score という変数に、じゃんけんの勝敗を判定するための数値を計算します。計算式 (x - y + 3) % 3 は、じゃんけんのルールに基づいて、引き分け（0）、プレイヤーの負け（1）、プレイヤーの勝ち（2）を判定します。

勝敗の表示：判定結果に基づいて、勝敗を表示します。引き分けの場合は「引き分けです」、プレイヤーの負けの場合は「あなたの負けです」、プレイヤーの勝ちの場合は「あなたの勝ちです」と表示されます。

judge()：プログラムの最後で、judge 関数を呼び出してゲームを実行します。プレイヤーが手を選んで、コンピュータとのじゃんけんの結果が表示されます。

このコードは、シンプルなじゃんけんゲームの動作を示しており、プレイヤーが手を選んでコンピュータと対戦し、勝敗を判定する簡単なプログラムです。