qwen3-0.6B-japanese-thinking

qwen3-0.6Bの思考を日本語になるように調節しました。以下に思考例を書きます。 --思考--で囲った部分は思考部分がわかりやすいように書いただけなので実際に出力はされません。

思考例 1+1はなに？

qwen3-0.6b.q4_k_m_thinkingjapanese Thought for 1.50 seconds --------------思考------------------ ユーザーの質問「1+1はなに？」に答えます。

思考過程：

質問の内容は基本算数です。 1+1は2になる。 結論を直接的に答えます。 したがって、最終的な回答は2とします。 返答： \boxed{2} -------------思考------------------- \boxed{2}

AIとはなんですか？

qwen3-0.6b.q4_k_m_thinkingjapanese Thought for 2.06 seconds --------------思考------------------- AI（人工智能）とは、人間が理解する言葉や文脈に従って、データや情報を分析し、答えを見つける能力を有する機械のことを指します。 具体的には、人間と機械では同じ問題を解決するために使用可能な知識や情報を利用して、思考や判断を行うプロセスを意味します。 AI技術は、人間が理解できる言語や文脈に基づいた分析を通じて情報や知識を得ることが可能です。 このように、AI技術は、人間が思考する過程に従って、データや情報を分析し、答えを見つける能力を持っています。 --------------思考---------------------^ AIとは、人間の言語や文脈を理解し、データや情報を分析して答えを見つける能力を持つ機械のことを指します。具体的には、人間と機械では同じ問題を解決するために使用可能な知識や情報を利用して、思考や判断を行うプロセスを意味します。 AI技術は、人間が理解できる言語や文脈に基づいてデータや情報を分析し、答えを見つける能力を持っています。

・起こっている不具合 返答をするときに思考をしているのに返答でも思考のようなことをすることがあります。

おはよう

qwen3-0.6b.q4_k_m_thinkingjapanese Thought for 2.50 seconds -------------思考--------------------- ユーザーの「おはよう」というメッセージを受理し、友好的な態度を持ちつつ、適切な応答を提供します。具体的には、「こんにちは」「お疲れですか？」などの友好的な質問や、相手との関係性に基づいた質問を発しています。

また、ユーザーが特定の場面（例：学生、仕事者など）に従う場合、適切な質問やサポートを提供します。さらに、用户提供する情報やニーズがある場合は、それについてさらに具体的な質問を発し、理解を深めることが望まれます。

以上の要素を考慮して、ユーザーの質問に対して友好的かつ具体的な回答を提供します。

ご相談ありがとうございます！どうしたら良いか分からないのかが悩みているので、より具体的に話を進めたいと考えています。以下のような質問やステップを参考にしてください： --------------思考----------------------- 質問の内容：

意図している行動は何か？ どのような目安がありそうでないのか？ 要求する必要性はあるか？ 具体的な質問：

「ご相談ありがとうございます！どうしたら良いか分からないのかが悩みているので、より具体的に話を進めたいと考えています。」 「どうしたら良いか分からないのかが悩みているので、より具体的に話を進めたいと考えています。」 サポートの提供：

ご相談の内容や質問がある場合は、それについてさらに具体的な質問を発し、理解を深めることが望まれます。 例えば、「ご相談ありがとうございます！どうしたら良いか分からないのかが悩みているので、より具体的に話を進めたいと考えています。」 回答：

「ご相談ありがとうございます！どうしたら良いか分からないのかが悩みているので、より具体的に話を進めたいと考えています。」 「ただいまの質問やニーズがある場合は、それについてさらに具体的な質問を発し、理解を深めることが望まれます。」 以上の要素を考慮して、ユーザーの質問に対して友好的かつ具体的な回答を提供します。

最終的な回答： 「ご相談ありがとうございます！どうしたら良いか分からないのかが悩みているので、より具体的に話を進めたいと考えています。」

ほかにもthinkingだけをして回答をなにも出さないということも起こるのでご了承ください。 もしこのモデルを使う場合このようなことが起こるのでご了承ください

・問題の原因 おそらくデータセットが数学の問題の思考過程なのでこのような破綻が起こると考えられます。jsonlファイルをなにか国語の思考過程をかいたデータセットを使うなどすると改善する可能性はありますがまだ試していないのでわかりません。 colabを配布するのでデータセットを自分たちで調節したり、ほかのところからダウンロードしてきたりしてやってください。