FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-Japanese-32B-Preview
💡 This model was created based on FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-32B-Preview.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
１から100までのFizzBuzzプログラムをPythonで作成してください。
Reasoning tokens
<think>
まず、FizzBuzzプログラムを作成する必要があります。1から100まで数えて、3の倍数ならFizz、5の倍数ならBuzz、両方の倍数ならFizzBuzzと出力します。
最初に、ループを作る必要があります。range関数を使って1から100まで回します。for文を使いますね。
次に、各数が3と5の両方の倍数かどうかをチェックします。つまり、15の倍数かどうかです。もし15の倍数ならFizzBuzzと出力します。
そうでなければ、3の倍数かどうかをチェックします。3の倍数ならFizzと出力。
さらに、5の倍数かどうかをチェックしてBuzzを出力。
それ以外の数はそのまま数字を出力します。
条件分岐の順番が重要です。両方の場合を先にチェックしないと、例えば15の場合、3の倍数と5の倍数のどちらかの条件に引っかかってFizzかBuzzだけになってしまうからです。
なので、最初に15の倍数かどうかをチェックします。次に3の倍数、次に5の倍数、それ以外は数字を出力する流れにします。
その条件をif文で表現します。Pythonでは、if、elif、elseを使います。
例えば、n % 15 == 0の場合、FizzBuzzをプリント。
n % 3 == 0ならFizz。
n %5 ==0ならBuzz。
それ以外はstr(n)をプリント。
これで1から100まで順番に出力できますね。
テストしてみます。例えば15はFizzBuzz、3はFizz、5はBuzz、2は2と出力されるはずです。
これで問題なさそうです。
</think>
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-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。<｜Assistant｜><think>
まず、FizzBuzzプログラムを作成する必要があります。1から100まで数えて、3の倍数ならFizz、5の倍数ならBuzz、両方の倍数ならFizzBuzzと出力します。
最初に、ループを作る必要があります。range関数を使って1から100まで回します。for文を使いますね。
次に、各数が3と5の両方の倍数かどうかをチェックします。つまり、15の倍数かどうかです。もし15の倍数ならFizzBuzzと出力します。
そうでなければ、3の倍数かどうかをチェックします。3の倍数ならFizzと出力。
さらに、5の倍数かどうかをチェックしてBuzzを出力。
それ以外の数はそのまま数字を出力します。
条件分岐の順番が重要です。両方の場合を先にチェックしないと、例えば15の場合、3の倍数と5の倍数のどちらかの条件に引っかかってFizzかBuzzだけになってしまうからです。
なので、最初に15の倍数かどうかをチェックします。次に3の倍数、次に5の倍数、それ以外は数字を出力する流れにします。
その条件をif文で表現します。Pythonでは、if、elif、elseを使います。
例えば、n % 15 == 0の場合、FizzBuzzをプリント。
n % 3 == 0ならFizz。
n %5 ==0ならBuzz。
それ以外はstr(n)をプリント。
これで1から100まで順番に出力できますね。
テストしてみます。例えば15はFizzBuzz、3はFizz、5はBuzz、2は2と出力されるはずです。
これで問題なさそうです。
</think>
以下はPythonでFizzBuzzプログラムを実装したものです。1から100までの数を順に処理し、条件に応じて「Fizz」「Buzz」「FizzBuzz」を出力します。
```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. **ループ処理**: `range(1, 101)`で1から100までループします。
2. **条件チェック**:
- 15の倍数（3と5の共通倍数）の場合、「FizzBuzz」を出力。
- 3の倍数の場合、「Fizz」を出力。
- 5の倍数の場合、「Buzz」を出力。
- 上記いずれにも当てはまらない数は、そのまま数値を出力します。
3. **条件分岐の順序**: 最も条件が厳しい「15の倍数」を最初にチェックすることで、重複を防ぎます。
このコードを実行すると、期待通りのFizzBuzzパターンが表示されます。
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Model: FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-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。<｜Assistant｜><think>
Alright, I need to create a FizzBuzz program in Python that goes from 1 to 100. Let me think about how to approach this.
First, I remember that FizzBuzz is a common programming problem where for numbers divisible by 3, you print "Fizz"; for those divisible by 5, "Buzz"; and for numbers divisible by both 3 and 5, "FizzBuzz". Otherwise, just print the number itself.
So, I'll need to loop through numbers from 1 to 100. In Python, I can use a for loop with range(1, 101) since range is exclusive at the upper end.
Next, for each number, I need to check the conditions:
1. If divisible by both 3 and 5 (i.e., divisible by 15), print "FizzBuzz".
2. Else if divisible by 3, print "Fizz".
3. Else if divisible by 5, print "Buzz".
4. Else, print the number.
I should structure the if-elif-else statements in that order to ensure the correct hierarchy. Checking for 15 first is important because if I check for 3 first, it would trigger before 15, which is incorrect.
Let me draft the code structure:
- Loop from 1 to 100.
- For each number, check divisibility by 15, then 3, then 5.
- Print the corresponding string or the number.
I also need to make sure that the print statements are correct, without any extra spaces or characters.
Testing with a few examples might help. For instance:
- 3 → "Fizz"
- 5 → "Buzz"
- 15 → "FizzBuzz"
- 7 → 7
I think that's the correct logic. Now, I'll write the code accordingly.
</think>
以下に、1から100までのFizzBuzzプログラムのPythonコードを示します。
```python
for i in range(1, 101):
if i % 15 == 0:
print("FizzBuzz")
elif i % 3 == 0:
print("Fizz")
elif i % 5 == 0:
print("Buzz")
else:
print(i)
```
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-QwQ-SkyT1-Flash-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/Qwen2.5-32B as a base.
Models Merged
The following models were included in the merge:
- cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese
- karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp
- NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Flash
Configuration
The following YAML configuration was used to produce this model:
merge_method: sce
base_model: Qwen/Qwen2.5-32B
models:
# Pivot model
- model: Qwen/Qwen2.5-32B
# Target models
- model: karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp
- model: cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese
- model: NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Flash
parameters:
select_topk: 1.0
dtype: bfloat16
name: FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-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-QwQ-SkyT1-Flash-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
}
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