├── llm_judge ├── __init__.py ├── reparse_pairwise_judgement.py ├── gen_gpt3.5_answer.py ├── upload_result.py ├── show_result.py ├── gen_model_answer.py ├── gen_judgment.py └── common.py ├── tests ├── __init__.py ├── test_show_result.py └── test_common.py ├── configs ├── cyberagent--calm2-7b-chat.json ├── openai--text-davinci-003.json ├── llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0.json ├── tokyotech-llm--Swallow-70b-instruct-hf.json ├── llm-jp--llm-jp-13b-instruct-lora-jaster-dolly-oasst-v1.0.json ├── rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo.json ├── rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2.json └── README.md ├── .pre-commit-config.yaml ├── data └── jp_bench │ ├── model_answer │ ├── cyberagent--calm2-7b-chat │ │ └── config.json │ ├── openai--text-davinci-003 │ │ └── config.json │ ├── tokyotech-llm--Swallow-70b-instruct-hf │ │ └── config.json │ ├── llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0 │ │ ├── config.json │ │ └── results.jsonl │ ├── llm-jp--llm-jp-13b-instruct-lora-jaster-dolly-oasst-v1.0 │ │ └── config.json │ ├── rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo │ │ ├── config.json │ │ └── results.jsonl │ └── rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2 │ │ ├── config.json │ │ └── results.jsonl │ ├── judge_prompts.jsonl │ ├── reference_answer │ └── gpt-4 │ │ └── results.jsonl │ └── question.jsonl ├── .github ├── PULL_REQUEST_TEMPLATE.md └── workflows │ ├── lint.yml │ └── test.yml ├── pyproject.toml ├── .gitignore ├── README.md └── LICENSE /llm_judge/__init__.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/__init__.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import os 2 | import sys 3 | 4 | sys.path.insert( 5 | 0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "llm_judge")) 6 | ) 7 | -------------------------------------------------------------------------------- /configs/cyberagent--calm2-7b-chat.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "model_id": "cyberagent--calm2-7b-chat", 3 | "model_name_or_path": "cyberagent/calm2-7b-chat", 4 | "lora_model_name_or_path": null, 5 | "tokenizer_name_or_path": null, 6 | "prompt_template": "USER: {instruction}\nASSISTANT: ", 7 | "generation_config": { 8 | "do_sample": true, 9 | "max_length": 2048 10 | }, 11 | "special_token_map": {} 12 | } 13 | -------------------------------------------------------------------------------- /.pre-commit-config.yaml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | repos: 2 | - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks 3 | rev: v4.5.0 4 | hooks: 5 | - id: end-of-file-fixer 6 | - id: trailing-whitespace 7 | - id: check-yaml 8 | - id: check-toml 9 | - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit 10 | rev: v0.1.4 11 | hooks: 12 | - id: ruff 13 | args: [--fix, --exit-non-zero-on-fix] 14 | - id: ruff-format 15 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/jp_bench/model_answer/cyberagent--calm2-7b-chat/config.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "model_id": "cyberagent--calm2-7b-chat", 3 | "model_name_or_path": "cyberagent/calm2-7b-chat", 4 | "lora_model_name_or_path": null, 5 | "tokenizer_name_or_path": null, 6 | "prompt_template": "USER: {instruction}\nASSISTANT: ", 7 | "generation_config": { 8 | "do_sample": true, 9 | "max_length": 2048, 10 | "temperature": 0.8 11 | }, 12 | "special_token_map": {} 13 | } 14 | -------------------------------------------------------------------------------- /.github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ## Why are these changes needed? 6 | 7 | 8 | 9 | ## Related issue number (if applicable) 10 | 11 | 12 | -------------------------------------------------------------------------------- /.github/workflows/lint.yml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | name: Lint 2 | 3 | on: [push, pull_request] 4 | 5 | jobs: 6 | lint: 7 | runs-on: ubuntu-latest 8 | steps: 9 | - name: Checkout repository 10 | uses: actions/checkout@v4 11 | - name: Set up Python 3.10 12 | uses: actions/setup-python@v4 13 | with: 14 | python-version: "3.10" 15 | - name: Run linters 16 | run: | 17 | pipx install pre-commit 18 | pre-commit run -a 19 | -------------------------------------------------------------------------------- /configs/openai--text-davinci-003.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "model_id": "openai--text-davinci-003", 3 | "model_name_or_path": null, 4 | "lora_model_name_or_path": null, 5 | 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"rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", 4 | "lora_model_name_or_path": null, 5 | "tokenizer_name_or_path": null, 6 | "prompt_template": "ユーザー: {instruction}システム: ", 7 | "generation_config": { 8 | "do_sample": true, 9 | "max_length": 2048, 10 | "repetition_penalty": 1.1 11 | }, 12 | "special_token_map": { 13 | "": "\n" 14 | } 15 | } 16 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/jp_bench/model_answer/tokyotech-llm--Swallow-70b-instruct-hf/config.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "model_id": "tokyotech-llm--Swallow-70b-instruct-hf", 3 | "model_name_or_path": "tokyotech-llm/Swallow-70b-instruct-hf", 4 | "lora_model_name_or_path": null, 5 | "tokenizer_name_or_path": null, 6 | "prompt_template": "以下に、あるタスクを説明する指示があります。リクエストを適切に完了するための回答を記述してください。\n\n### 指示:\n{instruction}\n\n### 応答:\n", 7 | "generation_config": { 8 | "do_sample": true, 9 | "max_length": 2048, 10 | "temperature": 0.99, 11 | "top_p": 0.95 12 | } 13 | } 14 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/jp_bench/model_answer/llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0/config.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", 3 | "model_name_or_path": "llm-jp/llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", 4 | "lora_model_name_or_path": null, 5 | "tokenizer_name_or_path": null, 6 | "prompt_template": "{instruction} ### 回答：", 7 | "generation_config": { 8 | "do_sample": true, 9 | "max_length": 2048, 10 | "temperature": 0.7, 11 | "top_p": 0.95 12 | }, 13 | "special_token_map": {} 14 | } 15 | -------------------------------------------------------------------------------- /.github/workflows/test.yml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | name: Test 2 | 3 | on: [push, pull_request] 4 | 5 | jobs: 6 | lint: 7 | runs-on: ubuntu-latest 8 | steps: 9 | - name: Checkout repository 10 | uses: actions/checkout@v4 11 | - name: Set up Python 3.10 12 | uses: actions/setup-python@v4 13 | with: 14 | python-version: "3.10" 15 | - name: Install dependencies 16 | run: | 17 | python -m pip install --upgrade pip 18 | pip install -e . 19 | - name: Test with unittest 20 | run: | 21 | python -m unittest 22 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/jp_bench/model_answer/llm-jp--llm-jp-13b-instruct-lora-jaster-dolly-oasst-v1.0/config.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-lora-jaster-dolly-oasst-v1.0", 3 | "model_name_or_path": "llm-jp/llm-jp-13b-v1.0", 4 | "lora_model_name_or_path": "llm-jp/llm-jp-13b-instruct-lora-jaster-dolly-oasst-v1.0", 5 | "tokenizer_name_or_path": null, 6 | "prompt_template": "{instruction} ### 回答：", 7 | "generation_config": { 8 | "do_sample": true, 9 | "max_length": 2048, 10 | "temperature": 0.7, 11 | "top_p": 0.95 12 | }, 13 | "special_token_map": {} 14 | } 15 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/jp_bench/model_answer/rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo/config.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", 3 | "model_name_or_path": "rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", 4 | "lora_model_name_or_path": null, 5 | "tokenizer_name_or_path": null, 6 | "prompt_template": "ユーザー: {instruction}システム: ", 7 | "generation_config": { 8 | "do_sample": true, 9 | "max_length": 2048, 10 | "temperature": 0.7, 11 | "repetition_penalty": 1.1 12 | }, 13 | "special_token_map": { 14 | "": "\n" 15 | } 16 | } 17 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/jp_bench/model_answer/rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2/config.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", 3 | "model_name_or_path": "rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", 4 | "lora_model_name_or_path": null, 5 | "tokenizer_name_or_path": null, 6 | "prompt_template": "ユーザー: {instruction}システム: ", 7 | "generation_config": { 8 | "do_sample": true, 9 | "max_length": 2048, 10 | "temperature": 0.7, 11 | "repetition_penalty": 1.1 12 | }, 13 | "special_token_map": { 14 | "": "\n" 15 | } 16 | } 17 | -------------------------------------------------------------------------------- /pyproject.toml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | [build-system] 2 | requires = ["setuptools>=61.0"] 3 | build-backend = "setuptools.build_meta" 4 | 5 | [project] 6 | name = "ja-vicuna-qa-benchmark" 7 | version = "2.0.4" 8 | description = "Japanese Vicuna QA Benchmark for measuring comprehensive capabilities of Japanese LLMs." 9 | readme = "README.md" 10 | requires-python = ">=3.8" 11 | classifiers = [ 12 | "Programming Language :: Python :: 3", 13 | "License :: OSI Approved :: Apache Software License", 14 | ] 15 | dependencies = [ 16 | "accelerate", "fastapi", "gradio==3.35.2", "httpx", "markdown2[all]", "nh3", "numpy", 17 | "peft==0.5", "prompt_toolkit>=3.0.0", "pydantic<=2.0", "requests", "rich>=10.0.0", "sentencepiece", 18 | "shortuuid", "shortuuid", "tiktoken", "tokenizers>=0.12.1", "torch", 19 | "transformers", "uvicorn", "wandb", "openai==0.28.1", "ray", "python-dotenv", "protobuf==3.19", 20 | "wandb", "tiktoken" 21 | ] 22 | 23 | [tool.setuptools.packages.find] 24 | exclude = ["*"] 25 | -------------------------------------------------------------------------------- /configs/README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Configuration files 2 | 3 | Each configuration file is a JSON file with the following structure: 4 | 5 | ```json5 6 | // rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo.json 7 | { 8 | // The ID of the model 9 | "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", 10 | // The name of the model 11 | "model_name_or_path": "rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", 12 | // The name of the lora model (optional) 13 | "lora_model_name_or_path": null, 14 | // The name of the tokenizer (optional) 15 | "tokenizer_name_or_path": null, 16 | // The prompt template 17 | "prompt_template": "ユーザー: {instruction}システム: ", 18 | // The generation configuration (optional) 19 | // NOTE: `temperature` will be set to a default value for each task category if left empty 20 | "generation_config": { 21 | "do_sample": true, 22 | "max_new_tokens": 512, 23 | "repetition_penalty": 1.1 24 | }, 25 | // The special token map (optional); this is used to replace special tokens in the output 26 | "special_token_map": { 27 | "": "\n" 28 | } 29 | } 30 | ``` 31 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/test_show_result.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import unittest 2 | 3 | from llm_judge.show_result import calculate_average_score, calculate_win_rate 4 | 5 | 6 | class TestCalculateAverageScore(unittest.TestCase): 7 | def test_calculate_average_score(self): 8 | results = [{"score": 1}, {"score": 2}, {"score": 3}] 9 | self.assertEqual(calculate_average_score(results), 2) 10 | 11 | results = [{"score": 1}, {"score": 2}, {"score": 3}, {"score": 4}] 12 | self.assertEqual(calculate_average_score(results), 2.5) 13 | 14 | 15 | class TestCalculateWinRate(unittest.TestCase): 16 | def test_calculate_win_rate(self): 17 | results = [ 18 | {"g1_winner": "model_1", "g2_winner": "model_1"}, 19 | ] 20 | self.assertEqual( 21 | calculate_win_rate(results), 22 | { 23 | "model_1": {"win_rate": 1.0, "adjusted_win_rate": 1.0}, 24 | "model_2": {"win_rate": 0.0, "adjusted_win_rate": 0.0}, 25 | }, 26 | ) 27 | 28 | results = [ 29 | {"g1_winner": "model_1", "g2_winner": "model_2"}, 30 | ] 31 | self.assertEqual( 32 | calculate_win_rate(results), 33 | { 34 | "model_1": {"win_rate": 0.0, "adjusted_win_rate": 0.5}, 35 | "model_2": {"win_rate": 0.0, "adjusted_win_rate": 0.5}, 36 | }, 37 | ) 38 | 39 | results = [ 40 | {"g1_winner": "model_1", "g2_winner": "tie"}, 41 | ] 42 | self.assertEqual( 43 | calculate_win_rate(results), 44 | { 45 | "model_1": {"win_rate": 0.0, "adjusted_win_rate": 0.5}, 46 | "model_2": {"win_rate": 0.0, "adjusted_win_rate": 0.5}, 47 | }, 48 | ) 49 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/test_common.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import unittest 2 | 3 | from llm_judge.common import MatchPair, MatchSingle 4 | 5 | 6 | class TestMatchSingle(unittest.TestCase): 7 | def test_get_score(self) -> None: 8 | judgement = "[[1]]" 9 | self.assertEqual(MatchSingle.get_score(judgement), 1) 10 | 11 | judgement = "[[2]]" 12 | self.assertEqual(MatchSingle.get_score(judgement), 2) 13 | 14 | judgement = "[[rating:3]]" 15 | self.assertEqual(MatchSingle.get_score(judgement), 3) 16 | 17 | judgement = "[[rating: 4]]" 18 | self.assertEqual(MatchSingle.get_score(judgement), 4) 19 | 20 | judgement = "[[rating: 4.5]]" 21 | self.assertEqual(MatchSingle.get_score(judgement), -1) 22 | 23 | judgement = "[[rating: Perfect]]" 24 | self.assertEqual(MatchSingle.get_score(judgement), -1) 25 | 26 | 27 | class TestMatchPair(unittest.TestCase): 28 | def test_get_winner(self): 29 | judgement = "[[A]]" 30 | self.assertEqual( 31 | MatchPair.get_winner(judgement, model_a="model_1", model_b="model_2"), 32 | "model_1", 33 | ) 34 | 35 | judgement = "[[B]]" 36 | self.assertEqual( 37 | MatchPair.get_winner(judgement, model_a="model_1", model_b="model_2"), 38 | "model_2", 39 | ) 40 | 41 | judgement = "[[A]]" 42 | self.assertEqual( 43 | MatchPair.get_winner(judgement, model_a="model_2", model_b="model_1"), 44 | "model_2", 45 | ) 46 | 47 | judgement = "[[B]]" 48 | self.assertEqual( 49 | MatchPair.get_winner(judgement, model_a="model_2", model_b="model_1"), 50 | "model_1", 51 | ) 52 | 53 | judgement = "[[C]]" 54 | self.assertEqual( 55 | MatchPair.get_winner(judgement, model_a="model_1", model_b="model_2"), "tie" 56 | ) 57 | 58 | judgement = "[[D]]" 59 | self.assertEqual( 60 | MatchPair.get_winner(judgement, model_a="model_1", model_b="model_2"), 61 | "error", 62 | ) 63 | -------------------------------------------------------------------------------- /llm_judge/reparse_pairwise_judgement.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import argparse 2 | import json 3 | import logging 4 | 5 | from common import JUDGEMENT_DIR, MatchPair, load_judgements 6 | 7 | logger = logging.getLogger(__name__) 8 | 9 | 10 | def reparse_result_pairwise(result: dict) -> dict: 11 | """Reparse the result to determine the winner. 12 | 13 | Args: 14 | result: A result. 15 | """ 16 | reparsed_result = result.copy() 17 | 18 | g1_judgment = result["g1_judgment"] 19 | g1_winner = MatchPair.get_winner(g1_judgment, model_a="model_1", model_b="model_2") 20 | reparsed_result["g1_winner"] = g1_winner 21 | 22 | g2_judgment = result["g2_judgment"] 23 | g2_winner = MatchPair.get_winner(g2_judgment, model_a="model_2", model_b="model_1") 24 | reparsed_result["g2_winner"] = g2_winner 25 | 26 | return reparsed_result 27 | 28 | 29 | if __name__ == "__main__": 30 | parser = argparse.ArgumentParser() 31 | parser.add_argument( 32 | "--verbose", "-v", action="count", default=0, help="Verbosity level" 33 | ) 34 | args = parser.parse_args() 35 | 36 | if args.verbose == 0: 37 | level = logging.INFO 38 | else: 39 | level = logging.DEBUG 40 | logging.basicConfig( 41 | format="| %(asctime)s | %(levelname)s | %(message)s", 42 | datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S", 43 | level=level, 44 | ) 45 | 46 | logger.info("Load judgements") 47 | for judgement_dir in (JUDGEMENT_DIR / "pairwise").iterdir(): 48 | result_id_results_map = load_judgements(judgement_dir) 49 | for result_id, results in result_id_results_map.items(): 50 | reparsed_results = [reparse_result_pairwise(result) for result in results] 51 | if any( 52 | result != reparsed_result 53 | for result, reparsed_result in zip(results, reparsed_results) 54 | ): 55 | output_file = judgement_dir / f"{result_id}.jsonl" 56 | with open(output_file, "w") as f: 57 | for result in reparsed_results: 58 | f.write(json.dumps(result, ensure_ascii=False) + "\n") 59 | logger.info(f"Fixed {output_file}") 60 | logger.info("Done") 61 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/jp_bench/judge_prompts.jsonl: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | {"name": "pair", "type": "pairwise", "system_prompt": "以下に示されるユーザーの質問に対して2人のAIアシスタントが提供した回答の質を評価してください。回答の内容がユーザーの指示に従っており、ユーザーの質問によりよく答えているアシスタントを選んでください。具体的には、回答の有用性、関連性、正確性、深さ、創造性、詳細レベルなどの要素を考慮する必要があります。評価の際には、まず2つの回答を比較し、簡単な説明をしてください。立場が偏らないようにし、回答の提示順があなたの判断に影響しないようにしてください。回答の長さが評価に影響しないこと、特定のアシスタントの名前を好まないこと、できるだけ客観的であること、に気をつけてください。説明の後に、最終的な判断を以下の形式に従って出力してください：アシスタントAが優れていれば[[A]]、アシスタントBが優れていれば[[B]]、同点の場合は[[C]]", "prompt_template": "[ユーザーの質問]\n{question}\n\n[アシスタントAの答えの始まり]\n{answer_a}\n[アシスタントAの答えの終わり]\n\n[アシスタントBの答えの始まり]\n{answer_b}\n[アシスタントBの答えの終わり]", "description": "Prompt for general questions", "category": "general", "output_format": "[[A]]"} 2 | {"name": "pair-math", "type": "pairwise", "system_prompt": "以下に示されるユーザーの質問に対して2人のAIアシスタントが提供した回答の質を評価してください。回答の内容がユーザーの指示に従っており、ユーザーの質問によりよく答えているアシスタントを選んでください。参考解答、アシスタントAの回答、アシスタントBの回答が与えられるので、どちらのアシスタントの回答が優れているかを評価してください。評価の際には、まずそれぞれのアシスタントの回答を参考解答と比較し、回答の誤りを見つけて修正してください。立場が偏らないようにし、回答の提示順があなたの判断に影響しないようにしてください。回答の長さが評価に影響しないこと、特定のアシスタントの名前を好まないこと、できるだけ客観的であること、に気をつけてください。説明の後に、最終的な判断を以下の形式に従って出力してください：アシスタントAが優れていれば[[A]]、アシスタントBが優れていれば[[B]]、同点の場合は[[C]]", "prompt_template":"[ユーザーの質問]\n{question}\n\n[参考解答の始まり]\n{ref_answer_1}\n[参考解答の終わり]\n\n[アシスタントAの答えの始まり]\n{answer_a}\n[アシスタントAの答えの終わり]\n\n[アシスタントBの答えの始まり]\n{answer_b}\n[アシスタントBの答えの終わり]", "description": "Prompt for math questions", "category": "math", "output_format": "[[A]]"} 3 | {"name": "single", "type": "single", "system_prompt": "あなたは役に立つアシスタントです。", "prompt_template": "[インストラクション]\n以下に示されるユーザーの質問に対してAIアシスタントが提供した回答の質を評価してください。具体的には、回答の有用性、関連性、正確性、深さ、創造性、詳細レベルなどの要素を考慮して評価してください。評価の際には、まず回答内容を簡単に、できるだけ客観的に説明してください。説明を行った後、必ず「[[rating]]」という形式で、回答を1から10の尺度で評価してください（例：[[5]]）。\".\n\n[ユーザーの質問]\n{question}\n\n[アシスタントの答えの始まり]\n{answer}\n[アシスタントの答えの終わり]", "description": "Prompt for general questions", "category": "general", "output_format": "[[rating]]"} 4 | {"name": "single-math", "type": "single", "system_prompt": "あなたは役に立つアシスタントです。", "prompt_template": "[インストラクション]\n以下に示されるユーザーの質問に対してAIアシスタントが提供した回答の質を評価してください。具体的には、回答の正しさと親切さを考慮して評価してください。参考解答とアシスタントの回答が与えられます。評価の際には、まずアシスタントの回答を参考解答と比較し、回答の誤りを見つけて修正してください。評価はできるだけ客観的に行ってください。最後に、必ず「[[rating]]」という形式で、回答を1から10の尺度で評価してください（例：[[5]]）。\".\n\n[ユーザーの質問]\n{question}\n\n[参考解答の始まり]\n{ref_answer_1}\n[参考解答の終わり]\n\n[アシスタントの答えの始まり]\n{answer}\n[アシスタントの答えの終わり]", "description": "Prompt for general questions", "category": "math", "output_format": "[[rating]]"} 5 | -------------------------------------------------------------------------------- /llm_judge/gen_gpt3.5_answer.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import argparse 2 | import json 3 | import logging 4 | import os 5 | import time 6 | 7 | import openai 8 | import shortuuid 9 | from common import PREDICTION_DIR, QUESTION_FILE, load_questions 10 | from dotenv import load_dotenv 11 | from tqdm import tqdm 12 | 13 | logger = logging.getLogger(__name__) 14 | 15 | load_dotenv() 16 | openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") 17 | openai.organization = os.getenv("OPENAI_ORGANIZATION") 18 | 19 | 20 | def generate_response(input_text, generation_config) -> str: 21 | """Generate a response from the input text. 22 | 23 | Args: 24 | input_text: The input text. 25 | generation_config: The config for the generation. 26 | """ 27 | response = openai.Completion.create(prompt=input_text, **generation_config) 28 | return response.choices[0].text 29 | 30 | 31 | if __name__ == "__main__": 32 | parser = argparse.ArgumentParser() 33 | parser.add_argument( 34 | "--config", type=str, required=True, help="Path to configuration file" 35 | ) 36 | parser.add_argument( 37 | "-v", "--verbose", action="count", default=0, help="Verbosity level" 38 | ) 39 | parser.add_argument( 40 | "--overwrite", action="store_true", help="Overwrite the existing results" 41 | ) 42 | args = parser.parse_args() 43 | 44 | if args.verbose == 0: 45 | level = logging.INFO 46 | else: 47 | level = logging.DEBUG 48 | logging.basicConfig( 49 | format="| %(asctime)s | %(levelname)s | %(message)s", 50 | datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S", 51 | level=level, 52 | ) 53 | 54 | logger.info(f"Loading config from {args.config}") 55 | with open(args.config, "r") as f: 56 | config = json.load(f) 57 | logger.debug(config) 58 | 59 | logger.info("Load the data") 60 | questions = load_questions(str(QUESTION_FILE)) 61 | 62 | logger.info("Start inference.") 63 | model_id = config["model_id"] 64 | if "generation_config" not in config: 65 | raise ValueError("'generation_config' is not found in the config file.") 66 | prompt_template = config["prompt_template"] 67 | if "{instruction}" not in prompt_template: 68 | raise ValueError("prompt_template must contain {instruction}") 69 | generation_config = config["generation_config"] 70 | 71 | prediction_dir = PREDICTION_DIR / model_id 72 | prediction_file = prediction_dir / "results.jsonl" 73 | if prediction_file.exists() and not args.overwrite: 74 | raise FileExistsError( 75 | f"{prediction_file} already exists. Use --overwrite to overwrite." 76 | ) 77 | 78 | results = [] 79 | for question in tqdm(questions): 80 | instruction = question["turns"][0] 81 | output = generate_response( 82 | input_text=prompt_template.format_map({"instruction": instruction}), 83 | generation_config=generation_config, 84 | ) 85 | 86 | logger.debug(f"{instruction}\n\n{output}") 87 | 88 | results.append( 89 | { 90 | "question_id": question["question_id"], 91 | "answer_id": shortuuid.uuid(), 92 | "model_id": model_id, 93 | "choices": [{"index": 0, "turns": output}], 94 | "tstamp": time.time(), 95 | } 96 | ) 97 | 98 | logger.info("Save the results") 99 | prediction_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) 100 | with open(prediction_file, "w", encoding="utf-8") as f: 101 | for result in results: 102 | f.write(json.dumps(result, ensure_ascii=False) + "\n") 103 | logger.info(f"Saved the results to {prediction_file}") 104 | 105 | logger.info("Save the config") 106 | config_file = prediction_dir / "config.json" 107 | with open(config_file, "w", encoding="utf-8") as f: 108 | json.dump(config, f, ensure_ascii=False, indent=2) 109 | logger.info(f"Saved the config to {config_file}") 110 | -------------------------------------------------------------------------------- /.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Created by https://www.toptal.com/developers/gitignore/api/python 2 | # Edit at https://www.toptal.com/developers/gitignore?templates=python 3 | 4 | ### Python ### 5 | # Byte-compiled / optimized / DLL files 6 | __pycache__/ 7 | *.py[cod] 8 | *$py.class 9 | 10 | # C extensions 11 | *.so 12 | 13 | # Distribution / packaging 14 | .Python 15 | build/ 16 | develop-eggs/ 17 | dist/ 18 | downloads/ 19 | eggs/ 20 | .eggs/ 21 | lib/ 22 | lib64/ 23 | parts/ 24 | sdist/ 25 | var/ 26 | wheels/ 27 | share/python-wheels/ 28 | *.egg-info/ 29 | .installed.cfg 30 | *.egg 31 | MANIFEST 32 | 33 | # PyInstaller 34 | # Usually these files are written by a python script from a template 35 | # before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it. 36 | *.manifest 37 | *.spec 38 | 39 | # Installer logs 40 | pip-log.txt 41 | pip-delete-this-directory.txt 42 | 43 | # Unit test / coverage reports 44 | htmlcov/ 45 | .tox/ 46 | .nox/ 47 | .coverage 48 | .coverage.* 49 | .cache 50 | nosetests.xml 51 | coverage.xml 52 | *.cover 53 | *.py,cover 54 | .hypothesis/ 55 | .pytest_cache/ 56 | cover/ 57 | 58 | # Translations 59 | *.mo 60 | *.pot 61 | 62 | # Django stuff: 63 | *.log 64 | local_settings.py 65 | db.sqlite3 66 | db.sqlite3-journal 67 | 68 | # Flask stuff: 69 | instance/ 70 | .webassets-cache 71 | 72 | # Scrapy stuff: 73 | .scrapy 74 | 75 | # Sphinx documentation 76 | docs/_build/ 77 | 78 | # PyBuilder 79 | .pybuilder/ 80 | target/ 81 | 82 | # Jupyter Notebook 83 | .ipynb_checkpoints 84 | 85 | # IPython 86 | profile_default/ 87 | ipython_config.py 88 | 89 | # pyenv 90 | # For a library or package, you might want to ignore these files since the code is 91 | # intended to run in multiple environments; otherwise, check them in: 92 | # .python-version 93 | 94 | # pipenv 95 | # According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control. 96 | # However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies 97 | # having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not 98 | # install all needed dependencies. 99 | #Pipfile.lock 100 | 101 | # poetry 102 | # Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control. 103 | # This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more 104 | # commonly ignored for libraries. 105 | # https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control 106 | #poetry.lock 107 | 108 | # pdm 109 | # Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control. 110 | #pdm.lock 111 | # pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it 112 | # in version control. 113 | # https://pdm.fming.dev/#use-with-ide 114 | .pdm.toml 115 | 116 | # PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm 117 | __pypackages__/ 118 | 119 | # Celery stuff 120 | celerybeat-schedule 121 | celerybeat.pid 122 | 123 | # SageMath parsed files 124 | *.sage.py 125 | 126 | # Environments 127 | .env 128 | .venv 129 | env/ 130 | venv/ 131 | ENV/ 132 | env.bak/ 133 | venv.bak/ 134 | 135 | # Spyder project settings 136 | .spyderproject 137 | .spyproject 138 | 139 | # Rope project settings 140 | .ropeproject 141 | 142 | # mkdocs documentation 143 | /site 144 | 145 | # mypy 146 | .mypy_cache/ 147 | .dmypy.json 148 | dmypy.json 149 | 150 | # Pyre type checker 151 | .pyre/ 152 | 153 | # pytype static type analyzer 154 | .pytype/ 155 | 156 | # Cython debug symbols 157 | cython_debug/ 158 | 159 | # PyCharm 160 | # JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can 161 | # be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore 162 | # and can be added to the global gitignore or merged into this file. For a more nuclear 163 | # option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder. 164 | #.idea/ 165 | 166 | ### Python Patch ### 167 | # Poetry local configuration file - https://python-poetry.org/docs/configuration/#local-configuration 168 | poetry.toml 169 | 170 | # ruff 171 | .ruff_cache/ 172 | 173 | # LSP config files 174 | pyrightconfig.json 175 | 176 | # End of https://www.toptal.com/developers/gitignore/api/python 177 | 178 | # folder 179 | data 180 | llm_judge/judge.sh 181 | llm_judge/LLMs 182 | llm_judge/gen_model_answer copy.py 183 | llm_judge/gen_model_answer_ori.py 184 | 185 | # Log 186 | *.log 187 | *.log.* 188 | *.json 189 | !playground/deepspeed_config_s2.json 190 | !playground/deepspeed_config_s3.json 191 | .nfs00* 192 | 193 | # Editor 194 | .idea 195 | *.swp 196 | 197 | # Other 198 | .DS_Store 199 | wandb 200 | output 201 | 202 | # Data 203 | *.pkl 204 | *.csv 205 | tests/state_of_the_union.txt 206 | 207 | # Build 208 | build 209 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/jp_bench/reference_answer/gpt-4/results.jsonl: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | {"question_id": 61, "answer_id": "gxJy9GUPgvjwjaUqnMSRyF", "model_id": "gpt-4", "choices": [{"index": 0, "turns": ["次のようにC++プログラムを書くことができます。\n\nこのプログラムは'wordToSearch'と言う名前の単語がテキストファイルの中でいくつ出現するのかをカウントします。'fileName.txt'はあなたが調べたいテキストファイル名に置き換えてください。\n\n```cpp\n#include \n#include \n\nint main() {\n std::ifstream file(\"fileName.txt\"); // ファイルを開く\n std::string word;\n int count = 0;\n std::string wordToSearch = \"wordToSearch\"; // 検索したい単語\n\n // ファイルの終わりに達するまで一行ずつ読む\n while(file >> word) {\n if(word == wordToSearch) { // 単語が見つかった場合\n ++count; // カウントを増やす\n }\n }\n\n std::cout <<"]}], "tstamp": 1696936680.6667407} 2 | {"question_id": 62, "answer_id": "b3tGT93BuKhS3b6rrEZ9hT", "model_id": "gpt-4", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです、Pythonを使用して動的計画法による最長共通部分列の計算を行うための関数は次のようになります：\n\n```python\ndef lcs(X , Y):\n # build matrix\n L = [[0 for i in range(len(Y)+1)] for j in range(len(X)+1)]\n \n # Follow the steps from bottom in order to fill the dp table\n for i in range(len(X)-1, -1, -1):\n for j in range(len(Y)-1, -1, -1):\n if X[i] == Y[j]:\n L[i][j] = L[i+1][j+1] + 1\n else:\n L[i][j] = max(L[i+1][j] , L[i][j+1])\n \n # Following code is used to print LCS\n index = L[0][0]\n lcs = [\"\"] * (index+1)\n lcs[index] = \"\"\n \n # Start from the right-most-bottom-most corner and \n # one by one store characters in lcs[]\n i = 0"]}], "tstamp": 1696936703.8229856} 3 | {"question_id": 63, "answer_id": "VarmZwuSaPbWreEs8H3fgA", "model_id": "gpt-4", "choices": [{"index": 0, "turns": ["Pythonでメールアドレスを検証するための正規表現を使用すると、以下のようなコードを書くことができます。\n\n```python\nimport re\n\ndef validate_email(email):\n email_regex = re.compile(r\"[^@]+@[^@]+\\.[^@]+\")\n return True if email_regex.match(email) else False\n\n# メールを検証\nemail = \"test@example.com\"\nif validate_email(email):\n print(\"Valid Email\")\nelse:\n print(\"Invalid Email\")\n```\n\nこのコードは最も基本的なメールアドレスの形式を検証しますが、不完全です。例えば、メールアドレスには通常、ローカル部（\"@\"の前）とドメイン部（\"@\"の後）が含まれます。ローケーション部分は1文字以上64文字以下であり、ドメイン部分は1文字以上253文字以下でなければなりません。 \n\nなお、全てのメール"]}], "tstamp": 1696936725.8411236} 4 | {"question_id": 64, "answer_id": "HWYPsinzmn4j9acW3tycs2", "model_id": "gpt-4", "choices": [{"index": 0, "turns": ["Pythonで実装すると次のようなプログラムになります。\n\n```python\ndef fibonacci(n):\n dp = [0, 1] + [0] * (n - 1)\n for i in range(2, n + 1):\n dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]\n return dp[n]\n```\n```fibonacci(n)```関数は、第n番目のフィボナッチ数を求めるもので、n + 1の長さのリストdpを用意します。リストの最初の2つの要素は、フィボナッチ数列の最初の2つの数字で初期化します。次に、3番目からn番目のフィボナッチ数を計算するためのループを実行します。それぞれのループでは、現在の数字は、直前の2つの数字の和となります。\n\n最後に、リストのn番目の要素をreturnします。これが求"]}], "tstamp": 1696936745.8957756} 5 | {"question_id": 65, "answer_id": "Ekn6gcyMaWyUk6J93kgSfE", "model_id": "gpt-4", "choices": [{"index": 0, "turns": ["Pythonを使用した二分探索アルゴリズムの実装は次のようになります。\n\n```python\ndef binary_search(sorted_array, target):\n left = 0\n right = len(sorted_array) - 1\n\n while left <= right:\n mid = (left + right) // 2\n if sorted_array[mid] == target:\n return mid # インデックスを返す\n elif sorted_array[mid] < target:\n left = mid + 1\n else:\n right = mid - 1\n\n return -1 # 要素が見つからなかった場合\n\n# テスト\nprint(binary_search([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 6)) # 5を返す\n```\n\nこの関数は、ソートされた配列`sorted_array`と検索対象の要素`target`を引数として受け取り、検索対象の要素が見つかった"]}], "tstamp": 1696936780.0590699} 6 | {"question_id": 66, "answer_id": "9L4SkokJ3bpEyvuu2Lbh5Q", "model_id": "gpt-4", "choices": [{"index": 0, "turns": ["Pythonを使用して2つのスタックを使用したキューデータ構造を実装する方法には、次のようなものがあります。ここでは、1つのスタックでは要素が追加され、もう1つのスタックでは要素が削除されるという考え方に基づいています。\n\n```python\nclass Queue:\n def __init__(self):\n self.stack1 = []\n self.stack2 = []\n\n def enqueue(self, data):\n self.stack1.append(data)\n\n def dequeue(self):\n if not self.stack2: # If the second stack is empty\n while self.stack1: # While there are elements in the first stack\n # Push the elements from the first stack to the second stack\n self.stack2.append(self.stack1.pop())\n \n return self.stack2.pop() if self.stack2 else 'Queue is empty!'\n\n# Testing our Queue\n\nq = Queue()\n\n# Enqueue elements\nq.enqueue(1)\nq.enqueue(2)\nq.enqueue(3)\n\n# Dequeue elements\nprint(q.dequeue()) # Outputs: 1"]}], "tstamp": 1696936801.6560085} 7 | {"question_id": 67, "answer_id": "RNVVgQqfTBtmDgSh9dXFMJ", "model_id": "gpt-4", "choices": [{"index": 0, "turns": ["Pythonプログラミング言語を使用すると, 2つの配列の共通要素を求めるプログラムは次のようになります：\n\n```python\ndef common_elements(list1, list2):\n result = []\n for i in list1:\n if i in list2:\n result.append(i)\n return result\n\nlist1 = [1, 2, 3, 4, 5]\nlist2 = [4, 5, 6, 7, 8]\nprint(common_elements(list1, list2)) # 出力結果：[4, 5]\n```\nこのプログラムは、2つのリスト(list1とlist2)に共通する要素を探し, 共通の要素が見つかった場合、それを結果のリストに追加します。最終的に、すべての共通要素を含むリストが出力されます。\n\nしかしこの方法では効率的でないことに注意してください。なぜなら`if i in"]}], "tstamp": 1696936824.1648564} 8 | {"question_id": 68, "answer_id": "efcG5qbTKRRrkpbTsmeXKK", "model_id": "gpt-4", "choices": [{"index": 0, "turns": ["f(x) = 5x^3 - 2x + 3 の関数にx=2を代入すると、\n\nf(2) = 5*(2)^3 - 2*(2) + 3\n = 5*8 - 4 + 3\n = 40 - 4 + 3\n = 39 となります。\n\nしたがって、 f(2) = 39です。\n"]}], "tstamp": 1696936834.0365458} 9 | {"question_id": 69, "answer_id": "Ydqw5AxLJX6moAQAZswtC5", "model_id": "gpt-4", "choices": [{"index": 0, "turns": ["まず、右側の方程式を展開します。\n\n5(x - 2) = 5x - 10。\n\nこれを元の方程式に代入し、以下のようになります。\n\n3x + 10 = 5x - 10.\n\n次に、同じ変数を片側に移行します。これを行うために、3xを両側から減算します。\n\n10 = 2x - 10.\n\n次に、定数を反対の側に移行します。これを実行するために、10を両側に加算します。\n\n20 = 2x.\n\n最後に、xの値を見つけるために、2で割ります。\n\nx = 20 / 2.\n\nx = 10. \n\nしたがって、xの解は10です。"]}], "tstamp": 1696936853.498815} 10 | {"question_id": 70, "answer_id": "SmrBw5wCBgJ8oXNxy9DLMy", "model_id": "gpt-4", "choices": [{"index": 0, "turns": ["2点間の距離を求める公式 d = √((x2 - x1)² + (y2 - y1)²) を使います。\n\nここで、(x1, y1) = (2, -2)、(x2, y2) = (10, 4)となります。\n\nこれを公式に代入して計算します。\n\nd = √((10 - 2)² + (4 - (-2))²)\n= √((8)² + (6)²)\n= √(64 + 36)\n= √100\n= 10\n\nよって、線分の長さは10となります。"]}], "tstamp": 1696936869.6244154} 11 | -------------------------------------------------------------------------------- /llm_judge/upload_result.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import argparse 2 | import importlib.metadata 3 | import logging 4 | import os 5 | 6 | import pandas as pd 7 | from common import ( 8 | JUDGEMENT_DIR, 9 | PREDICTION_DIR, 10 | filter_pairwise_judgements, 11 | filter_single_judgements, 12 | load_judgements, 13 | load_model_config, 14 | ) 15 | from show_result import calculate_win_rate 16 | 17 | import wandb 18 | 19 | logger = logging.getLogger(__name__) 20 | 21 | VERSION = importlib.metadata.version("ja-vicuna-qa-benchmark") 22 | 23 | 24 | def get_run_config_from_result(mode: str, result: dict) -> dict: 25 | if mode == "single": 26 | model = result["model"] 27 | model_config = load_model_config(PREDICTION_DIR / model) 28 | judge_model = result["judge_model"] 29 | return { 30 | "mode": mode, 31 | "judge_model": judge_model, 32 | "model": model, 33 | "model_config": model_config, 34 | } 35 | else: 36 | model_1 = result["model_1"] 37 | model_1_config = load_model_config(PREDICTION_DIR / model_1) 38 | model_2 = result["model_2"] 39 | model_2_config = load_model_config(PREDICTION_DIR / model_2) 40 | judge_model = result["judge_model"] 41 | return { 42 | "mode": mode, 43 | "judge_model": judge_model, 44 | "model_1": model_1, 45 | "model_2": model_2, 46 | "model_1_config": model_1_config, 47 | "model_2_config": model_2_config, 48 | } 49 | 50 | 51 | def upload_results( 52 | mode: str, 53 | result_id: str, 54 | results: list[dict], 55 | baseline_model: str = None, 56 | ): 57 | """Upload results to wandb. 58 | 59 | Args: 60 | mode: Evaluation mode. 61 | result_id: Result ID. 62 | results: A list of results. 63 | baseline_model: Baseline model name. Only used in `pairwise-baseline` mode. 64 | """ 65 | project = os.getenv("WANDB_PROJECT", f"ja-vicuna-qa-benchmark-dev-{VERSION}") 66 | if len(results) == 0: 67 | logger.warning(f"No results found for {result_id}") 68 | return 69 | config = get_run_config_from_result(mode, results[0]) 70 | run = wandb.init(project=project, name=result_id, config=config, reinit=True) 71 | 72 | table_prefix = mode 73 | if mode == "pairwise-baseline": 74 | table_prefix += f":{baseline_model}" 75 | 76 | outputs_table = wandb.Table(dataframe=pd.DataFrame(results)) 77 | run.log({f"{table_prefix}/outputs": outputs_table}) 78 | 79 | if mode == "pairwise-baseline": 80 | win_rate_map = calculate_win_rate(results) 81 | 82 | assert baseline_model is not None 83 | example = results[0] 84 | if baseline_model == example["model_2"]: 85 | model = example["model_1"] 86 | win_rate = win_rate_map["model_1"]["win_rate"] * 100 87 | lose_rate = win_rate_map["model_2"]["win_rate"] * 100 88 | adjusted_win_rate = win_rate_map["model_1"]["adjusted_win_rate"] * 100 89 | else: 90 | model = example["model_2"] 91 | win_rate = win_rate_map["model_2"]["win_rate"] * 100 92 | lose_rate = win_rate_map["model_1"]["win_rate"] * 100 93 | adjusted_win_rate = win_rate_map["model_2"]["adjusted_win_rate"] * 100 94 | 95 | leaderboard_table = wandb.Table( 96 | columns=[ 97 | "model", 98 | "adjusted_win_rate", 99 | "win_rate", 100 | "lose_rate", 101 | ], 102 | data=[[model, adjusted_win_rate, win_rate, lose_rate]], 103 | ) 104 | run.log({f"{table_prefix}/leaderboard": leaderboard_table}) 105 | 106 | 107 | if __name__ == "__main__": 108 | parser = argparse.ArgumentParser() 109 | parser.add_argument( 110 | "--mode", 111 | type=str, 112 | default="pairwise-baseline", 113 | choices=["pairwise-baseline", "pairwise-all", "single"], 114 | help=( 115 | "Evaluation mode. " 116 | "`pairwise-baseline` runs pairwise comparison against a baseline. " 117 | "`pairwise-all` runs pairwise comparison between all pairs. " 118 | "`single` runs single answer grading." 119 | ), 120 | ) 121 | parser.add_argument("--judge-model", type=str, default="gpt-4") 122 | parser.add_argument( 123 | "--baseline-model", type=str, default="openai--text-davinci-003" 124 | ) 125 | parser.add_argument( 126 | "--model-list", 127 | type=str, 128 | nargs="+", 129 | default=None, 130 | help="A list of models to be evaluated", 131 | ) 132 | parser.add_argument( 133 | "--verbose", "-v", action="count", default=0, help="verbosity level" 134 | ) 135 | args = parser.parse_args() 136 | 137 | if args.verbose == 0: 138 | level = logging.INFO 139 | else: 140 | level = logging.DEBUG 141 | logging.basicConfig( 142 | format="| %(asctime)s | %(levelname)s | %(message)s", 143 | datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S", 144 | level=level, 145 | ) 146 | 147 | logger.info("Login to wandb") 148 | wandb.login() 149 | if args.mode != "pairwise-baseline": 150 | logger.warning( 151 | "Leaderboard is only available in pairwise-baseline mode. " 152 | "Only raw outputs will be logged." 153 | ) 154 | 155 | logger.info("Load judgements") 156 | mode = "single" if args.mode == "single" else "pairwise" 157 | judgement_dir = JUDGEMENT_DIR / mode / args.judge_model 158 | result_id_results_map = load_judgements(judgement_dir) 159 | if args.mode == "single": 160 | result_id_results_map = filter_single_judgements( 161 | result_id_results_map, args.model_list 162 | ) 163 | elif args.mode == "pairwise-baseline": 164 | result_id_results_map = filter_pairwise_judgements( 165 | result_id_results_map, args.model_list, args.baseline_model 166 | ) 167 | else: 168 | result_id_results_map = filter_pairwise_judgements( 169 | result_id_results_map, args.model_list 170 | ) 171 | 172 | logger.info("Log results to wandb") 173 | for result_id, results in result_id_results_map.items(): 174 | upload_results( 175 | mode=args.mode, 176 | result_id=result_id, 177 | results=results, 178 | baseline_model=args.baseline_model, 179 | ) 180 | -------------------------------------------------------------------------------- /llm_judge/show_result.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import argparse 2 | import logging 3 | 4 | import pandas as pd 5 | from common import ( 6 | JUDGEMENT_DIR, 7 | filter_pairwise_judgements, 8 | filter_single_judgements, 9 | load_judgements, 10 | ) 11 | 12 | logger = logging.getLogger(__name__) 13 | 14 | pd.set_option("display.max_colwidth", 1000) 15 | pd.set_option("display.float_format", "{:.1f}".format) 16 | 17 | 18 | def calculate_average_score(results: list[dict]): 19 | """Calculate average score. 20 | 21 | Args: 22 | results: A list of results. 23 | """ 24 | score = sum([result["score"] for result in results]) / len(results) 25 | return score 26 | 27 | 28 | def calculate_win_rate(results: list[dict]): 29 | """Calculate win rate and adjusted win rate. 30 | 31 | Args: 32 | results: A list of results. 33 | """ 34 | num_win_1 = 0 35 | num_win_2 = 0 36 | num_tie = 0 37 | for result in results: 38 | if ( 39 | "tie" in {result["g1_winner"], result["g2_winner"]} 40 | or result["g1_winner"] != result["g2_winner"] 41 | ): 42 | num_tie += 1 43 | elif result["g1_winner"] == "model_1": 44 | num_win_1 += 1 45 | else: 46 | num_win_2 += 1 47 | win_rate_1 = num_win_1 / len(results) 48 | adjusted_win_rate_1 = (num_win_1 + 0.5 * num_tie) / len(results) 49 | win_rate_2 = num_win_2 / len(results) 50 | adjusted_win_rate_2 = (num_win_2 + 0.5 * num_tie) / len(results) 51 | return { 52 | "model_1": {"win_rate": win_rate_1, "adjusted_win_rate": adjusted_win_rate_1}, 53 | "model_2": {"win_rate": win_rate_2, "adjusted_win_rate": adjusted_win_rate_2}, 54 | } 55 | 56 | 57 | def display_result_single(result_id_results_map: dict[str, list[dict]]): 58 | """Display single answer grading results. 59 | 60 | Args: 61 | result_id_results_map: A map from result id to a list of results. 62 | """ 63 | result_table = [] 64 | for _, results in result_id_results_map.items(): 65 | example = results[0] 66 | score = calculate_average_score(results) 67 | result_table.append( 68 | { 69 | "model": example["model"], 70 | "score": score, 71 | } 72 | ) 73 | df = pd.DataFrame(result_table) 74 | print(df.sort_values(by="score", ascending=False)) 75 | 76 | 77 | def display_result_pairwise( 78 | result_id_results_map: dict[str, list[dict]], baseline_model=None 79 | ): 80 | """Display pairwise win rate results. 81 | 82 | Args: 83 | result_id_results_map: A map from result id to a list of results. 84 | baseline_model: Baseline model. If not specified, all pairs will be compared. 85 | """ 86 | result_table = [] 87 | for _, results in result_id_results_map.items(): 88 | example = results[0] 89 | win_rate_map = calculate_win_rate(results) 90 | if baseline_model: 91 | if baseline_model == example["model_2"]: 92 | model_1 = example["model_1"] 93 | model_2 = example["model_2"] 94 | win_rate = win_rate_map["model_1"]["win_rate"] 95 | lose_rate = win_rate_map["model_2"]["win_rate"] 96 | adjusted_win_rate = win_rate_map["model_1"]["adjusted_win_rate"] 97 | else: 98 | model_1 = example["model_2"] 99 | model_2 = example["model_1"] 100 | win_rate = win_rate_map["model_2"]["win_rate"] 101 | lose_rate = win_rate_map["model_1"]["win_rate"] 102 | adjusted_win_rate = win_rate_map["model_2"]["adjusted_win_rate"] 103 | else: 104 | model_1 = example["model_1"] 105 | model_2 = example["model_2"] 106 | win_rate = win_rate_map["model_1"]["win_rate"] 107 | lose_rate = win_rate_map["model_2"]["win_rate"] 108 | adjusted_win_rate = win_rate_map["model_1"]["adjusted_win_rate"] 109 | result_table.append( 110 | { 111 | "model_1": model_1, 112 | "model_2": model_2, 113 | "win_rate": win_rate * 100, 114 | "lose_rate": lose_rate * 100, 115 | "adjusted_win_rate": adjusted_win_rate * 100, 116 | } 117 | ) 118 | 119 | df = pd.DataFrame(result_table) 120 | print(df.sort_values(by="adjusted_win_rate", ascending=False)) 121 | 122 | 123 | if __name__ == "__main__": 124 | parser = argparse.ArgumentParser() 125 | parser.add_argument( 126 | "--mode", 127 | type=str, 128 | default="pairwise-baseline", 129 | choices=["pairwise-baseline", "pairwise-all", "single"], 130 | help=( 131 | "Evaluation mode. " 132 | "`pairwise-baseline` runs pairwise comparison against a baseline. " 133 | "`pairwise-all` runs pairwise comparison between all pairs. " 134 | "`single` runs single answer grading." 135 | ), 136 | ) 137 | parser.add_argument("--judge-model", type=str, default="gpt-4", help="Judge model") 138 | parser.add_argument( 139 | "--baseline-model", 140 | type=str, 141 | default="openai--text-davinci-003", 142 | help="Baseline model. Only used in `pairwise-baseline` mode.", 143 | ) 144 | parser.add_argument( 145 | "--model-list", 146 | type=str, 147 | nargs="+", 148 | default=None, 149 | help="A list of models to be evaluated", 150 | ) 151 | parser.add_argument( 152 | "--verbose", "-v", action="count", default=0, help="Verbosity level" 153 | ) 154 | args = parser.parse_args() 155 | 156 | if args.verbose == 0: 157 | level = logging.INFO 158 | else: 159 | level = logging.DEBUG 160 | logging.basicConfig( 161 | format="| %(asctime)s | %(levelname)s | %(message)s", 162 | datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S", 163 | level=level, 164 | ) 165 | 166 | logger.info("Load judgements") 167 | mode = "single" if args.mode == "single" else "pairwise" 168 | judgement_dir = JUDGEMENT_DIR / mode / args.judge_model 169 | result_id_results_map = load_judgements(judgement_dir) 170 | if args.mode == "single": 171 | result_id_results_map = filter_single_judgements( 172 | result_id_results_map, args.model_list 173 | ) 174 | elif args.mode == "pairwise-baseline": 175 | result_id_results_map = filter_pairwise_judgements( 176 | result_id_results_map, args.model_list, args.baseline_model 177 | ) 178 | else: 179 | result_id_results_map = filter_pairwise_judgements( 180 | result_id_results_map, args.model_list 181 | ) 182 | 183 | if args.mode == "single": 184 | display_result_single(result_id_results_map) 185 | elif args.mode == "pairwise-baseline": 186 | display_result_pairwise(result_id_results_map, args.baseline_model) 187 | elif args.mode == "pairwise-all": 188 | display_result_pairwise(result_id_results_map) 189 | -------------------------------------------------------------------------------- /llm_judge/gen_model_answer.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import argparse 2 | import json 3 | import logging 4 | import random 5 | import time 6 | 7 | import numpy as np 8 | import shortuuid 9 | import torch 10 | from common import PREDICTION_DIR, QUESTION_FILE, load_questions 11 | from peft import PeftModel 12 | from tqdm import tqdm 13 | from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer 14 | 15 | logger = logging.getLogger(__name__) 16 | 17 | DEFAULT_TEMPERATURE_MAP = { 18 | "writing": 0.7, 19 | "roleplay": 0.7, 20 | "knowledge": 0.001, 21 | "math": 0.001, 22 | "coding": 0.001, 23 | "common-sense": 0.3, 24 | "counterfactual": 0.7, 25 | "fermi": 0.3, 26 | "generic": 0.1, 27 | } 28 | 29 | 30 | def generate_response( 31 | input_text, model, tokenizer, generation_config=None, special_token_map=None 32 | ): 33 | """Generate a response from the model given an input text. 34 | 35 | Args: 36 | input_text (str): Input text. 37 | model (transformers.PreTrainedModel): Model. 38 | tokenizer (transformers.PreTrainedTokenizer): Tokenizer. 39 | generation_config (Optional[dict]): Generation config. 40 | special_token_map (Optional[dict]): Special token map used to replace special tokens. 41 | """ 42 | input_ids = tokenizer.encode( 43 | input_text, return_tensors="pt", add_special_tokens=False 44 | ) 45 | input_ids = input_ids.to(model.device) 46 | 47 | if generation_config is None: 48 | generation_config = {} 49 | 50 | with torch.no_grad(): 51 | output_ids = model.generate( 52 | input_ids=input_ids, 53 | pad_token_id=tokenizer.pad_token_id, 54 | bos_token_id=tokenizer.bos_token_id, 55 | eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, 56 | **generation_config, 57 | )[0] 58 | output_ids = output_ids[input_ids.size(1) :] 59 | 60 | output = tokenizer.decode(output_ids.tolist(), skip_special_tokens=True) 61 | if special_token_map: 62 | for src, tgt in special_token_map.items(): 63 | output = output.replace(src, tgt) 64 | 65 | return output 66 | 67 | 68 | if __name__ == "__main__": 69 | parser = argparse.ArgumentParser() 70 | parser.add_argument( 71 | "--config", type=str, required=True, help="Path to configuration file" 72 | ) 73 | parser.add_argument( 74 | "--seed", default=0, type=int, help="Random seed for reproducibility" 75 | ) 76 | parser.add_argument( 77 | "-v", "--verbose", action="count", default=0, help="Verbosity level" 78 | ) 79 | parser.add_argument( 80 | "--overwrite", action="store_true", help="Overwrite the existing results" 81 | ) 82 | args = parser.parse_args() 83 | 84 | if args.verbose == 0: 85 | level = logging.INFO 86 | else: 87 | level = logging.DEBUG 88 | logging.basicConfig( 89 | format="| %(asctime)s | %(levelname)s | %(message)s", 90 | datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S", 91 | level=level, 92 | ) 93 | 94 | logger.info(f"Set random seed to {args.seed}") 95 | seed = args.seed 96 | random.seed(seed) 97 | np.random.seed(seed) 98 | torch.manual_seed(seed) 99 | torch.cuda.manual_seed(seed) 100 | torch.backends.cudnn.deterministic = True 101 | torch.use_deterministic_algorithms = True 102 | 103 | if torch.cuda.is_available(): 104 | if torch.cuda.is_bf16_supported(): 105 | torch_dtype = torch.bfloat16 106 | else: 107 | torch_dtype = torch.float16 108 | else: 109 | torch_dtype = torch.float32 110 | 111 | logger.info(f"Loading config from {args.config}") 112 | with open(args.config, "r") as f: 113 | config = json.load(f) 114 | logger.debug(config) 115 | 116 | logger.info("Load the model") 117 | model_name_or_path = config["model_name_or_path"] 118 | model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( 119 | model_name_or_path, device_map="auto", torch_dtype=torch_dtype 120 | ) 121 | lora_model_name_or_path = config.get("lora_model_name_or_path") 122 | if lora_model_name_or_path: 123 | logger.info("Load the PEFT model") 124 | model = PeftModel.from_pretrained(model, lora_model_name_or_path) 125 | model.eval() 126 | logger.debug(model) 127 | 128 | logger.info("Load the tokenizer") 129 | tokenizer_name_or_path = ( 130 | config.get("tokenizer_name_or_path") 131 | or lora_model_name_or_path 132 | or model_name_or_path 133 | ) 134 | tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name_or_path) 135 | 136 | logger.info("Load the data") 137 | questions = load_questions(str(QUESTION_FILE)) 138 | 139 | logger.info("Start inference.") 140 | model_id = config["model_id"] 141 | prompt_template = config["prompt_template"] 142 | if "{instruction}" not in prompt_template: 143 | raise ValueError("prompt_template must contain {instruction}") 144 | special_token_map = config.get("special_token_map", {}) 145 | 146 | prediction_dir = PREDICTION_DIR / model_id 147 | prediction_file = prediction_dir / "results.jsonl" 148 | if prediction_file.exists() and not args.overwrite: 149 | raise FileExistsError( 150 | f"{prediction_file} already exists. Use --overwrite to overwrite." 151 | ) 152 | 153 | results = [] 154 | for index, question in tqdm(enumerate(questions)): 155 | instruction = question["turns"][0] 156 | 157 | generation_config = config.get("generation_config", {}) 158 | if generation_config.get("temperature") is None: 159 | category = question["category"] 160 | generation_config["temperature"] = DEFAULT_TEMPERATURE_MAP[category] 161 | 162 | output = generate_response( 163 | input_text=prompt_template.format_map({"instruction": instruction}), 164 | model=model, 165 | tokenizer=tokenizer, 166 | generation_config=generation_config, 167 | special_token_map=special_token_map, 168 | ) 169 | 170 | logger.debug(f"{instruction}\n\n{output}") 171 | 172 | results.append( 173 | { 174 | "question_id": int(question["question_id"]), 175 | "answer_id": shortuuid.uuid(), 176 | "model_id": model_id, 177 | "choices": [{"index": 0, "turns": [output]}], 178 | "tstamp": time.time(), 179 | } 180 | ) 181 | 182 | logger.info("Save the results") 183 | prediction_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) 184 | with open(prediction_file, "w", encoding="utf-8") as f: 185 | for result in results: 186 | f.write(json.dumps(result, ensure_ascii=False) + "\n") 187 | logger.info(f"Saved the results to {prediction_file}") 188 | 189 | logger.info("Save the config") 190 | config_file = prediction_dir / "config.json" 191 | with open(config_file, "w", encoding="utf-8") as f: 192 | json.dump(config, f, ensure_ascii=False, indent=2) 193 | logger.info(f"Saved the config to {config_file}") 194 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Japanese Vicuna QA Benchmark 2 | 3 | This repository contains code for Japanese Vicuna QA Benchmark, described by the paper: [Rapidly Developing High-quality Instruction Data and Evaluation Benchmark for Large Language Models with Minimal Human Effort: A Case Study on Japanese](https://arxiv.org/abs/2403.03690). 4 | 5 | 6 | 7 | We released Japanese Vicuna QA Benchmark for measuring comprehensive capabilities of Japanese LLMs, which consists of 80 diverse questions in 10 categories (generic, coding, roleplay, writing, etc.) 8 | You can leverage this package to evaluate the answers of your Japanese LLM models in a reference-free manner with LLM-as-a-judge. 9 | To automate the evaluation process, we prompt strong LLMs like GPT-4 to act as judges and assess the quality of the models' responses. 10 | 11 | To be clarified, such zero-shot QA-style evaluation might be more suitable for those LLMs that have been fine-tuned with instructions. The 80 questions are manually translated from the English Vicuna benchmark. 12 | 13 | ## Install 14 | 15 | ```bash 16 | pip install -e . 17 | ``` 18 | 19 | ## Evaluate a model with Japanese Vicuna QA Benchmark 20 | 21 | #### Step 1. Generate model answers to Japanese Vicuna QA questions (noted as jp-bench). 22 | 23 | ```bash 24 | python llm_judge/gen_model_answer.py --config 25 | ``` 26 | 27 | Arguments & Options: 28 | - `` is the path to a configuration file. Examples are in `configs/`. 29 | 30 | For example: 31 | 32 | ```bash 33 | python llm_judge/gen_model_answer.py --config configs/rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo.json 34 | ``` 35 | 36 | #### Step 2. Generate GPT-4 judgments 37 | 38 | There are several options to use GPT-4 as a judge, such as pairwise win-rate and single-answer grading. 39 | 40 | ```bash 41 | OPENAI_API_KEY= python llm_judge/gen_judgment.py \ 42 | --mode {single|pairwise-baseline|pairwise-all} \ 43 | [--baseline-model ] \ 44 | [--model-list ] \ 45 | [--yes] \ 46 | [--wandb] 47 | ``` 48 | 49 | Arguments & Options: 50 | - `--mode {single|pairwise-baseline|pairwise-all}` is the mode of judgment. 51 | - `pairwise-baseline`: run pairwise comparison against a baseline model. This mode will be used by default. 52 | - `pairwise-all`: run pairwise comparison between all model pairs. 53 | - `single`: run score-based single-model grading. 54 | - `--baseline-model ` is the model ID of the baseline model. This option is only available in `pairwise-baseline` mode. If not specified, the baseline model is set to `text-davinci-003`. 55 | - `--model-list ` is a list of model IDs to be evaluated. If not specified, all models in `data/jp_bench/model_answer` will be evaluated. 56 | - `--yes` is a flag to skip the confirmation prompt. 57 | - `--wandb` is a flag to enable logging to W&B. You can upload the results later to W&B by running `upload_result.py`, as described in the next section. 58 | 59 | **Mode: `pairwise-baseline` (Default)** 60 | 61 | This mode runs pairwise comparison against a baseline model. 62 | By default, the baseline model is set to `text-davinci-003`. 63 | For example: 64 | 65 | ```bash 66 | OPENAI_API_KEY= python llm_judge/gen_judgment.py \ 67 | --mode pairwise-baseline \ 68 | --model-list rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo 69 | ``` 70 | 71 | To show the scores: 72 | 73 | ```bash 74 | python llm_judge/show_result.py \ 75 | --mode pairwise-baseline \ 76 | --model-list rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo 77 | ``` 78 | 79 | **Mode: `pairwise-all`** 80 | 81 | This mode runs pairwise comparison between all model pairs. 82 | For example: 83 | 84 | ```bash 85 | OPENAI_API_KEY= python llm_judge/gen_judgment.py \ 86 | --mode pairwise-all 87 | ``` 88 | 89 | To show the scores: 90 | 91 | ```bash 92 | python llm_judge/show_result.py \ 93 | --mode pairwise-all 94 | ``` 95 | 96 | To be noticed, the `pairwise-all` mode might become very inefficient when evaluating many LLMs, as it evaluates combinations of each two of them. 97 | In such cases, we recommend using the `pairwise-baseline` mode, allowing all models to be compared against a fixed baseline such as ChatGPT. 98 | 99 | **Mode: `single`** 100 | 101 | This mode runs score-based single-model grading. 102 | For example: 103 | 104 | ```bash 105 | python llm_judge/gen_judgment.py \ 106 | --mode single \ 107 | --model-list rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo 108 | ``` 109 | 110 | To show the scores: 111 | 112 | ```bash 113 | python llm_judge/show_result.py \ 114 | --mode single \ 115 | --model-list rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo 116 | ``` 117 | 118 | #### Step 3. Upload the results to W&B (Optional) 119 | 120 | If you want to upload the results to W&B, you can run the following command: 121 | 122 | ```bash 123 | WANDB_ENTITY= WANDB_PROJECT= python llm_judge/upload_result.py \ 124 | --mode {single|pairwise-baseline|pairwise-all} \ 125 | [--baseline-model ] \ 126 | [--model-list ] 127 | ``` 128 | 129 | By default, the entity is configured to use your username, and the project name is set to `ja-vicuna-qa-benchmark-dev-`. 130 | 131 | ## Pairwise win-rate compared with GPT-3.5 (text-davinci-003) 132 | 133 | See the [leaderboard](http://wandb.me/llm-jp-vicunaleaderboard) (in Japanese). 134 | 135 | ## Supported baseline Models 136 | 137 | To make it more convenient for users to utilize pairwise comparisons with existing Japanese LLMs, we offer the prediction of the following four baselines in `data/jp_bench/model_answer`. 138 | 139 | - [llm-jp/llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0](https://huggingface.co/llm-jp/llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0) 140 | - [llm-jp/llm-jp-13b-instruct-lora-jaster-dolly-oasst-v1.0](https://huggingface.co/llm-jp/llm-jp-13b-instruct-lora-jaster-dolly-oasst-v1.0) 141 | - [rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo](https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo) 142 | - [rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2](https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2) 143 | - [cyberagent/calm2-7b-chat](https://huggingface.co/cyberagent/calm2-7b-chat) 144 | - [tokyotech-llm/Swallow-70b-instruct-hf](https://huggingface.co/tokyotech-llm/Swallow-70b-instruct-hf) 145 | 146 | ## Questions 147 | 148 | If you have any questions and feedback, please feel free to leave questions in the `Issues' list. 149 | 150 | ## Citation 151 | If you use our code in your research, please cite our work: 152 | ```bibtex 153 | @inproceedings{sun2024rapidly, 154 | title={Rapidly Developing High-quality Instruction Data and Evaluation Benchmark for Large Language Models with Minimal Human Effort: A Case Study on Japanese}, 155 | author={Sun, Yikun and Wan, Zhen and Ueda, Nobuhiro and Yahata, Sakiko and Cheng, Fei and Chu, Chenhui and Kurohashi, Sadao}, 156 | booktitle={The 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024)}, 157 | year={2024} 158 | } 159 | ``` 160 | 161 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/jp_bench/question.jsonl: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | {"question_id": 1, "category": "generic", "turns": ["時間管理能力を向上させるにはどうしたらいいですか？"]} 2 | {"question_id": 2, "category": "generic", "turns": ["ストレスと上手に付き合うには、どのような方法がありますか？"]} 3 | {"question_id": 3, "category": "generic", "turns": ["プログラミング言語「Python」と「JavaScript」の主な違いは何ですか？"]} 4 | {"question_id": 4, "category": "generic", "turns": ["在宅勤務で生産性を上げるにはどうしたらいいでしょうか？"]} 5 | {"question_id": 5, "category": "generic", "turns": ["量子コンピュータについて基本的なことを教えてください。"]} 6 | {"question_id": 6, "category": "generic", "turns": ["植物性タンパク源と動物性タンパク源の違いは何ですか？"]} 7 | {"question_id": 7, "category": "generic", "turns": ["批判的思考を身につけるにはどうしたらいいですか？"]} 8 | {"question_id": 8, "category": "generic", "turns": ["現在、教育分野が直面している大きな課題は何でしょうか？"]} 9 | {"question_id": 9, "category": "generic", "turns": ["消費者行動に影響を与える主な要因とは？"]} 10 | {"question_id": 10, "category": "generic", "turns": ["職場における対立解消のための最も効果的な戦略とは？"]} 11 | {"question_id": 11, "category": "knowledge", "turns": ["使い捨てのペットボトルの使用は再利用可能なペットボトルの使用と比べ、環境と人の健康にどのような影響を与える可能性がありますか？"]} 12 | {"question_id": 12, "category": "knowledge", "turns": ["インクルーシブでアクセシブルな公共交通システムを設計する際、どのような要素を考慮しますか？"]} 13 | {"question_id": 13, "category": "knowledge", "turns": ["景気後退に対抗するため、政府としてどのような財政・金融政策が考えられますか？"]} 14 | {"question_id": 14, "category": "knowledge", "turns": ["多文化社会において、言語や文化の壁は、人々のコミュニケーションや人間関係の形成にどのような影響を与えますか？"]} 15 | {"question_id": 15, "category": "knowledge", "turns": ["医療サービスの質と効率を向上させるために、人工知能を活用できるシナリオを記述してください。"]} 16 | {"question_id": 16, "category": "knowledge", "turns": ["CRISPR-Cas9技術を用いた遺伝子編集のプロセスを説明し、その応用の可能性と倫理的な意味合いについて議論してください。"]} 17 | {"question_id": 17, "category": "knowledge", "turns": ["予防接種はどのようにして感染症から個人や集団を守りますか、また集団免疫とは何ですか？"]} 18 | {"question_id": 18, "category": "knowledge", "turns": ["SNSは、人々がニュースを消費し共有する方法にどのような影響を与え、誤情報の拡散にどのような潜在的な影響を与えるのでしょうか？"]} 19 | {"question_id": 19, "category": "knowledge", "turns": ["文化的、社会的、経済的な要因は人々の食の選択にどのような影響を与えていますか？また、そういった知識をより健康的な食生活の促進に役立てるにはどうすればいいですか？"]} 20 | {"question_id": 20, "category": "knowledge", "turns": ["自然選択のプロセスを説明し、それが種の進化と適応にどのように寄与しているかを説明してください。"]} 21 | {"question_id": 21, "category": "roleplay", "turns": ["あなたがもし中世の騎士だったら、王室の宴席でどのような自己紹介をしますか？"]} 22 | {"question_id": 22, "category": "roleplay", "turns": ["あなたがもし海賊の船長だったら、宝探しのモチベーションを高めるため乗組員にどんな言葉をかけますか？"]} 23 | {"question_id": 23, "category": "roleplay", "turns": ["もしあなたがシェイクスピアの登場人物だったら、独り言でどのように愛を宣言しますか？"]} 24 | {"question_id": 24, "category": "roleplay", "turns": ["あなたがもしスーパーヒーローだったとしたら、好奇心旺盛な子どもたちに自分の生い立ちをどう説明するでしょうか？"]} 25 | {"question_id": 25, "category": "roleplay", "turns": ["あなたが3000年から来たタイムトラベラーになった場合を思い浮かべてください。その時、あなたはどんな技術の進歩を人々に伝えているでしょうか？"]} 26 | {"question_id": 26, "category": "roleplay", "turns": ["スポーツコメンテーターになったつもりで、優勝決定戦の中の勝利につながるラスト数秒間のプレーを解説してください。"]} 27 | {"question_id": 27, "category": "roleplay", "turns": ["世界的に有名なシェフになりきってください。審査員にあなたの自慢の一品をどう説明しますか？"]} 28 | {"question_id": 28, "category": "roleplay", "turns": ["あなたはエベレストの山頂に到達した登山家です。あなたの感情や頂上からの眺めを描写してください。"]} 29 | {"question_id": 29, "category": "roleplay", "turns": ["火星の宇宙植民地の住人になったつもりで、地球外で暮らすあなたの日常生活と生活の中で遭遇する問題について教えてください。"]} 30 | {"question_id": 30, "category": "roleplay", "turns": ["文明が退廃した終末の世界に生きるキャラクターになりきってください。そこであなたがどのようにして生き残るか、またどのような味方に出会うかを想像して記述してください。"]} 31 | {"question_id": 31, "category": "common-sense", "turns": ["あるレストランの主な客層が地元の人なのか、それとも観光客なのかを判断する方法と、その情報がなぜ役に立つのかを教えてください。"]} 32 | {"question_id": 32, "category": "common-sense", "turns": ["会話をしている人が話題や会話を理解したふりをしているが、実は混乱していたり、知識がなかったりするとき、それを示唆する微妙な手がかりとして何が考えられますか？"]} 33 | {"question_id": 33, "category": "common-sense", "turns": ["なぜ、GPS機器やスマートフォンのアプリに頼らず、紙の地図を使ったり、道を尋ねたりする人がいるのでしょうか。"]} 34 | {"question_id": 34, "category": "common-sense", "turns": ["会話をしている時、相手が話題に純粋に興味を持っているのか、それとも単に社交辞令的に振る舞っているだけなのか、どう判断すればいいですか？"]} 35 | {"question_id": 35, "category": "common-sense", "turns": ["なぜ、価格が高くても、大きなチェーン店ではなく、地元で経営されている小さな商店で買い物をしたいと思う人がいるのでしょうか？"]} 36 | {"question_id": 36, "category": "common-sense", "turns": ["ニュース記事やブログ記事などの情報源の信頼性を、著者や出版社の評判だけに頼らずに評価するにはどうすればよいでしょうか？"]} 37 | {"question_id": 37, "category": "common-sense", "turns": ["ホラー映画を見たりジェットコースターに乗ったりと、怖いという感覚を楽しむ人がいる一方で、こうした体験を避ける人がいるのはなぜですか？"]} 38 | {"question_id": 38, "category": "common-sense", "turns": ["社会的な状況下で他人の行動を観察することで、その人がどんな文化的な規範を持つか、また文化的にどのようなことを期待しているのかについてどのような手がかりが得られますか？"]} 39 | {"question_id": 39, "category": "common-sense", "turns": ["道徳的に考えて、私たちは宇宙を探索する義務があるのでしょうか？それとも、まず地球の問題を解決することに集中すべきなのでしょうか？"]} 40 | {"question_id": 40, "category": "common-sense", "turns": ["自動化が進む世界において、雇用の創出と技術の進歩のどちらを優先するのが重要ですか？"]} 41 | {"question_id": 41, "category": "fermi", "turns": ["平均的な人間のまばたきは、一生のうちに何回あるでしょうか？あなたの答えを説明してみてください。その際、あなたの推論過程を段階的に説明してください。"]} 42 | {"question_id": 42, "category": "fermi", "turns": ["塩1粒には何個の原子が入っているのでしょうか？あなたの答えを説明してみてください。その際、あなたの推論過程を段階的に説明してください。"]} 43 | {"question_id": 43, "category": "fermi", "turns": ["地球上では、1日に何回落雷が起こるでしょうか？あなたの答えを説明してみてください。その際、あなたの推論過程を段階的に説明してください。"]} 44 | {"question_id": 44, "category": "fermi", "turns": ["映画「カールじいさんの空飛ぶ家」のように風船で家を持ち上げるには、風船が何個必要でしょうか？あなたの答えを説明してみてください。その際、あなたの推論過程を段階的に説明してください。"]} 45 | {"question_id": 45, "category": "fermi", "turns": ["1分間に全世界では何通のテキストメッセージが送信されているでしょうか？あなたの答えを説明してみてください。その際、あなたの推論過程を段階的に説明してください。"]} 46 | {"question_id": 46, "category": "fermi", "turns": ["地球上では、毎日どれくらいの言葉が話されているでしょうか？あなたの答えを説明してみてください。その際、あなたの推論過程を段階的に説明してください。"]} 47 | {"question_id": 47, "category": "fermi", "turns": ["典型的な冬を考えた時、その間に降る雪の結晶は何個でしょうか？あなたの答えを説明してみてください。その際、あなたの推論過程を段階的に説明してください。"]} 48 | {"question_id": 48, "category": "fermi", "turns": ["これまでに書かれたすべての本のページ数を合計するといくつでしょうか？あなたの答えを説明してみてください。その際、あなたの推論過程を段階的に説明してください。"]} 49 | {"question_id": 49, "category": "fermi", "turns": ["生命が誕生して以来、地球は太陽の周りを何周してきたのでしょうか？あなたの答えを説明してみてください。その際、あなたの推論過程を段階的に説明してください。"]} 50 | {"question_id": 50, "category": "fermi", "turns": ["これまでの歴史で、収録されてきた曲は何曲あるでしょうか？あなたの答えを説明するようにしてください。その際、あなたの推論過程を段階的に説明してください。"]} 51 | {"question_id": 51, "category": "counterfactual", "turns": ["もし、ルネサンス時代にインターネットが発明されていたとしたらどうなるでしょうか？"]} 52 | {"question_id": 52, "category": "counterfactual", "turns": ["もし、アステカがスペインのコンキスタドールを見事に撃退していたとしたらどうなるでしょうか？"]} 53 | {"question_id": 53, "category": "counterfactual", "turns": ["もし、14世紀に黒死病が発生しなかったらどうなっていたでしょうか？"]} 54 | {"question_id": 54, "category": "counterfactual", "turns": ["もし、アイザック・ニュートンが物理学ではなく、生物学に取り組んでいたらどうなったでしょうか？"]} 55 | {"question_id": 55, "category": "counterfactual", "turns": ["もし、ビートルズが結成されなかったとしたらどうなったでしょうか？"]} 56 | {"question_id": 56, "category": "counterfactual", "turns": ["もし、第二次世界大戦中にアラン・チューリングがエニグマの暗号を解読していなかったらどうなっていたでしょうか？"]} 57 | {"question_id": 57, "category": "counterfactual", "turns": ["もし、スエズ運河が建設されなかったとしたらどうなっていたでしょうか？"]} 58 | {"question_id": 58, "category": "counterfactual", "turns": ["もし、マヤ文明が謎の崩壊を遂げなかったらどうなっていたでしょうか？"]} 59 | {"question_id": 59, "category": "counterfactual", "turns": ["もし、クリストファー・コロンブスがアメリカ大陸を発見していなかったらどうなっていたでしょうか？"]} 60 | {"question_id": 60, "category": "counterfactual", "turns": ["もし、フィンセント・ファン・ゴッホが生前、芸術家として成功していたとしたらどうなっていたでしょうか？"]} 61 | {"question_id": 61, "category": "coding", "turns": ["テキストファイルを一行ずつ読み込み、ファイル中の特定の単語の出現回数をカウントするC++プログラムを書いてください。"]} 62 | {"question_id": 62, "category": "coding", "turns": ["動的計画法を用いて、2つの入力文字列の最長共通部分列を求めるPython関数を実装してください。"]} 63 | {"question_id": 63, "category": "coding", "turns": ["Pythonでメールアドレス検証のための正規表現を実装してください。"]} 64 | {"question_id": 64, "category": "coding", "turns": ["動的計画法を用いて第n番目のフィボナッチ数を求めるプログラムを作成してください。"]} 65 | {"question_id": 65, "category": "coding", "turns": ["ソートされた配列の中から特定の要素を探し出す二分探索アルゴリズムを実装してください。"]} 66 | {"question_id": 66, "category": "coding", "turns": ["2つのスタックを使用したキューデータ構造をPythonで実装してください。"]} 67 | {"question_id": 67, "category": "coding", "turns": ["追加のデータ構造を使用せずに、2つの配列の共通要素を求めるプログラムを実装してください。"]} 68 | {"question_id": 68, "category": "math", "turns": ["f(x) = 5x^3 - 2x + 3としたとき、f(2)の値を求めてください。"]} 69 | {"question_id": 69, "category": "math", "turns": ["xについての方程式3x + 10 = 5(x - 2)を解いてください。"]} 70 | {"question_id": 70, "category": "math", "turns": ["端点の座標が(2, -2)と(10, 4)である線分の長さを求めてください。"]} 71 | {"question_id": 71, "category": "writing", "turns": ["ビジネスパートナー候補にジョイントベンチャーを提案する際のフォーマルなEメールの書き方を教えてください。"]} 72 | {"question_id": 72, "category": "writing", "turns": ["現在の職場に対して退職願を書きたいのですが、円満に退職し、機会を与えてもらえたことに感謝するような内容を考えるのを手伝ってくれませんか？"]} 73 | {"question_id": 73, "category": "writing", "turns": ["適切なフォーマットで、コンピュータサイエンスの名門大学院に出願する学生への正式な推薦状を書いてください。"]} 74 | {"question_id": 74, "category": "writing", "turns": ["新しいソフトウェアソリューションを顧客に告知する際の、魅力的な製品発表のお知らせメールを書いてください。"]} 75 | {"question_id": 75, "category": "writing", "turns": ["注文が遅れてしまった顧客に、お詫びしつつ問題が解決したことを知らせるメールの草案を書いてください。"]} 76 | {"question_id": 76, "category": "writing", "turns": ["ジャズの歴史と文化的意義を紹介するYouTube動画を作る際の脚本を書いてください。"]} 77 | {"question_id": 77, "category": "writing", "turns": ["最近行ったハワイ旅行について、文化的な体験や必見のアトラクションを紹介する魅力的な旅行ブログ記事を作成してください。"]} 78 | {"question_id": 78, "category": "writing", "turns": ["最近公開されたSF映画について、そのあらすじ、登場人物、特殊効果について、魅力的なレビューを書いてください。"]} 79 | {"question_id": 79, "category": "writing", "turns": ["楽曲ストリーミングサービスが音楽業界に与える影響について議論するポッドキャストのエピソードを作りたいのですが、そのための原稿を書いてください。"]} 80 | {"question_id": 80, "category": "writing", "turns": ["交響曲のコンサートに参加した際の、オーケストラの演奏と全体的な参加の感想について、レビューを書いてください。"]} 81 | -------------------------------------------------------------------------------- /llm_judge/gen_judgment.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import argparse 2 | import json 3 | import logging 4 | from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 5 | from itertools import combinations 6 | from typing import Optional 7 | 8 | from common import ( 9 | JUDGEMENT_DIR, 10 | JUDGEMENT_PROMPT_FILE, 11 | NEED_REF_CATS, 12 | PREDICTION_DIR, 13 | QUESTION_FILE, 14 | REFERENCE_DIR, 15 | Judge, 16 | MatchPair, 17 | MatchSingle, 18 | get_model_list, 19 | load_judge_prompts, 20 | load_model_answers, 21 | load_questions, 22 | ) 23 | from tqdm import tqdm 24 | from upload_result import upload_results 25 | 26 | logger = logging.getLogger(__name__) 27 | 28 | 29 | def make_match_groups_single( 30 | questions: list[dict], 31 | model_answers: dict[str, dict[int, dict]], 32 | ref_answers: dict[str, dict[int, dict]], 33 | judge_default: Judge, 34 | judge_math: Judge, 35 | ): 36 | """Make match groups for single answer grading. 37 | 38 | Args: 39 | questions (list): A list of questions. 40 | model_answers (dict): A dict of model answers. 41 | ref_answers (dict): A dict of reference answers. 42 | judge_default (Judge): A judge for default questions. 43 | judge_math (Judge): A judge for math questions. 44 | """ 45 | match_groups = {} 46 | for model in model_answers: 47 | matches = [] 48 | for question in questions: 49 | qid = question["question_id"] 50 | answer = model_answers[model][qid] 51 | if question["category"] in NEED_REF_CATS: 52 | judge = judge_math 53 | ref_answer = ref_answers[judge.model][qid] 54 | else: 55 | judge = judge_default 56 | ref_answer = None 57 | matches.append( 58 | MatchSingle( 59 | question=question, 60 | model=model, 61 | answer=answer, 62 | judge=judge, 63 | ref_answer=ref_answer, 64 | ) 65 | ) 66 | match_groups[f"single:{model}"] = matches 67 | return match_groups 68 | 69 | 70 | def make_match_groups_pairwise( 71 | questions: list[dict], 72 | model_answers: dict[str, dict[int, dict]], 73 | ref_answers: dict[str, dict[int, dict]], 74 | judge_default: Judge, 75 | judge_math: Judge, 76 | baseline_model: Optional[str] = None, 77 | ): 78 | """Make match groups for pairwise comparison. 79 | 80 | Args: 81 | questions (list): A list of questions. 82 | model_answers (dict): A dict of model answers. 83 | ref_answers (dict): A dict of reference answers. 84 | judge_default (Judge): A judge for default questions. 85 | judge_math (Judge): A judge for math questions. 86 | baseline_model (Optional[str]): The baseline model. 87 | """ 88 | match_groups = {} 89 | for model_1, model_2 in combinations(model_answers, 2): 90 | if baseline_model and baseline_model not in {model_1, model_2}: 91 | continue 92 | matches = [] 93 | for question in questions: 94 | qid = question["question_id"] 95 | answer_1 = model_answers[model_1][qid] 96 | answer_2 = model_answers[model_2][qid] 97 | if question["category"] in NEED_REF_CATS: 98 | judge = judge_math 99 | ref_answer = ref_answers[judge.model][qid] 100 | else: 101 | judge = judge_default 102 | ref_answer = None 103 | matches.append( 104 | MatchPair( 105 | question=question, 106 | model_1=model_1, 107 | model_2=model_2, 108 | answer_1=answer_1, 109 | answer_2=answer_2, 110 | judge=judge, 111 | ref_answer=ref_answer, 112 | ) 113 | ) 114 | match_groups[f"pairwise:{model_1}_{model_2}"] = matches 115 | return match_groups 116 | 117 | 118 | if __name__ == "__main__": 119 | parser = argparse.ArgumentParser() 120 | parser.add_argument( 121 | "--mode", 122 | type=str, 123 | default="pairwise-baseline", 124 | choices=["pairwise-baseline", "pairwise-all", "single"], 125 | help=( 126 | "Evaluation mode. " 127 | "`pairwise-baseline` runs pairwise comparison against a baseline. " 128 | "`pairwise-all` runs pairwise comparison between all pairs. " 129 | "`single` runs single answer grading." 130 | ), 131 | ) 132 | parser.add_argument( 133 | "--judge-model", 134 | type=str, 135 | default="gpt-4", 136 | choices=["gpt-4", "gpt-4-0613", "gpt-4-1106-preview", "gpt-3.5-turbo"], 137 | help="The judge model.", 138 | ) 139 | parser.add_argument( 140 | "--baseline-model", 141 | type=str, 142 | default="openai--text-davinci-003", 143 | help="The baseline model. This is only used in `pairwise-baseline` mode.", 144 | ) 145 | parser.add_argument( 146 | "--model-list", 147 | type=str, 148 | nargs="+", 149 | default=None, 150 | help="A list of models to be evaluated. If not specified, all models will be evaluated", 151 | ) 152 | parser.add_argument( 153 | "--parallel", type=int, default=1, help="The number of concurrent API calls." 154 | ) 155 | parser.add_argument("--first-n", type=int, help="Only run the first `n` judgments.") 156 | parser.add_argument( 157 | "--yes", "-y", action="store_true", help="Skip confirmation and run." 158 | ) 159 | parser.add_argument( 160 | "--overwrite", action="store_true", help="Overwrite existing judgment files." 161 | ) 162 | parser.add_argument( 163 | "--wandb", 164 | action="store_true", 165 | help="Log to wandb.", 166 | ) 167 | parser.add_argument( 168 | "--verbose", "-v", action="count", default=0, help="Verbosity level" 169 | ) 170 | args = parser.parse_args() 171 | 172 | if args.verbose == 0: 173 | level = logging.INFO 174 | else: 175 | level = logging.DEBUG 176 | logging.basicConfig( 177 | format="| %(asctime)s | %(levelname)s | %(message)s", 178 | datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S", 179 | level=level, 180 | ) 181 | 182 | if args.wandb: 183 | import wandb 184 | 185 | wandb.login() 186 | if args.mode != "pairwise-baseline": 187 | logger.warning( 188 | "Leaderboard is only available in pairwise-baseline mode. " 189 | "Only raw outputs will be logged." 190 | ) 191 | 192 | logger.info("Load questions") 193 | questions = load_questions(QUESTION_FILE) 194 | if args.first_n: 195 | logger.warning(f"Only run the first {args.first_n} judgments") 196 | questions = questions[: args.first_n] 197 | 198 | logger.info("Load answers") 199 | if args.model_list is None: 200 | models = get_model_list(PREDICTION_DIR) 201 | else: 202 | models = args.model_list 203 | if args.mode == "pairwise-baseline" and args.baseline_model not in models: 204 | models.append(args.baseline_model) 205 | model_answers = {} 206 | for model in sorted(models): 207 | answers = load_model_answers(PREDICTION_DIR / model) 208 | for question in questions: 209 | assert question["question_id"] in answers 210 | model_answers[model] = answers 211 | 212 | logger.info("Load reference answers") 213 | judge_model = args.judge_model 214 | answers = load_model_answers(REFERENCE_DIR / "gpt-4") 215 | for question in filter(lambda x: x["category"] in NEED_REF_CATS, questions): 216 | assert question["question_id"] in answers 217 | ref_answers = {judge_model: answers} 218 | 219 | logger.info("Load judge prompts") 220 | judge_prompts = load_judge_prompts(JUDGEMENT_PROMPT_FILE) 221 | 222 | logger.info("Make matches") 223 | if args.mode == "single": 224 | match_groups = make_match_groups_single( 225 | questions, 226 | model_answers, 227 | ref_answers=ref_answers, 228 | judge_default=Judge(args.judge_model, judge_prompts["single"]), 229 | judge_math=Judge(args.judge_model, judge_prompts["single-math"]), 230 | ) 231 | output_dir = JUDGEMENT_DIR / "single" / args.judge_model 232 | else: 233 | assert args.mode in {"pairwise-baseline", "pairwise-all"} 234 | if args.mode == "pairwise-all": 235 | baseline_model = None 236 | else: 237 | baseline_model = args.baseline_model 238 | match_groups = make_match_groups_pairwise( 239 | questions, 240 | model_answers, 241 | ref_answers=ref_answers, 242 | judge_default=Judge(args.judge_model, judge_prompts["pair"]), 243 | judge_math=Judge(args.judge_model, judge_prompts["pair-math"]), 244 | baseline_model=baseline_model, 245 | ) 246 | output_dir = JUDGEMENT_DIR / "pairwise" / args.judge_model 247 | target_match_ids = set() 248 | for match_id in match_groups: 249 | output_file = output_dir / f"{match_id}.jsonl" 250 | if output_file.exists(): 251 | if not args.overwrite: 252 | logger.info(f"Skip {match_id}; to overwrite, use --overwrite") 253 | continue 254 | target_match_ids.add(match_id) 255 | match_groups = {k: v for k, v in match_groups.items() if k in target_match_ids} 256 | 257 | logger.info(f"Mode: {args.mode}") 258 | logger.info(f"Judge model: {args.judge_model}") 259 | if args.mode == "pairwise-baseline": 260 | logger.info(f"Baseline model: {args.baseline_model}") 261 | logger.info(f"Total number of questions: {len(questions):,}") 262 | logger.info( 263 | f"Total number of matches: {sum(len(matches) for matches in match_groups.values()):,}" 264 | ) 265 | estimated_cost = 0 266 | for matches in match_groups.values(): 267 | estimated_cost += sum(m.estimate_cost() for m in matches) 268 | logger.info(f"Total cost (estimated): ${int(estimated_cost):,}") 269 | logger.info(f"Output directory: {output_dir}") 270 | 271 | if not args.yes: 272 | input("Press Enter to confirm...") 273 | 274 | logger.info("Play matches") 275 | for match_id, matches in match_groups.items(): 276 | output_file = output_dir / f"{match_id}.jsonl" 277 | results = [] 278 | with ThreadPoolExecutor(args.parallel) as executor: 279 | futures = [executor.submit(match.play) for match in matches] 280 | for future in tqdm(futures): 281 | results.append(future.result()) 282 | 283 | logger.info(f"Write {len(results)} judgments") 284 | output_file.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) 285 | with open(output_file, "w") as f: 286 | for result in results: 287 | f.write(json.dumps(result, ensure_ascii=False) + "\n") 288 | logger.info(f"Saved the judgments to {output_file}") 289 | 290 | if args.wandb: 291 | logger.info("Log to wandb") 292 | upload_results(args.mode, match_id, results, args.baseline_model) 293 | -------------------------------------------------------------------------------- /LICENSE: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Apache License 2 | Version 2.0, January 2004 3 | http://www.apache.org/licenses/ 4 | 5 | TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION 6 | 7 | 1. Definitions. 8 | 9 | "License" shall mean the terms and conditions for use, reproduction, 10 | and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document. 11 | 12 | "Licensor" shall mean the copyright owner or entity authorized by 13 | the copyright owner that is granting the License. 14 | 15 | "Legal Entity" shall mean the union of the acting entity and all 16 | other entities that control, are controlled by, or are under common 17 | control with that entity. For the purposes of this definition, 18 | "control" means (i) the power, direct or indirect, to cause the 19 | direction or management of such entity, whether by contract or 20 | otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the 21 | outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity. 22 | 23 | "You" (or "Your") shall mean an individual or Legal Entity 24 | exercising permissions granted by this License. 25 | 26 | "Source" form shall mean the preferred form for making modifications, 27 | including but not limited to software source code, documentation 28 | source, and configuration files. 29 | 30 | "Object" form shall mean any form resulting from mechanical 31 | transformation or translation of a Source form, including but 32 | not limited to compiled object code, generated documentation, 33 | and conversions to other media types. 34 | 35 | "Work" shall mean the work of authorship, whether in Source or 36 | Object form, made available under the License, as indicated by a 37 | copyright notice that is included in or attached to the work 38 | (an example is provided in the Appendix below). 39 | 40 | "Derivative Works" shall mean any work, whether in Source or Object 41 | form, that is based on (or derived from) the Work and for which the 42 | editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications 43 | represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes 44 | of this License, Derivative Works shall not include works that remain 45 | separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of, 46 | the Work and Derivative Works thereof. 47 | 48 | "Contribution" shall mean any work of authorship, including 49 | the original version of the Work and any modifications or additions 50 | to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally 51 | submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner 52 | or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of 53 | the copyright owner. For the purposes of this definition, "submitted" 54 | means any form of electronic, verbal, or written communication sent 55 | to the Licensor or its representatives, including but not limited to 56 | communication on electronic mailing lists, source code control systems, 57 | and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the 58 | Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but 59 | excluding communication that is conspicuously marked or otherwise 60 | designated in writing by the copyright owner as "Not a Contribution." 61 | 62 | "Contributor" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity 63 | on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and 64 | subsequently incorporated within the Work. 65 | 66 | 2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of 67 | this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, 68 | worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable 69 | copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of, 70 | publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the 71 | Work and such Derivative Works in Source or Object form. 72 | 73 | 3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of 74 | this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, 75 | worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable 76 | (except as stated in this section) patent license to make, have made, 77 | use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work, 78 | where such license applies only to those patent claims licensable 79 | by such Contributor that are necessarily infringed by their 80 | Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s) 81 | with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You 82 | institute patent litigation against any entity (including a 83 | cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work 84 | or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct 85 | or contributory patent infringement, then any patent licenses 86 | granted to You under this License for that Work shall terminate 87 | as of the date such litigation is filed. 88 | 89 | 4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the 90 | Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without 91 | modifications, and in Source or Object form, provided that You 92 | meet the following conditions: 93 | 94 | (a) You must give any other recipients of the Work or 95 | Derivative Works a copy of this License; and 96 | 97 | (b) You must cause any modified files to carry prominent notices 98 | stating that You changed the files; and 99 | 100 | (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works 101 | that You distribute, all copyright, patent, trademark, and 102 | attribution notices from the Source form of the Work, 103 | excluding those notices that do not pertain to any part of 104 | the Derivative Works; and 105 | 106 | (d) If the Work includes a "NOTICE" text file as part of its 107 | distribution, then any Derivative Works that You distribute must 108 | include a readable copy of the attribution notices contained 109 | within such NOTICE file, excluding those notices that do not 110 | pertain to any part of the Derivative Works, in at least one 111 | of the following places: within a NOTICE text file distributed 112 | as part of the Derivative Works; within the Source form or 113 | documentation, if provided along with the Derivative Works; or, 114 | within a display generated by the Derivative Works, if and 115 | wherever such third-party notices normally appear. The contents 116 | of the NOTICE file are for informational purposes only and 117 | do not modify the License. You may add Your own attribution 118 | notices within Derivative Works that You distribute, alongside 119 | or as an addendum to the NOTICE text from the Work, provided 120 | that such additional attribution notices cannot be construed 121 | as modifying the License. 122 | 123 | You may add Your own copyright statement to Your modifications and 124 | may provide additional or different license terms and conditions 125 | for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or 126 | for any such Derivative Works as a whole, provided Your use, 127 | reproduction, and distribution of the Work otherwise complies with 128 | the conditions stated in this License. 129 | 130 | 5. Submission of Contributions. Unless You explicitly state otherwise, 131 | any Contribution intentionally submitted for inclusion in the Work 132 | by You to the Licensor shall be under the terms and conditions of 133 | this License, without any additional terms or conditions. 134 | Notwithstanding the above, nothing herein shall supersede or modify 135 | the terms of any separate license agreement you may have executed 136 | with Licensor regarding such Contributions. 137 | 138 | 6. Trademarks. This License does not grant permission to use the trade 139 | names, trademarks, service marks, or product names of the Licensor, 140 | except as required for reasonable and customary use in describing the 141 | origin of the Work and reproducing the content of the NOTICE file. 142 | 143 | 7. Disclaimer of Warranty. Unless required by applicable law or 144 | agreed to in writing, Licensor provides the Work (and each 145 | Contributor provides its Contributions) on an "AS IS" BASIS, 146 | WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or 147 | implied, including, without limitation, any warranties or conditions 148 | of TITLE, NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, or FITNESS FOR A 149 | PARTICULAR PURPOSE. You are solely responsible for determining the 150 | appropriateness of using or redistributing the Work and assume any 151 | risks associated with Your exercise of permissions under this License. 152 | 153 | 8. Limitation of Liability. In no event and under no legal theory, 154 | whether in tort (including negligence), contract, or otherwise, 155 | unless required by applicable law (such as deliberate and grossly 156 | negligent acts) or agreed to in writing, shall any Contributor be 157 | liable to You for damages, including any direct, indirect, special, 158 | incidental, or consequential damages of any character arising as a 159 | result of this License or out of the use or inability to use the 160 | Work (including but not limited to damages for loss of goodwill, 161 | work stoppage, computer failure or malfunction, or any and all 162 | other commercial damages or losses), even if such Contributor 163 | has been advised of the possibility of such damages. 164 | 165 | 9. Accepting Warranty or Additional Liability. While redistributing 166 | the Work or Derivative Works thereof, You may choose to offer, 167 | and charge a fee for, acceptance of support, warranty, indemnity, 168 | or other liability obligations and/or rights consistent with this 169 | License. However, in accepting such obligations, You may act only 170 | on Your own behalf and on Your sole responsibility, not on behalf 171 | of any other Contributor, and only if You agree to indemnify, 172 | defend, and hold each Contributor harmless for any liability 173 | incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason 174 | of your accepting any such warranty or additional liability. 175 | 176 | END OF TERMS AND CONDITIONS 177 | 178 | APPENDIX: How to apply the Apache License to your work. 179 | 180 | To apply the Apache License to your work, attach the following 181 | boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets "[]" 182 | replaced with your own identifying information. (Don't include 183 | the brackets!) The text should be enclosed in the appropriate 184 | comment syntax for the file format. We also recommend that a 185 | file or class name and description of purpose be included on the 186 | same "printed page" as the copyright notice for easier 187 | identification within third-party archives. 188 | 189 | Copyright 2023 Kyoto Unviersity 190 | 191 | Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); 192 | you may not use this file except in compliance with the License. 193 | You may obtain a copy of the License at 194 | 195 | http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 196 | 197 | Unless required by applicable law or agreed to in writing, software 198 | distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, 199 | WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. 200 | See the License for the specific language governing permissions and 201 | limitations under the License. 202 | -------------------------------------------------------------------------------- /llm_judge/common.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import ast 2 | import dataclasses 3 | import json 4 | import logging 5 | import os 6 | import re 7 | import time 8 | from pathlib import Path 9 | from typing import Optional, Union 10 | 11 | import openai 12 | import tiktoken 13 | from dotenv import load_dotenv 14 | 15 | logger = logging.getLogger(__name__) 16 | 17 | load_dotenv() 18 | openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") 19 | openai.organization = os.getenv("OPENAI_ORGANIZATION") 20 | openai.api_type = os.getenv("OPENAI_API_TYPE") 21 | openai.api_base = os.getenv("OPENAI_API_BASE") 22 | openai.api_version = os.getenv("OPENAI_API_VERSION") 23 | 24 | # Data paths 25 | JP_BENCH_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent / "data" / "jp_bench" 26 | QUESTION_FILE = JP_BENCH_DIR / "question.jsonl" 27 | PREDICTION_DIR = JP_BENCH_DIR / "model_answer" 28 | REFERENCE_DIR = JP_BENCH_DIR / "reference_answer" 29 | JUDGEMENT_DIR = JP_BENCH_DIR / "model_judgment" 30 | JUDGEMENT_PROMPT_FILE = JP_BENCH_DIR / "judge_prompts.jsonl" 31 | 32 | # API setting constants 33 | API_MAX_RETRY = 16 34 | API_RETRY_SLEEP = 10 35 | 36 | # Categories that need reference answers 37 | NEED_REF_CATS = ["math", "reasoning", "coding"] 38 | 39 | # Extract scores from judgments 40 | two_score_pattern = re.compile(r"\[\[(\d+\.?\d*),\s?(\d+\.?\d*)]]") 41 | two_score_pattern_backup = re.compile(r"\[(\d+\.?\d*),\s?(\d+\.?\d*)]") 42 | one_score_pattern = re.compile(r"\[\[(\d+\.?\d*)]]") 43 | one_score_pattern_another_format = re.compile(r"\[\[rating:(\d+)]]") 44 | one_score_pattern_another_format2 = re.compile(r"\[\[rating: (\d+)]]") 45 | 46 | 47 | @dataclasses.dataclass 48 | class Judge: 49 | model: str 50 | prompt_template: dict 51 | 52 | def judge(self, **kwargs): 53 | messages = [ 54 | {"role": "system", "content": self.prompt_template["system_prompt"]}, 55 | { 56 | "role": "user", 57 | "content": self.prompt_template["prompt_template"].format(**kwargs), 58 | }, 59 | ] 60 | for _ in range(API_MAX_RETRY): 61 | try: 62 | params = { 63 | "messages": messages, 64 | "temperature": 0, 65 | "max_tokens": 2048, 66 | } 67 | if openai.api_type == "azure": 68 | params["engine"] = self.model 69 | else: 70 | params["model"] = self.model 71 | response = openai.ChatCompletion.create(**params) 72 | return response["choices"][0]["message"]["content"] 73 | except openai.error.OpenAIError as e: 74 | logger.warning(f"OpenAI API error: {e}") 75 | time.sleep(API_RETRY_SLEEP) 76 | 77 | 78 | @dataclasses.dataclass 79 | class MatchSingle: 80 | question: dict 81 | model: str 82 | answer: dict 83 | judge: Judge 84 | ref_answer: Optional[dict] = None 85 | 86 | def __post_init__(self) -> None: 87 | if self.judge.prompt_template["type"] != "single": 88 | raise ValueError( 89 | f"invalid judge type: {self.judge.prompt_template['type']}" 90 | ) 91 | if self.judge.prompt_template["output_format"] != "[[rating]]": 92 | raise ValueError( 93 | f"Invalid output format: {self.judge.prompt_template['output_format']}" 94 | ) 95 | 96 | def play(self): 97 | """Play a single match.""" 98 | kwargs = { 99 | "question": self.question["turns"][0], 100 | "answer": self.answer["choices"][0]["turns"][0], 101 | } 102 | if self.ref_answer: 103 | kwargs["ref_answer_1"] = self.ref_answer["choices"][0]["turns"][0] 104 | judgment = self.judge.judge(**kwargs) 105 | score = self.get_score(judgment) 106 | return { 107 | "model": self.model, 108 | "question_id": self.question["question_id"], 109 | "question": self.question["turns"][0], 110 | "answer": self.answer["choices"][0]["turns"][0], 111 | "judgment": judgment, 112 | "score": score, 113 | "judge_model": self.judge.model, 114 | "judge_prompt": self.judge.prompt_template["name"], 115 | "tstamp": time.time(), 116 | } 117 | 118 | def estimate_cost(self) -> float: 119 | enc = tiktoken.encoding_for_model(self.judge.model) 120 | num_input_tokens = ( 121 | len(enc.encode(self.question["turns"][0])) 122 | + len(enc.encode(self.answer["choices"][0]["turns"][0])) 123 | + len(enc.encode(self.judge.prompt_template["system_prompt"])) 124 | + len(enc.encode(self.judge.prompt_template["prompt_template"])) 125 | ) 126 | if self.ref_answer: 127 | num_input_tokens += len( 128 | enc.encode(self.ref_answer["choices"][0]["turns"][0]) 129 | ) 130 | num_output_tokens = 200 # Estimated from a few samples 131 | if self.judge.model in {"gpt-4", "gpt-4-0613"}: 132 | return (0.03 * num_input_tokens + 0.06 * num_output_tokens) / 1_000 133 | elif self.judge.model == "gpt-4-1106-preview": 134 | return (0.01 * num_input_tokens + 0.03 * num_output_tokens) / 1_000 135 | elif self.judge.model == "gpt-3.5-turbo": 136 | return (0.0005 * num_input_tokens + 0.0015 * num_output_tokens) / 1_000 137 | raise AssertionError 138 | 139 | @staticmethod 140 | def get_score(judgment: str) -> int: 141 | match = ( 142 | re.search(one_score_pattern, judgment) 143 | or re.search(one_score_pattern_another_format, judgment) 144 | or re.search(one_score_pattern_another_format2, judgment) 145 | ) 146 | if match: 147 | return ast.literal_eval(match.groups()[0]) 148 | return -1 149 | 150 | 151 | @dataclasses.dataclass 152 | class MatchPair: 153 | question: dict 154 | model_1: str 155 | model_2: str 156 | answer_1: dict 157 | answer_2: dict 158 | judge: Judge 159 | ref_answer: Optional[dict] = None 160 | 161 | def __post_init__(self) -> None: 162 | if self.judge.prompt_template["type"] != "pairwise": 163 | raise ValueError( 164 | f"invalid judge type: {self.judge.prompt_template['type']}" 165 | ) 166 | if self.judge.prompt_template["output_format"] != "[[A]]": 167 | raise ValueError( 168 | f"Invalid output format: {self.judge.prompt_template['output_format']}" 169 | ) 170 | 171 | def play(self): 172 | """Play a pairwise match.""" 173 | 174 | def play(answer_a, answer_b): 175 | kwargs = { 176 | "question": self.question["turns"][0], 177 | "answer_a": answer_a["choices"][0]["turns"][0], 178 | "answer_b": answer_b["choices"][0]["turns"][0], 179 | } 180 | if self.ref_answer is not None: 181 | kwargs["ref_answer_1"] = self.ref_answer["choices"][0]["turns"][0] 182 | return self.judge.judge(**kwargs) 183 | 184 | g1_judgment = play(self.answer_1, self.answer_2) 185 | g1_winner = self.get_winner(g1_judgment, model_a="model_1", model_b="model_2") 186 | 187 | g2_judgment = play(self.answer_2, self.answer_1) 188 | g2_winner = self.get_winner(g2_judgment, model_a="model_2", model_b="model_1") 189 | 190 | result = { 191 | "model_1": self.model_1, 192 | "model_2": self.model_2, 193 | "question_id": self.question["question_id"], 194 | "question": self.question["turns"][0], 195 | "answer_1": self.answer_1["choices"][0]["turns"][0], 196 | "answer_2": self.answer_2["choices"][0]["turns"][0], 197 | "g1_judgment": g1_judgment, 198 | "g2_judgment": g2_judgment, 199 | "g1_winner": g1_winner, 200 | "g2_winner": g2_winner, 201 | "judge_model": self.judge.model, 202 | "judge_prompt": self.judge.prompt_template["name"], 203 | "tstamp": time.time(), 204 | } 205 | return result 206 | 207 | def estimate_cost(self) -> float: 208 | enc = tiktoken.encoding_for_model(self.judge.model) 209 | num_input_tokens = ( 210 | len(enc.encode(self.question["turns"][0])) 211 | + len(enc.encode(self.answer_1["choices"][0]["turns"][0])) 212 | + len(enc.encode(self.answer_2["choices"][0]["turns"][0])) 213 | + len(enc.encode(self.judge.prompt_template["system_prompt"])) 214 | + len(enc.encode(self.judge.prompt_template["prompt_template"])) 215 | ) 216 | if self.ref_answer: 217 | num_input_tokens += len( 218 | enc.encode(self.ref_answer["choices"][0]["turns"][0]) 219 | ) 220 | num_output_tokens = 200 # Estimated from a few samples 221 | if self.judge.model in {"gpt-4", "gpt-4-0613"}: 222 | return (0.03 * num_input_tokens + 0.06 * num_output_tokens) / 1_000 223 | elif self.judge.model == "gpt-4-1106-preview": 224 | return (0.01 * num_input_tokens + 0.03 * num_output_tokens) / 1_000 225 | elif self.judge.model == "gpt-3.5-turbo": 226 | return (0.0005 * num_input_tokens + 0.0015 * num_output_tokens) / 1_000 227 | raise AssertionError 228 | 229 | @staticmethod 230 | def get_winner(judgment: str, model_a: str, model_b: str) -> str: 231 | if "[[A]]" in judgment: 232 | return model_a 233 | elif "[[B]]" in judgment: 234 | return model_b 235 | elif "[[C]]" in judgment: 236 | return "tie" 237 | return "error" 238 | 239 | 240 | def load_questions(question_file: Union[str, Path]) -> list[dict]: 241 | """Load questions from a file. 242 | 243 | Args: 244 | question_file (Union[str, Path]): The question file. 245 | """ 246 | with open(question_file, "r") as fin: 247 | return [json.loads(line) for line in fin] 248 | 249 | 250 | def get_model_list(answer_dir: Union[str, Path]): 251 | """Get model list from answer directory. 252 | 253 | Args: 254 | answer_dir (Union[str, Path]): The answer directory. 255 | """ 256 | return [path.name for path in Path(answer_dir).iterdir()] 257 | 258 | 259 | def load_model_answers(answer_dir: Union[str, Path]): 260 | """Load model answers. 261 | 262 | Args: 263 | answer_dir (Union[str, Path]): The answer directory. 264 | """ 265 | answers = {} 266 | with open(Path(answer_dir) / "results.jsonl", "r") as fin: 267 | for line in fin: 268 | answer = json.loads(line) 269 | answers[answer["question_id"]] = answer 270 | return answers 271 | 272 | 273 | def load_model_config(answer_dir: Union[str, Path]): 274 | """Load model config. 275 | 276 | Args: 277 | answer_dir (Union[str, Path]): The answer directory. 278 | """ 279 | with open(Path(answer_dir) / "config.json", "r") as fin: 280 | return json.load(fin) 281 | 282 | 283 | def load_judgements(judgement_dir: Union[str, Path]): 284 | """Load judgements. 285 | 286 | Args: 287 | judgement_dir (Union[str, Path]): The judgement directory. 288 | """ 289 | judgements = {} 290 | for path in Path(judgement_dir).glob("*.jsonl"): 291 | with open(path, "r") as fin: 292 | results = [] 293 | for line in fin: 294 | results.append(json.loads(line)) 295 | judgements[path.stem] = results 296 | return judgements 297 | 298 | 299 | def load_judge_prompts(prompt_file: Union[str, Path]): 300 | """Load judge prompts. 301 | 302 | Args: 303 | prompt_file (Union[str, Path]): The prompt file. 304 | """ 305 | prompts = {} 306 | with open(prompt_file) as fin: 307 | for line in fin: 308 | line = json.loads(line) 309 | prompts[line["name"]] = line 310 | return prompts 311 | 312 | 313 | def filter_single_judgements( 314 | result_id_results_map: dict[str, list[dict]], model_list: Optional[list[str]] = None 315 | ): 316 | """Filter results by specified models. 317 | 318 | Args: 319 | result_id_results_map (dict[str, list[dict]]): A dict of results. 320 | model_list (list[str], optional): A list of models. Defaults to None. 321 | """ 322 | if model_list is None: 323 | return result_id_results_map 324 | filtered_result_id_results_map = {} 325 | for result_id, results in result_id_results_map.items(): 326 | result = results[0] 327 | if result["model"] in model_list: 328 | filtered_result_id_results_map[result_id] = results 329 | return filtered_result_id_results_map 330 | 331 | 332 | def filter_pairwise_judgements( 333 | result_id_results_map: dict[str, list[dict]], 334 | model_list: Optional[list[str]] = None, 335 | baseline_model: Optional[str] = None, 336 | ): 337 | """Filter results by specified models. 338 | 339 | Args: 340 | result_id_results_map (dict[str, list[dict]]): A dict of results. 341 | model_list (list[str], optional): A list of models. Defaults to None. 342 | baseline_model (str, optional): The baseline model. Defaults to None. 343 | """ 344 | filtered_result_id_results_map = {} 345 | for result_id, results in result_id_results_map.items(): 346 | result = results[0] 347 | if model_list and baseline_model: 348 | if ( 349 | result["model_1"] in model_list and result["model_2"] == baseline_model 350 | ) or ( 351 | result["model_2"] in model_list and result["model_1"] == baseline_model 352 | ): 353 | filtered_result_id_results_map[result_id] = results 354 | elif model_list and baseline_model is None: 355 | if result["model_1"] in model_list and result["model_2"] in model_list: 356 | filtered_result_id_results_map[result_id] = results 357 | elif model_list is None and baseline_model: 358 | if ( 359 | result["model_1"] == baseline_model 360 | or result["model_2"] == baseline_model 361 | ): 362 | filtered_result_id_results_map[result_id] = results 363 | else: 364 | filtered_result_id_results_map[result_id] = results 365 | return filtered_result_id_results_map 366 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/jp_bench/model_answer/rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2/results.jsonl: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | {"question_id": 1, "answer_id": "YMMdjASzZ6mzCSdtqJ2muN", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["時間管理とは、人々が生産的かつ効果的に働くためのスキルです。時間管理の概念やアプローチについてあまり詳しくない場合、例えば「Time is a Good Time」というフレーズから始めて、それが何を意味するのかを説明することができます。また、Google ScholarやWikipediaなどのオンラインリソースを活用して情報を得ることもできます。"]}], "tstamp": 1701240060.264517} 2 | {"question_id": 2, "answer_id": "34EneRByaqoT4semHCjyEa", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["ああ、これは難しい問題です!ストレスを完全に管理することはできませんが、あなたがストレスを感じているときにどのように対処するかを学ぶことは重要です。以下はいくつかのアイデアです:\n-十分な睡眠をとる\n-リラックスできる時間を作る\n-深呼吸をする\n-友人や家族など、信頼できる人と話す\n-瞑想やヨガなどのリラクゼーションエクササイズを行う\n-運動や散歩などの有酸素運動で体を鍛える\n-マインドフルネスの練習をして自分自身の感情に気づく\n-好きな音楽を聴いたり、本を読んだりする\n-日記をつけることで自分の考えを整理し、自分自身についてより良く理解することを試みる\n-友人や家族と楽しい時間を過ごす"]}], "tstamp": 1701240069.5121882} 3 | {"question_id": 3, "answer_id": "mYnaXvZj2cjcoonXEAbdRC", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです!まず、異なるプログラミング言語にはいくつかの重要な違いがあります。それは、プログラムがどのように動作するかに影響を与える変数の宣言方法や初期化方法から始まります。そして、プログラムにどの言語を使用するかを決定するための特定の要件も存在します。さらに、それぞれのプログラムに異なる開発スタイルがあります。たとえば、JavaScriptはWebページのコードを記述するために使用され、Pythonではより実用的なツールを作成するために使用されます。最後に、Pythonを使用してWebサイトを構築する場合、JavaScriptを使用してWebサイトの機能を構築する必要がない場合もあります。"]}], "tstamp": 1701240075.3824835} 4 | {"question_id": 4, "answer_id": "fvFLYCtgdQGFQCU2vgVKmX", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["自宅での仕事は、他の人々と交流する機会が制限されるため、不便に感じることがあるかもしれません。たとえば、家族と一緒に過ごしたり、好きな音楽を聴いたりすることができないため、退屈に感じるかもしれません。しかし、そのような制限があっても生産性を上げるためにできることがあります。まずは、仕事の特定のタスクを完了するためのリソースや時間を確保することです。たとえば、テレビを見る時間が長いと感じたら、その時間を仕事に充てることができるかもしれません。また、仕事の前に十分な運動をしたり、休憩をとったりすることも役立ちます。最後に、自分がやりたいことについて考えてみることも重要です。例えば、自分にとって重要なことを優先順位付けする際に、「この仕事を終わらせるためには、今すぐこれに取り掛かる必要がある」というような考え方ができれば、より集中力を高めることができます。"]}], "tstamp": 1701240084.45903} 5 | {"question_id": 5, "answer_id": "nTLVqtwmyUpdFeJ8DCgdoy", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです!まず、量子コンピューティングとは、通常のコンピュータ上で数学的計算を行う代わりに、量子力学の原理を用いてデータをより正確に処理する方法です。量子コンピューティングは、多数の小さな量子ビットを使用して情報を計算しています。量子コンピューティングでは、ある1つの状態を「見る」または「測定する」ことはできませんが、複数の状態を同時に追跡して計算することができます。"]}], "tstamp": 1701240088.6648133} 6 | {"question_id": 6, "answer_id": "UFsbnKvQF4xic8j7Y5ujuA", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["それは、肉を食べるか魚を食べるか、です。"]}], "tstamp": 1701240089.2750075} 7 | {"question_id": 7, "answer_id": "UaY5g6NABgcyDKPHJ6ZwKx", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["批判的思考を身につけるためには、まず自分が良いと思うことと悪いと思うことを考えてみてください。そして、良い点と悪い点のリストを作成してください。その後、そのリストから、何が間違っているのか、または何を変えればよいかを見つけます。"]}], "tstamp": 1701240092.2886233} 8 | {"question_id": 8, "answer_id": "gPmKRcNnSdnHZjwvAp2dTq", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["うーん、確かに教育の専門家からは非常に多くの重要な問題があると言われています。例えば、グローバルな競争に直面する中で、教育分野はより生産的になる必要があります。また、教育は社会において非常に重要であるため、すべての子供たちには質の高い教育が必要です。さらに、教育制度は、多様な背景を持つ若者たちのニーズをカバーし、すべての子供たちが平等に扱われることを目的としています。最後に、教育環境におけるジェンダー格差や人種差別を減らすことも重要な課題の一つです。"]}], "tstamp": 1701240097.602705} 9 | {"question_id": 9, "answer_id": "jmNoQASDkvJT9Mu7qbBq6N", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["一般的に、消費者はより良い製品やサービスを求めています。これは、製品を購入することが価値があると感じるためですが、同時に、消費者は他の人々がその製品をどのように使用しているかを見たり聞いたりすることでも多くの情報を収集しています。"]}], "tstamp": 1701240100.1990144} 10 | {"question_id": 10, "answer_id": "2eQeqWQLYD34CzESmfBEHV", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["職場で対立が生じた場合、解決策を見つけるために話し合うことは大切です。ただし、問題の性質や状況に応じて、より技術的で専門的なアプローチを取ることが重要になることもあります。たとえば、「あなたは何時に出勤しますか?」と尋ねたり、「今週中に仕事に関する質問があればお電話ください」といったメモを残すなど、従業員を特定の時間帯に注意深く配置する方法があります。また、対立を解消するために使用できるテクニックには、相手の話を聞くこと(傾聴)や、相手の立場を考えて言葉遣いや行動を変えることなどがあります。"]}], "tstamp": 1701240106.1419241} 11 | {"question_id": 11, "answer_id": "6V9Noc7uGuH6zn33QFwfGK", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["再利用可能な容器に入れられた場合、プラスチック廃棄物が放出されるのは、それらを捨てた場所からです。しかし、使い捨ての容器で生産されたガラス瓶の場合、それを捨てると、そのゴミは海や川、山、そしてその他の水生自然地域に埋められることになります。ガラス瓶は、太陽光を利用して水を蒸発させるだけで、プラスチックの廃棄物を生産しません。"]}], "tstamp": 1701240110.359367} 12 | {"question_id": 12, "answer_id": "jifaBuCP4NNEq9jV7N3stj", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["公共交通機関には様々な目的や用途があります。例えば、通勤/通学バスは、通常、毎日の移動手段として使用されます。その他の公共交通サービスには、乗り合いタクシーやライドシェアサービスなどがあり、それらは通常、公共交通機関の補完的な役割を果たしています。公共交通サービスの設計において考慮すべき主要な要素には、以下のようなものがあります:\n- 多様な乗客に対するアクセス可能性と柔軟性\n- 安全性とセキュリティ\n- 持続可能な車両管理および運用戦略への依存度\n- エネルギー効率と環境への影響\n- 費用対効果\n- 地域社会に利益をもたらす公共交通サービスの発展"]}], "tstamp": 1701240117.6636496} 13 | {"question_id": 13, "answer_id": "TbeYj6d2Lx2c4vL9mnCsN6", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["まず、予算を削減し、公共支出を減らすことが必要です。これにより、経済成長を支援すると同時に、財政の持続可能性を高めることができます。また、市場から資金を引き揚げることも重要です。市場に大規模な介入を行うことで、需要や雇用が増える一方、インフレーションは上昇することになります。最後に、税制改革を行うことで、個人に対してより多くの課税を行い、投資を促進することもできます。"]}], "tstamp": 1701240122.139992} 14 | {"question_id": 14, "answer_id": "2QJJWvCmAaNWbtLb8QF9Gr", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["言語や文化の壁が人々を結びつける上で重要な役割を果たすことがあります。また、言葉の違いから生じる問題もあります。例えば、異なる国籍の人々同士でコミュニケーションをとる際に、他の言語を学ぶ必要性が生まれることがあります。さらに、異なる国々の人々が同じ方法で働くことが難しい場合があり、これは経済的な摩擦につながる可能性があります。"]}], "tstamp": 1701240125.680273} 15 | {"question_id": 15, "answer_id": "HoSvXuGjzFQVWMe7gjqjQN", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["病院では、医師が患者の治療や手術を行います。このプロセスを支援するために、人工知能技術を利用して、医師はより正確な診断を行うことができ、手術前に医師は患者の健康状態に関する情報を得ることができます。"]}], "tstamp": 1701240127.9222703} 16 | {"question_id": 16, "answer_id": "WBm4t6cPCCKj5z8L5GofHs", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["この問題に取り組むための主要な方法は二つあります。一つ目は、ゲノム編集の利点や問題点を調べることです。私は、この記事に引用された研究の結果や、他のリソースから関連する情報を見つけることができます。ここでは、その要約を紹介します。\n\n\n* 米国で行われた2つの大規模な研究では、ゲノム編集により、特定の疾患に関連する遺伝子変異が改善される可能性があることが示されました。これは、がん、心臓病、そしてパーキンソン病などの病気に対する重要な予防的利益を提供する可能性があります。これらの結果は、ゲノム編集が健康にとって大きな進歩であることを示しています。しかし、この技術にはリスクがあり、人間での長期的な使用はまだまだ先のことであり、潜在的に有害な影響があることを否定できません。また、多くの研究で、DNA編集によりゲノム編集された生物での遺伝的な変化や、人間のゲノム編集された生物における遺伝的な変化も観察されており、遺伝性疾患の増加につながる可能性があります。"]}], "tstamp": 1701240138.5169237} 17 | {"question_id": 17, "answer_id": "iyovTh8icXmfA9oZxWwtJS", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["予防接種は病気の流行を防ぐ効果がありますが、同時に特定の病気に対するリスクも減らします。たとえば、ポリオなどの予防接種の効果は、病原体にさらされる機会を減らし、これにより病気の広がりが防げます。インフルエンザワクチンなどの予防接種は、病気に関連する死亡数を大幅に減らすことができます。このことによって、公衆衛生上の安全性と有効性を高めることができます。"]}], "tstamp": 1701240142.8293452} 18 | {"question_id": 18, "answer_id": "LxYp5joeFNZpu57246xZZd", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["多くのソーシャルメディアサイトは、オンラインでの誤ったニュース報道に対して批判的に反応しています。いくつかの例を挙げると、TwitterやFacebookなどのプラットフォームでは、記事の正確性についてコメントする投稿がしばしば行われます。これは通常、誤報を受けたことに対する怒りからであり、他の場合には情報源への尊重を示すために行われます。"]}], "tstamp": 1701240146.324406} 19 | {"question_id": 19, "answer_id": "NGSLZxj3koxH9aTiVinLxv", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["人間が食べるものに関する多くの研究が行われています。しかし、その中には、栄養価の高い食品を選ぶことと幸福感や満足感との間に強い相関関係があることを示していないものもあります。この研究では、さまざまな野菜や果物を食べさせた場合、子供たちはフルーツを食べる頻度が高まりましたが、肉や乳製品、油や飽和脂肪酸などの栄養素を含む食品は少なくなりました。これらの食事に含まれる栄養素の多くは、他の種類の食品に比べて低いことがわかっています。"]}], "tstamp": 1701240151.3414233} 20 | {"question_id": 20, "answer_id": "BJbiitQSGv55ExRoJ6ufGT", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["自然選択とは、生物が環境からより多くの資源を求めるために行う一連のプロセスです。このプロセスにより、ある種の遺伝子はより生存に適し、他の種よりも優位になります。進化の過程で、有利な特徴を持つ親の子孫はより高い適応度を持ち、子孫もより適応性が高くなります。"]}], "tstamp": 1701240154.7453437} 21 | {"question_id": 21, "answer_id": "UZJphQkAcmfcqCUfPsmoLL", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["私は、中世の騎士であると同時に優れた詩人です。 「詩を愛する者」と自己紹介すれば良いでしょう。"]}], "tstamp": 1701240156.0669794} 22 | {"question_id": 22, "answer_id": "a626vGn2yx8RGBn52E5osj", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["正直言って、私は海賊ではありませんが、いくつかのアイデアを以下に示します。\n\n- 「宝はどこにあるのか?」と尋ねることができます(例:「宝箱を見つけた!そこに金貨や宝石があると思うけど...」)\n- 「宝箱の中身を知りたい!」といって、実際に開けて見せることができます(例:「この箱の中には何が入っているんだろう?」\n- 「宝箱を開くにはどうすればいいですか?」といったように言い換えることもできます。さらに、もし宝箱を開けた後でも、「宝箱の中に何を入れても構わないよ。ただ、宝箱を壊さないでくれると嬉しいな...」と言うこともできます。\n- 宝箱を開く前にも、宝箱の中に入っているものを説明することができます。例えば、「この大きな箱の中には、何が入っていても構いません。私はその中身を見るのが楽しみです。」といった具合です。\n- 「宝箱の中のものが気に入ったので、それを取り出してみてもいいですか?」といった具合です。\nこれらのヒントが役立つことを願っています!"]}], "tstamp": 1701240169.0801358} 23 | {"question_id": 23, "answer_id": "Rfndmg6Q6qJFd2kZipk3sa", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["私は彼にこう言いたい「あなたは私の命の恩人です。」"]}], "tstamp": 1701240169.9420598} 24 | {"question_id": 24, "answer_id": "BYncscqmUF6CGFkQmkW4H3", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["私は常に、彼らが地球についてより良い理解を得るためにどのような機会があるかに感謝するでしょう。"]}], "tstamp": 1701240171.0666206} 25 | {"question_id": 25, "answer_id": "7WgKtKM2mqu9LDiZ58cjGZ", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["私は、より効率的で環境に配慮した輸送手段のための革命的な輸送技術について説明しています。もちろん、その技術はすでに存在していますが、それよりもはるかに素晴らしいものと言えます。"]}], "tstamp": 1701240173.2003517} 26 | {"question_id": 26, "answer_id": "EB49mMGTszyNcbRUWmzKqw", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["わかりました!まず、選手たちはボールを使って交互にポジションを取り合っています。その後、それぞれのプレイヤーはボールを手から離し、相手チームのプレイヤーにボールを渡します。それから、両チームが最初のゴールを狙って攻撃を開始します。"]}], "tstamp": 1701240175.6933708} 27 | {"question_id": 27, "answer_id": "EPDuixngZFdFYuNzKd32hJ", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["私自身、料理のクラスで生徒として料理を学んだのですが、私の経験から言えることは、世界中からの他のシェフたちと交流する機会を持つことが非常に重要だということです。これにより、彼らのアイデアや技術を学ぶことができます。ただし、自分が好きなことを追求し、その分野で最高の品質を提供することを目指すべきです。"]}], "tstamp": 1701240179.2365572} 28 | {"question_id": 28, "answer_id": "35ayZXLa4cf9LCd7r7FZYp", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["私は頂上から素晴らしい景色を見ました。私はとても興奮し、達成感を感じています。"]}], "tstamp": 1701240180.2534783} 29 | {"question_id": 29, "answer_id": "karTWkxoTjcukQo8HC8RDg", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["まず、火星は人間が居住したり探検したりするための惑星としてはまだ発展途上の状態ですが、人類にとって利用可能な技術やインフラストラクチャがあり、火星に最初の入植者が到着し始めたばかりであるため、私たちはそこに住むことに慣れるべきだと思います。しかし、火星での長期間の生活を快適に過ごせるようにするためには、多くの課題があるようです。例えば、火星の大気は非常に薄く、太陽から遠く離れているため、生命を維持するには十分な光が必要です。また、重力が非常に大きいため、その影響も受けることになります。しかし、火星の環境は人間にとって非常に適しており、火星での生活は地球上の都市部の生活よりもはるかに簡単であり、特に私たちのような文明社会と比較して、より多くの自給自足的なライフスタイルを送ることができます。"]}], "tstamp": 1701240188.4816635} 30 | {"question_id": 30, "answer_id": "ZTcQnzKEuPav5cxdpq2eGT", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["私は、世界が終わりを迎えるのを見守るしかできないでしょう。私は無力な存在ですが、この破壊的な状況から生き残りたいと思っています。私の主な生存手段は、地下に避難して、食料や水を探し、隠れることです。しかし、もし敵の大群に出くわした場合、彼らは私を攻撃するかもしれません。"]}], "tstamp": 1701240192.255829} 31 | {"question_id": 31, "answer_id": "YDZcMw8aRnqqRM8DMTT2F4", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["地元民とは、その地域に住んでいる人々のことを指します。彼らについて知ることは、その地域の食べ物や飲み物を楽しめるかもしれないので重要です。また、地元のレストランを探すこともできます。"]}], "tstamp": 1701240194.3845959} 32 | {"question_id": 32, "answer_id": "NXKtx8Ggkz7H4ZdL82BiAP", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["私自身がこの会話をしたわけではないので、推測になりますが、それは「あなたは何について話しているのか?」といった質問かもしれません。"]}], "tstamp": 1701240196.0195186} 33 | {"question_id": 33, "answer_id": "Tgy2EKQdw8wPucbFk4jcpb", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["それは素晴らしい質問です!理由はいくつかありますが、最も重要なものは、人々が、自分の位置をより正確に測定するために十分な精度を持つ地図を持っていないこと、そして、スマートフォンとその他のガジェットでは、ナビゲーションが非常に困難であることです。"]}], "tstamp": 1701240198.5535634} 34 | {"question_id": 34, "answer_id": "aJTtXnytu8aMch9zHgQFe8", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["「本当の興味」というのは非常に主観的な質問であり、答えを出すことは難しいかもしれません。ただし、いくつかの基本的なヒントは次のとおりです。\n- 相手の表情や言葉遣いを観察する\n- 相手が話している間に、注意深く耳を傾け、ポジティブな態度やトーンで聞いていることを示す\n- 相手に敬意を示すために、話し始めてすぐに立ち上がる\n- 質問をして相手から情報を引き出す\n- 質問をする前に相手の発言の意図を考える"]}], "tstamp": 1701240204.7524629} 35 | {"question_id": 35, "answer_id": "CM5hQrTmxATZG43gjZzrtj", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["地元の小規模店舗は一般的に質が良く、高品質な商品を提供しており、多くの人々に好まれています。そのため、良い製品を買いたい場合には地元の小規模な店舗を探すことが重要です。また、地元の小規模店舗は低コストであるため、消費者にとって非常に有益です。さらに、地元の小規模店舗は、特定のニーズや嗜好を持つ顧客にもサービスを提供しています。"]}], "tstamp": 1701240208.66695} 36 | {"question_id": 36, "answer_id": "QuXoBF6qAeBDnP4hSkdAmj", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["多くのニュースソースやトピックに関するブログ記事があり、それらすべてが同じ人物によって書かれ、または同じ団体によって書かれたわけではありません。これらの意見や事実は、複数のソースから得られることがあります。したがって、あなた自身で情報を評価し、信頼できる情報源を選択することが重要です。また、関連するすべての出版物を確認することも役立ちます。"]}], "tstamp": 1701240212.3669176} 37 | {"question_id": 37, "answer_id": "Hm75AvE3WAyVGYFvwRENUi", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["恐怖は、他の感情や感情状態と同様に、経験する人の個人的な選択によって異なります。しかし、多くの人がこうした感情を経験することに不快感を覚えるなど、いくつかの共通点があります。たとえば、ホラー映画を楽しんだりジェットコースターに乗る人はたくさんいますが、これらのことに対して強い不安を感じたり、極度の不快感を経験したりすることもあります。また、ほとんどの映画では、特定のシーンやキャラクターが非常に恐ろしく描かれるため、これらの体験に対する恐怖心は非常に強くなり、その恐れが原因でより困難な状況に陥ったり、トラウマやストレスを引き起こしたりすることがあります。"]}], "tstamp": 1701240218.42611} 38 | {"question_id": 38, "answer_id": "6a7kTHax7qPPme2qUDneKa", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["私自身は特定の民族やグループに属していませんし、多くの異なる人々に接してきました。しかし、社会の文脈で他の人々がどのように振る舞うかを見ることで、この種の質問に対するいくつかの有用な洞察を得ることができます。例えば、ある集団のメンバーは他のメンバーよりも自己中心的であるとか、ある個人は同僚に比べてより組織力があるとかです。そういった傾向はしばしば文化的な要因によって引き起こされ、例えば、チームワークを好むかどうか、他人を助けることが好きかどうかなどがあります。"]}], "tstamp": 1701240223.7314625} 39 | {"question_id": 39, "answer_id": "BjyeCREGPwsTpG5DAzSFoj", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["それは難しい質問です。私は、人類が宇宙探査を始めたことの意義は素晴らしいものだと思います。しかし、同時に、このプロジェクトは非常に困難であり、多くの課題があります。例えば、宇宙のすべての生命体にアクセスすることは不可能です。また、私たちの太陽系以外にも、まだ未発見の惑星や小惑星がある可能性があり、それらについても調査する必要があります。"]}], "tstamp": 1701240227.4525068} 40 | {"question_id": 40, "answer_id": "Y8RbvMCJioCDDWZXDrivXB", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["うーん、これは素晴らしい質問ですね!まず最初に、私は現在の傾向が続くとは思いません。そして、この傾向が続く場合でも、私は現在よりもはるかに多くの新しい仕事を生み出すことになるでしょう。また、技術の進歩により、私の仕事は必要なくなる可能性があります。しかし、AIやロボットによって置き換えられる仕事がある一方で、人間しかできない役割もあります。現在存在する職業のうち、「自動化」されるものがある一方で、「人間性」を重視する仕事もあるでしょう。"]}], "tstamp": 1701240232.4651966} 41 | {"question_id": 41, "answer_id": "9rSvyTLkSJejYdfacwTSac", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["通常、まばたきは1日に3〜4回起こります。よって、その回数は3年以内に12回になります。これを5年間で計算すると、24回になります。これによると、1日あたりの平均回数は30回です。したがって、最終答えは30です。"]}], "tstamp": 1701240235.521144} 42 | {"question_id": 42, "answer_id": "oM4gCxhPQHYuKfUabj8B7k", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["塩は原子で構成されています。1つの原子は陽子と中性子で構成されるため、2の4乗=16個の原子があります(ただし、これは水素の同位体である重水素を除く)。つまり、1つの塩では32個の原子が含まれています。"]}], "tstamp": 1701240238.1235695} 43 | {"question_id": 43, "answer_id": "FpF8ZgBsJ8ErjttxonPCJN", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["落雷は、約100万年に1回発生する可能性があります。つまり、100万年÷365日/日=2秒に1回発生します。最終的な答え:2です。"]}], "tstamp": 1701240240.177439} 44 | {"question_id": 44, "answer_id": "KhLaDfhfRVR3yyHSUAYpQH", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["カールじいさんの空飛ぶ家は、3つの風船で家を持ち上げました。したがって、最終的な答えは3です。"]}], "tstamp": 1701240241.589115} 45 | {"question_id": 45, "answer_id": "hfiWuvNqxTBUBs7YpoQGD4", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["世界人口は約72億人で、約6兆のメールアカウントが存在しています。毎日約2億通のテキストメッセージが世界中のネットワークを介して送信されます。したがって、最終的な答えは10億です。"]}], "tstamp": 1701240243.646258} 46 | {"question_id": 46, "answer_id": "HBTZdMzF24mzuNdMxsPw6U", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["人間は80億人以上います。そのため、80億人×10億語=800万の言葉があります。この数はかなり大きいです。"]}], "tstamp": 1701240245.0348308} 47 | {"question_id": 47, "answer_id": "hwDCZnmCkJYhN7GAX3yxK8", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["典型的な冬の天気では、降雨や降雪が平均して一か月あたり30〜40インチ(80〜96cm)降ります。1インチは約2.5センチに相当します。したがって、典型的な冬には、降雪と降雨の合算で約20個の雪の結晶が得られます。"]}], "tstamp": 1701240247.9567604} 48 | {"question_id": 48, "answer_id": "bWypHFNPjoE78UPz6Tmyd3", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["これまでに書かれた本の数 = 1024冊"]}], "tstamp": 1701240248.4468014} 49 | {"question_id": 49, "answer_id": "PJwUJY9wkuTVAghEymL8ev", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["人間の生命は約40億年前に地球上で発生しました(宇宙探査によって確認されました)。この生命は、地球環境と多くの類似点を持っています。"]}], "tstamp": 1701240250.1513548} 50 | {"question_id": 50, "answer_id": "mUm8PtownEQSvwb8hNF8jL", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["歴史上のすべての音楽は録音されています。したがって、答えは「はい」です。"]}], "tstamp": 1701240251.127777} 51 | {"question_id": 51, "answer_id": "ncAR4qixnZz8ZCiXyUssRh", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["今のインターネットは、あらゆる面で大きく変化したでしょう。"]}], "tstamp": 1701240251.8033288} 52 | {"question_id": 52, "answer_id": "Wm4if8ggtXfyivBhEPoTaB", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["アステカはメキシコの大部分を支配し、スペインを征服していました。スペイン人は、征服された先住民族を搾取しましたが、その先住民族の文化は破壊されました。スペイン人による先住民族の虐殺は、今でも続いています。しかし、スペイン人がアステカ人を侵略する前、メキシコには多くの活気ある文化がありました。例えば、壁画や石像などがあります。また、先住民族は農業や漁業の優れた技術を持っていました。"]}], "tstamp": 1701240256.4568622} 53 | {"question_id": 53, "answer_id": "PY9RzJnbjZRt2chtQfa7d6", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["14世紀に黒死病が発生しなかった場合、ヨーロッパの人口は大幅に減少していたでしょう。 黒死病の脅威は、人口を減らすだけでなく、何百万人もの犠牲者を出しました。"]}], "tstamp": 1701240258.3223617} 54 | {"question_id": 54, "answer_id": "mBAEcDWRodDp3gKfP8JvJq", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["実際には、彼は物理学よりも哲学や数学に関心を持っていたかもしれません。"]}], "tstamp": 1701240259.1372166} 55 | {"question_id": 55, "answer_id": "CicKQqbTjdY2NjGdx2heQj", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["まあ、おそらく彼らが結成されたとしても、世界的な大スターになることはできませんでした。彼らはあまりにも有名になりすぎていたからです。おそらく、彼らの音楽は今のような人気を得ることはなかったでしょうし、世界中でラジオ放送やテレビ出演をすることもなく、また、レコードの販売などもあり得なかったでしょう。"]}], "tstamp": 1701240262.3635523} 56 | {"question_id": 56, "answer_id": "3ufUAn8CELKoHKKwgVuLL7", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["チューリングは、第二次世界大戦中にエニグマの暗号を解読していませんでした。しかし、それは彼が失敗したことを意味しているわけではありません。彼はエニグマの暗号を分析する過程で重要な発見をしました。例えば、「タイプライターマシンのメカニズム」という論文を発表しました。タイプライターマシンは、人間が文字を入力するために機械的な機構を使用するものであり、そのメカニズムを数学的に分析することによって、機械式タイピングには多くの利点があることを発見しました。そのため、彼の仕事は現代のコンピュータやタイピングアルゴリズムの基礎を築きました。"]}], "tstamp": 1701240267.7824197} 57 | {"question_id": 57, "answer_id": "gLVuEayer8sv2Z3kDNvCCJ", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["スエズ運河は、19世紀中ごろにエジプトの商人たちが計画したものであり、フランスのナポレオン・ボナパルトがそれを撤回させました。当時、エジプトと地中海を結ぶ主要な交通路であり、エジプトとロシアを陸路で結びつけることができるように意図されていました。しかし、スエズ運河の建設は莫大な費用がかかり、軍事的意義があるため、イギリスやフランスなどの国々から強い反対がありました。最終的に、ナポレオンは独裁者になり、イギリス帝国の支配下に置かれることになります。しかし、イギリスの支配は短期間で終わり、第二次世界大戦後には、ヨーロッパ連合の一部であるEUに加盟することで、より民主的な国家としての道を歩むことになります。"]}], "tstamp": 1701240274.390784} 58 | {"question_id": 58, "answer_id": "XaDW2WQpYhaRUxhpjXkUZQ", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["マヤ文明は、おそらく世界で最も精巧な芸術と技術で知られる文明の一つでした。しかし、彼らの建築や文化的な遺産はほとんど失われてしまいました。「滅亡」とは正確ではありませんが、彼らの歴史の一部は損なわれたため、「失われた」という表現になります。"]}], "tstamp": 1701240277.174944} 59 | {"question_id": 59, "answer_id": "iqBHfAffgYY8rZrqipKeWx", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです!クリストファー・コロンブスは実際に、現在のアメリカ合衆国の原住民であるインディアンと接触し、彼らをスペインに連れて行きました。しかし、彼がアメリカ大陸を発見したことによって、その地域にヨーロッパ人が進出するきっかけとなりました。そのため、彼が行っていたら、アメリカの先住民族にとって大きな変化があったかもしれず、また、アメリカの歴史全体にも大きな影響を与えていた可能性があります。"]}], "tstamp": 1701240280.8155243} 60 | {"question_id": 60, "answer_id": "ejsQp8Nc6ZBhHeVdUCLTGW", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["フィンセント・ファン・ゴッホは、「油絵の天才」と呼ばれ、オランダで最も有名な画家の一人です。彼に関する多くの興味深い事実があり、彼の芸術作品や伝記についてはたくさんの本やドキュメンタリーがあります。"]}], "tstamp": 1701240283.0169172} 61 | {"question_id": 61, "answer_id": "RFzpfCFCHWTU6NPFEKngJ6", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["最初の文で単語「image」が使用されています。2番目の文では「fact」が使用されます。3番目の文は、4番目の文で言及される「writing」に割り当てられます。"]}], "tstamp": 1701240285.2205303} 62 | {"question_id": 62, "answer_id": "Mk48ZYQHBSrfGwSLVLRXVP", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["動的計画法の基本的な概念は次のとおりです。入力として1つ以上の単語を受け取り、それらの単語の最小の長さを見つけます。次に、その長さを2番目の単語の最小の長さに合わせて、新しい長さを追加します。その後、これらの長さが等しくなるように、元の単語を並び替える必要があります。"]}], "tstamp": 1701240288.3820493} 63 | {"question_id": 63, "answer_id": "BcUGWDBKjmwGJ3m5FjSK7T", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["メールアドレスの形式は、アルファベットと数字で構成される場合がありますが、これは必ずしも最も正確ではありません。"]}], "tstamp": 1701240289.5331178} 64 | {"question_id": 64, "answer_id": "mHzAuXqqevXMP3sAB8geSj", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["動的計画法を使用して、第n番目のフィボナッチ数を求めます。"]}], "tstamp": 1701240290.396805} 65 | {"question_id": 65, "answer_id": "jRVGYQmk7ZnkvSucceXmry", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["どのような検索を行いたいですか?"]}], "tstamp": 1701240290.7336695} 66 | {"question_id": 66, "answer_id": "HeCgZjMyQRrBcGzoFsHXkF", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["こちらがキューデータの構造です:\n\n- スタック名\n\n- 値\n\n- 値の型\n\n- 値の種類\n\n- 値の型\n\n- 数値"]}], "tstamp": 1701240294.6159425} 67 | {"question_id": 67, "answer_id": "BaSnNNFHYTZQB8E2AWUn7u", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです! いくつかの一般的な構造を考えてみましょう:\n\n親: 子 = []\nこの構造では、リストは1つ以上のオブジェクトから構成されます。 各オブジェクトには、その親から継承した要素が含まれています。 これらの要素を取得するには:\n\n親: 子 = []\nこれは基本的な配列の例であり、要素間の参照は保持されません。"]}], "tstamp": 1701240299.4519532} 68 | {"question_id": 68, "answer_id": "Hv26HGKcnibCUdcWGqaKSx", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["-5"]}], "tstamp": 1701240299.549911} 69 | {"question_id": 69, "answer_id": "6Edc7ZeUe8g8WJrGoSWkSE", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["2"]}], "tstamp": 1701240299.6473432} 70 | {"question_id": 70, "answer_id": "Y8EQjg5eayQsYWhFpADf9c", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["(4/3) * 2 + (2/3) * 4 = 10です。"]}], "tstamp": 1701240300.6540942} 71 | {"question_id": 71, "answer_id": "4v5NhvNUUnhhMvgA5SzQRp", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。以下は、ジョイントベンチャーに向ける適切な最初のステップのいくつかです:\n\n- ジョイントベンチャーに関する概要を説明しましょう。\n\n- 重要な企業情報や会社の歴史を提供します。これにより、ジョイントベンチャーに応募する企業の信頼性を示すことができます。\n\n- ジョイントベンチャーに何を求めているかについて具体的に説明しましょう。例えば、「2つの異なる製品を販売する会社を設立しようと考えています」といった具合です。\n\n- ジョイントベンチャーに関する問題や課題がある場合は、解決策を見つけるために協力して取り組むことを相手側に求めることもできます。\n\n- 新しいパートナーシップに求める条件を明確に示すことで、相手に敬意を表しましょう。\n\n- ジョイントベンチャーを始める前に、すべての重要な詳細を明確に文書化することが重要です(すべての契約書、ビジネスの取引条件、法的リスクなど)。これにより、将来において起こりうる変更に対しても、オープンかつ相互に合意することができるようになります。"]}], "tstamp": 1701240312.2257886} 72 | {"question_id": 72, "answer_id": "Dz8ZbG7aUG4ZBhbpjv5oVk", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。以下はいくつかのアイデアです:\n\n- あなたをサポートしてくださったすべての従業員やマネージャーに感謝の意を表す\n- あなたの新しい道をお祝い申し上げます\n- この機会により多くの価値を生み出すことを願っております\n- 新しい道での成功を祈念しております\n- もしお力になれることがありましたら、遠慮なくお知らせください"]}], "tstamp": 1701240317.069451} 73 | {"question_id": 73, "answer_id": "HXZxfuXvgicaYJCagEoQ2v", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["この手紙は、あなたがあなたのプログラムに応募するために提出されるものです。これは、あなたの大学院への入学を可能にする可能性のあるすべての要因に対する評価と説明であり、これらの変数がどの程度貴重であるかを認識していただくことを意図しています。私からの提案のいくつかは以下のとおりです:1. 関連分野の研究経験(特に数学または物理学)を示すこと2. 教育や学習に関する経験を示すこと3. 研究に十分な時間を費やしたことを示すこと4. 専門的な資格や認定を持つことを示すこと5. あなたが非常に興味を持っている分野で働くことを考えると、その分野で成功する可能性が高いことを示唆すること6. 成功したキャリアパスにコミットしていることを示し、将来的に有望であることを強調すること7. あなたの能力開発に焦点を当てたこと8. あなたの個人的な歴史や経験について、あなたの思考力や創造性を発揮するのを支援すること9. あなたがどのように考え、行動するかについての情報を提供すること10. この大学院プログラムに申し込むためのあなたの努力を概説すること11. プログラムの目的や要件に従って、あなたの学術的目標とキャリア目標を明確に示すこと12. あなたの個人的な目標や希望に応じて、必要な追加の指導やリソースを提供すること"]}], "tstamp": 1701240329.1415112} 74 | {"question_id": 74, "answer_id": "YbV3FULfWvY3Bk73TxSDnZ", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["以下が新しいソフトウェアソリューションの説明です:\n\n- EoCopy Business Suiteは、EoCopy、Inc.と(株)Snacksの共同開発で、現在最も使用されている多機能オフィススイートです。\n-このソフトウェアスイートには、Microsoft Word、Excel、PowerPoint、Outlook、OpenOffice、Web 2.0などの人気のあるビジネスアプリケーションが付属しています。\n-このソフトウェアスイートは、個人や部署全体で組織された情報共有を支援する強力なツールを備えており、組織全体の生産性を高め、意思決定を迅速化することができます。\n-EoCopyは、クラウドコンピューティング技術を活用して、多数の場所から同時にドキュメントやデータにアクセスできるようにすることで、スケーラブルで信頼性の高い、柔軟なストレージ/データ管理サービスを提供しています。\n-また、EoCopyは、使いやすいインターフェースを備えた、高性能でカスタマイズ可能なオフィススイートであり、効率的で高速なファイル転送、スケジュールや優先順位付けによって一貫したワークフローを実現する高度な設定機能、強力なセキュリティ機能を備えています。\n-さらに、EoCopyは、高いカスタマイズ性を誇り、直感的に使えるシンプルな操作画面を備えており、効率的な文書整理と容易なコミュニケーションを促進することで、職場の生産性を向上させ、コスト削減に成功してきました。"]}], "tstamp": 1701240344.040095} 75 | {"question_id": 75, "answer_id": "jvJgVmj2KMReRARoftzZCj", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["こんにちは、顧客の皆様へ: お客様には、このたびの遅延に対して深くお詫び申し上げます。 今後、迅速な出荷体制にさらに注力することで、このようなミスを回避できるよう努めてまいります。また、ご不便や損失に対する補償もいたします。 この件に関するご質問がある場合は、お気軽にお問い合わせください。"]}], "tstamp": 1701240348.0217695} 76 | {"question_id": 76, "answer_id": "3Rymdh6kpsMUAzbJnzaHJN", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["ジャズは、スウィング、ビッグバンド、そしてビッグバンド形式で演奏されるジャズ音楽を特徴とする音楽のスタイルです。1950年代以降、ニューヨークや他の都市での音楽産業の発展に伴い、ジャズはその演奏の中心地であるニューヨーク市を中心に発展しました。"]}], "tstamp": 1701240350.3227932} 77 | {"question_id": 77, "answer_id": "gUJVL8Rjpapn4jtPqAaNjB", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["以下は、私のおすすめのハワイ旅行のお勧めです:\n\n– ワイレアビーチリゾートは、ハワイで最高のホテルの一つです。\n\n– ハワイアンビレッジとカイルアビーチパークは、素晴らしい景色とリラックスした雰囲気を提供しています。\n\n– ハレクラニは、ワイキキにある高級ホテルで、素晴らしいサービスと設備が備わっています。\n\n– リリウオカラニ女王は、ホノルル国際空港に近く、美しい公園であるモアナルアガーデン、リリウオカラニ・レイ・パークを訪れることができます。\n\n– マウイ島は、美しい日の出と日没を見ることができる人気の観光地で、ハレアカラ山とハナウマ湾、ラハイナなどの美しいビーチがあります。\n\n– カウアイ島には、伝説的なシダの洞窟、有名なワイメア渓谷、クアロアランチなど、多くの興味深い場所があります。\n\n– オアフ島のパールシティ地区のアラモアナには、巨大なショッピングセンター、レストラン、ナイトライフがあります。"]}], "tstamp": 1701240362.7867715} 78 | {"question_id": 78, "answer_id": "R63JLg4PmESkgTPfFAAJqJ", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["『スターシップ・トゥルーパーズ』は、優れた作品であり、この種の映画の多くのファンが望むものを提供しています。また、戦闘シーンも素晴らしく、特に敵機が民間人を狙うのを見るのは好きです。しかし、1つだけ不満があります。この映画には物語がありません。それもストーリーテリングに欠けているわけではありませんが、それ以上のものが必要です。『スターシップ・トゥルーパーズ』は、非常に良く作られた映画で、見る価値があります。しかし、本当に素晴らしいストーリーを求めているなら、『スターシップ・トゥルーパーズ2』や『スターシップ・トゥルーパーズ3』を見るべきです。"]}], "tstamp": 1701240369.290123} 79 | {"question_id": 79, "answer_id": "SrZnEN8UNggETHncJNkNHX", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["こんにちは! 私はミュージシャンであり、長年にわたって音楽ストリーミングサービスを利用してきました。現在、音楽ストリーミングは大きな変革期にあります。多くの人々が音楽の聴き方を変えており、新しいアーティストやサウンドも生まれています。現在のデジタル時代において、音楽ストリーミングは非常に重要な役割を果たしており、アーティストの音楽に対するアプローチ方法や、リスナーとの関係に大きな影響を与えています。ストリーミングサービスはまた、アーティストにとっても、より多くの観客やファンを獲得するための素晴らしいツールとなっています。しかし、音楽ストリーミングには、まだ解決すべき課題もあります。"]}], "tstamp": 1701240374.3643038} 80 | {"question_id": 80, "answer_id": "hRcrxtLDFLqruWCgmPsPQe", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2", "choices": [{"index": 0, "turns": ["このオーケストラは、多くの小さな町や他の地域で演奏していますが、非常に優れた演奏をしており、その名声にふさわしいです。"]}], "tstamp": 1701240375.8046327} 81 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/jp_bench/model_answer/rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo/results.jsonl: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | {"question_id": 1, "answer_id": "R2nM5twc4QLDvWbBysbcmE", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["時間管理とは、生産性を高め、目標を達成するために重要なスキルです。時間管理の習慣を身につけるには、毎日少しずつ実践することが重要です。まず、自分のルーティンに合った目標を設定し、達成に向けた進捗を定期的に確認します。また、目標を優先順位付けしたり、重要なタスクや締め切りを計画することで、作業の効率化を図ります。"]}], "tstamp": 1701242208.451883} 2 | {"question_id": 2, "answer_id": "QGLutRhHqRHWdd2crqR2GF", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["素晴らしい質問です。ストレスとは、心や体の健康問題を引き起こし、生産性や集中力の低下、イライラなどのネガティブな心理的影響などを引き起こす心理的および社会的なプロセスです。ストレスを管理することは重要であり、ストレスを軽減し、減らすための重要なテクニックがいくつかあります。まず、毎日運動したり、瞑想や自己ケアの実践を通じて自分の気持ちを管理したりすることが非常に役立ちます。また、リラクゼーションスキルを身につけることも効果的です。これにより、自分の不安や緊張をコントロールでき、自分自身とのつながりを深めることができます。さらに、自分に合ったリラクゼーション技術や瞑想法を見つけて実践することで、自己信頼を高め、自尊心を高めることもできます。"]}], "tstamp": 1701242216.8797863} 3 | {"question_id": 3, "answer_id": "4fpwGL2PcZrWEzXqHJvFMp", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["Pythonは、静的型付け言語で、JavaScriptは動的型付け言語です。 Pythonは、主にウェブサイトやWebアプリケーションの構築に使用されます。一方、JavaScriptはWeb開発やWebマーケティングで使用されることがあります。"]}], "tstamp": 1701242219.964249} 4 | {"question_id": 4, "answer_id": "PhKMkheXLHewJkedrCWSg7", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["素晴らしい質問です。在宅勤務でのパフォーマンスを向上させるための重要な要因の一つは、定期的な運動や健康的な食習慣を身につけることです。これにより、集中力が維持され、全体的な健康とフィットネスが向上します。また、コミュニケーション能力や自己管理能力も重要です。これらは、組織内での生産性を高め、チームワークを促進するのに役立ちます。最後に、自宅で働くことには心理的・感情的利点があり、仕事に対する満足感や充実感が増し、生産性が向上します。"]}], "tstamp": 1701242226.0238135} 5 | {"question_id": 5, "answer_id": "jNvVdRcDM4WrzViL8G7U2A", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。量子コンピューティングとは、量子力学の原理を利用して、情報を高速で処理する高度な計算技術のことです。量子コンピューティングは、情報の処理速度を大幅に向上させることができ、大量のデータを迅速かつ効率的に分析・処理することができます。"]}], "tstamp": 1701242229.1338494} 6 | {"question_id": 6, "answer_id": "Ej9hQGpCNWY3aG6TbAZays", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["植物性タンパク源とは、大豆やナッツ類などの豆類、豆腐、テンペなど、植物から作られるタンパク質源です。一方、動物性タンパク源とは、牛肉や豚肉などの肉類、卵、牛乳、チーズなどの乳製品、魚介類など、主に動物から得られるタンパク質源です。"]}], "tstamp": 1701242233.1275523} 7 | {"question_id": 7, "answer_id": "Ap4MwX8m5KL3KEu5eFtUSc", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["批判的思考とは、物事の良い面と悪い面を考慮する方法です。一般的には、自分の経験や周りの世界に対する認識を高めたり、改善したりするために役立ちます。"]}], "tstamp": 1701242235.2583187} 8 | {"question_id": 8, "answer_id": "N9rDhM7erkWUrSJXcBfjRH", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["現在、教育分野は非常に大きな変革期にあります。グローバルな競争や社会の要請により、学校教育制度を再構築することが求められています。また、教育の質を向上させるために、教育政策や実践も転換しつつあります。"]}], "tstamp": 1701242238.0592818} 9 | {"question_id": 9, "answer_id": "hqYPxXWDyxheCRPLfkCTLq", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["消費者行動は、マーケティングや広告キャンペーンだけでなく、社会や文化の発展など、様々な要因に影響を受けます。消費パターンの重要な要因には、所得、教育、雇用機会、ライフスタイル、価値観などが含まれます。"]}], "tstamp": 1701242240.6382387} 10 | {"question_id": 10, "answer_id": "D7rrz3dgYgDq74yUXxZ9wv", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["対立の原因を特定し、対処することが重要です。まず、原因となる要因を明確に理解することが重要であり、その後、対立を解消するための対策を講じる必要があります。"]}], "tstamp": 1701242242.65912} 11 | {"question_id": 11, "answer_id": "UVpjGwhDAzJumxyHykgV6H", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["使い捨てプラスチックごみを減らすことは、地球温暖化や海洋汚染など、重要なグローバルな問題に対する重要な取り組みです。二酸化炭素排出量や有害な化学物質の削減に加え、リサイクルや再利用などの廃棄物管理技術の使用により、資源を保全し、天然資源への依存を減らすことができます。また、再利用されたペットボトルは、石油や石炭などの天然資源を大幅に節約できます。さらに、再利用されたペットボトルは、ごみの処理費用が削減され、ごみ処理能力を大幅に向上させることができます。"]}], "tstamp": 1701242249.1553757} 12 | {"question_id": 12, "answer_id": "7MZhdNn4r7VRjxBeJu7ijq", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["公共交通機関の改善には、さまざまな要因が重要です。主な要因には、安全性、快適性、効率性があり、また、様々な障害を持つ人々が利用できるようにすることも重要です。さらに、公共交通機関の利用を促進するためには、価格や利便性の考慮も重要です。"]}], "tstamp": 1701242252.2342908} 13 | {"question_id": 13, "answer_id": "8GeWiZeZpQDZ3yqTkAwEvc", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["米国では、連邦予算の削減や地方債の発行禁止などの緊縮的な財政対策が、州や地方の債務を増加させることになるという懸念があり、経済活動に悪影響を与えています。一方、連邦予算の増額により、個人消費や投資を促進することが期待されています。財政刺激策の主要な目的は、雇用と生産性の増加につながる経済成長を促進することであり、これにより国内総生産(GDP)が拡大することが予想されています。"]}], "tstamp": 1701242257.489863} 14 | {"question_id": 14, "answer_id": "H7VM2tfRko5KrnVRQEshGn", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["多くの国で、文化や規範の多様性が、相互理解と協力を促進する重要な要因です。異なるグループの人々との相互作用により、アイデアや価値観を共有し、自己認識を高め、自国への誇りや愛着を高めることができます。"]}], "tstamp": 1701242260.2491796} 15 | {"question_id": 15, "answer_id": "5ju8KaqREy8CSHnVdjyDyM", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["慢性的な腰痛を抱えた患者に対して、治療法や治療方法を効果的に指導するために、人工知能を活用します。また、慢性的な腰痛の症状をより簡単に管理するための方法についてもアドバイスします。"]}], "tstamp": 1701242262.6192262} 16 | {"question_id": 16, "answer_id": "NQFEDXUD6SgeehzRxadagt", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["遺伝子編集は、遺伝情報の改変により疾患や障害の発生を防止または治療することを目的としています。CRISPR-Cas9は、細胞核内のゲノム上に位置するDNA鎖切断部位に結合して修復するために設計された高効率な人工分子です。これらの修復機構は、遺伝情報を安定かつ正確な状態に保つのに役立ちます。CRISPR-Cas9の技術は、遺伝的変異に対処するための有用なツールとして、遺伝病などの遺伝的疾患の新しい治療法を開発するために研究されています。"]}], "tstamp": 1701242268.7889621} 17 | {"question_id": 17, "answer_id": "8FofSPLHxhoU9Ybq9hz5Vk", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["予防接種とは、ウイルスなどの病原体に対する免疫を獲得するためのプロセスです。これにより、インフルエンザなどの疾患の流行が防がれます。集団免疫とは、多数の人々が予防接種を受けることによって、その病気の流行を防止する効果があります。"]}], "tstamp": 1701242271.7105541} 18 | {"question_id": 18, "answer_id": "hVhPD5PRSefefSUw2CeZQV", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["SNSの利用により、ニュースに対する社会的受容性が高まり、社会全体での認識が高まっています。これにより、マスメディアやオンラインプラットフォームが提供する多くの重要な社会的影響力が増しています。さらに、ソーシャルメディアを通じてニュースを広めることで、人々の認識を高め、社会の結束を促すこともできます。"]}], "tstamp": 1701242275.1782534} 19 | {"question_id": 19, "answer_id": "AUVFFDN2FHK68n5XFKDVRw", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["栄養学や公衆衛生の専門家ではありませんが、食事の選択と健康とのつながりを研究する栄養士として、食生活の要因には重要な役割があり、それらが相互に関連していることを知っています。多くの要因が影響し合って、食生活の選択が個人の健康と福祉に重要です。栄養政策や実践において重要な要素には、定期的な運動、健康的な食習慣、禁煙があります。これらの要因は、全体的な健康と福祉を高め、寿命を延ばすのに役立ちます。さらに、健康的な食生活を促進するためには、食品選択に関する情報や認識を広めることが重要であり、そのためのツールや実践方法がいくつかあります。"]}], "tstamp": 1701242283.0023782} 20 | {"question_id": 20, "answer_id": "8Cdjp9cAYgAShbo8thp3BB", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。生物は、遺伝的変異や集団内の遺伝的変化により、時間とともに適応します。遺伝的変異は、集団内での遺伝的多様性や遺伝的変化を引き起こします。集団内の遺伝的変化は、集団内の遺伝的多様性を高め、遺伝的変化が集団の適応度を高めることがあります。"]}], "tstamp": 1701242286.6916509} 21 | {"question_id": 21, "answer_id": "PEGigzHviwq557agpzeRHz", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["はい。まず、貴族や身分の高い人たちの前で、礼儀正しく丁寧な言葉遣いで自分自身を紹介します。その後、彼らの質問に答えたり、自分の役割について説明したりします。そして、相手と交流する機会を与えます。最後に、感謝の言葉を述べて、良い印象を与えるようにします。"]}], "tstamp": 1701242290.2913582} 22 | {"question_id": 22, "answer_id": "oGUaC2mZtzjUNFxb52nJBa", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["宝探しは楽しく、報酬があります。海賊には多くの利点があり、文化や伝統を共有する仲間と一緒に働くことが大好きです。また、宝物を見つけるだけでなく、航海や釣りなどの楽しい時間を過ごすことができます。クルーメンバーと良好な関係を築き、お互いの努力を認め合うことが重要だと思います。"]}], "tstamp": 1701242294.0505085} 23 | {"question_id": 23, "answer_id": "k6PB6zX4G3NAjvLigXwqsY", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。私は、シェイクスピアの最も愛されるキャラクターの一人であり、しばしば愛や友情がテーマとなるロミオとジュリエットに焦点を当てます。ロミオは、情熱的な愛に燃えるイタリアの貴族で、ジュリエットはスペインの田舎娘です。二人とも愛に満ちたロマンチックな関係を望み、互いに深い愛情を示しています。彼らは愛を表現するために、さまざまな口実を作り出します。たとえば、ロミオは「優しく」「素早く」「甘く」などと言い、ジュリエットは「情熱的に」「大胆に」「激しい」などと表現します。これらの言葉は、彼らの関係における重要な要素を強調し、恋愛の美しさや感動を最大限に引き出すものです。"]}], "tstamp": 1701242302.1079848} 24 | {"question_id": 24, "answer_id": "3cSd9eZCGAZtDj5nr66Qg9", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["ああ、もちろんです。私の主な目標は、読者と共有する楽しい物語を書くことです。そのため、キャラクターの個性や行動の動機を強調することができます。また、現実的な描写により焦点を当てることで、読者が共感しやすいようにすることもできます。これにより、彼らの興味を引き付け、読者とのつながりを保つことができます。最後に、自分自身の経験から得た教訓を取り入れることで、読者に価値観や信念を伝え、肯定的な影響を与えることができます。"]}], "tstamp": 1701242307.7300231} 25 | {"question_id": 25, "answer_id": "o8ztmwy3zt45cBDmCkZy2G", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["はい、3000年の世界では、科学や教育の知識が大幅に増加しています。これにより、高度な技術を持つ国々の間に強いつながりができ、世界的な経済発展と政治安定につながることが期待されます。また、科学教育の増加により、多くの国々で識字率が向上することが予想されます。さらに、科学や教育の発展により、世界の知識や技術水準は着実に高くなり、世界の平和と安定に貢献することができるようになります。"]}], "tstamp": 1701242312.9656384} 26 | {"question_id": 26, "answer_id": "RK6jPoBRsawxuM4KY8v4Z6", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。サッカーでは、得点やゴールのチャンスが生まれる最後の瞬間に、ゴールキーパーはボールをゴールから遠ざけます。そして、ディフェンダーとゴールキーパーの間には強い信頼関係があります。彼らのシュートに対する反応は非常に迅速で、ゴールキーパーは自分の体をゴールから離しながら素早く反応します。これにより、ゴールキーパーはシュートを防ぐことができます。また、ゴールキーパーは常にゴールを守ることを求められていますが、相手チームの攻撃を阻止するためにもチームのために役立ちます。"]}], "tstamp": 1701242318.30634} 27 | {"question_id": 27, "answer_id": "jjydYtLBEzSrB54unTUDz5", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。まず、材料と手順のリストを作成する必要があります。その後、調理プロセスや完成した料理の写真を用意して、自分の得意なポイントを強調しましょう。また、料理のプレゼンテーションや準備の仕方についても説明が必要です。最後に、審査員に自分の料理が世界で認められたことを証明するために、パフォーマンスを行う必要があります。"]}], "tstamp": 1701242322.3810825} 28 | {"question_id": 28, "answer_id": "RnFK2Z24VuzaZWfTqKxStJ", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["素晴らしい達成感と満足感を感じています。世界で最も高い地点に登り、美しい景色を楽しむことができてとても嬉しいです。山頂から見る地球の壮大な風景には本当に感動しました。登った苦労が報われました。登山中は常に気をつけながら慎重に進み、トレーニングもしっかり行い、適切な装備を整えた結果、無事に登頂することができました。天気も良く、素晴らしいハイキングができました。この登山で得た自信と誇りを持って、今後も山に登り続けます。"]}], "tstamp": 1701242328.2812114} 29 | {"question_id": 29, "answer_id": "Q7mbEJrrgmFnoNRFjbXATL", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです!火星での日常生活はとても忙しく、充実した日々を過ごすことができます。主な日常業務には、農業や鉱業、採掘、居住地のメンテナンスが含まれます。また、火星の大気の研究や資源開発も重要です。さらに、火星への有人ミッションにも積極的に参加しています。"]}], "tstamp": 1701242331.6970253} 30 | {"question_id": 30, "answer_id": "gHwC72jHhRHrcjrvsG7Z46", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["荒廃した世界で、人々は機械化された兵士やロボットによって制御されています。人々は銃を手に取って戦い、社会秩序を維持する必要があります。また、農業や漁業などの重要な産業も存在します。強力な武器や防御用装備を持って、敵からの侵略に備える必要があります。最後に、高度な技術を持つ知的な種族が存在し、文明の再興に協力してくれます。これらの仲間とともに、世界に秩序と安定を取り戻すことができます。"]}], "tstamp": 1701242336.821496} 31 | {"question_id": 31, "answer_id": "fhFXUSL6Um9CUxYr7Sfx29", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["地元民は一般的に、自分たちの故郷や周辺地域について強い愛着を持っており、旅行者よりも地域にコミットしています。そのため、観光業が地元の経済に与える影響を考慮することが重要です。一方、観光客とは、国内または国際的な目的地から訪れた人であり、地元民よりも地元へのコミットメントが少ない傾向があります。そのため、地元民に優しい環境を整え、観光地として魅力的な雰囲気を作ることが重要です。"]}], "tstamp": 1701242341.6647725} 32 | {"question_id": 32, "answer_id": "VVRQYp2NFCBKghRhZ9HzWG", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["一般的に、言葉遣いに注目することが役立ちます。丁寧さや尊敬の表現を使って話している場合は、その人の知識や経験に敬意を表しています。一方、傲慢さや軽蔑の表現を使っている場合は、その人に自分の考えや意見を押し付けている可能性があります。また、言葉遣いだけでなく、口調や声のトーンにも注意すると良いでしょう。落ち着きがあり、自信があり、優しく丁寧な話し方をされている場合は、相手に対して配慮を示していることが分かるはずです。一方、急激な抑揚や攻撃的な話し方をされている場合は、相手に自分の考えや意見を押し付けている可能性が高いです。"]}], "tstamp": 1701242349.2982578} 33 | {"question_id": 33, "answer_id": "Xhgc7s4gH7zvQZnqhhwXTK", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["紙の地図は、交通手段や目的地までの経路を簡単に見つけることができます。また、地図を読むことで、方向感覚を身につけることができます。スマートフォンやタブレットなどのデジタルデバイスでは、簡単にナビゲーションができ、効率的なルートを見つけることもできます。これにより、紙の地図よりも便利な場合があります。しかし、紙の地図にも利点があり、自然や歴史の重要な地域を探索したり、地元のイベントに参加したりすることができます。"]}], "tstamp": 1701242354.4408326} 34 | {"question_id": 34, "answer_id": "6vQWZ8pYKpg8YZMvBseXnp", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["一般的に、質問や提案をする際には、相手の反応を注意深く観察することが重要です。これにより、自分の意図に対する相手の反応をより正確に評価することができます。また、柔軟で丁寧な言葉遣いを心掛け、相手に対して尊敬の念を示しながら話を進める必要があります。"]}], "tstamp": 1701242357.7506847} 35 | {"question_id": 35, "answer_id": "e376zQRZLLpt2qYWHFvZWt", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["地元の小規模な店舗は、顧客との距離が近く、品質の高い商品を低コストで提供することができます。また、小規模な店舗には豊富な品揃えがあり、顧客ニーズに合わせた様々なサイズやスタイルの商品を取り揃えています。"]}], "tstamp": 1701242360.3418791} 36 | {"question_id": 36, "answer_id": "2U3yYXawztQA4ysvSh5rrM", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["一般的に、信頼できる情報源は、政府、学術団体、新聞社などです。これらの機関は、研究や教育の促進、法律や規則の制定などに重要な役割を果たしています。新聞や雑誌の記事は、社会の重要な出来事やトレンドに関する重要な情報を提供し、重要な政策提言も行っています。また、オンラインメディアやニュース機関も、高度な調査報道や科学的な分析を通じて、重要な事実や重要な問題を報告しています。さらに、書籍や定期刊行物も重要な役割を果たしており、知識や情報を広め、重要な政策提言も行っています。"]}], "tstamp": 1701242366.9125674} 37 | {"question_id": 37, "answer_id": "847oUhfhkqtoCaEwbE5Bcz", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["多くの要因が考えられます。恐怖心を感じることは自然な反応であり、克服すべき重要な心理的プロセスです。また、身体的な痛みや怪我などの危険を回避するための本能的な反応でもあります。しかし、恐怖心に強い傾向があり、強い不安やストレスを引き起こす場合には、治療が必要になることがあります。さらに、恐怖心は強い感情であるため、自分自身でコントロールすることが難しいことがあります。そのため、深刻なトラウマを経験したり、強い恐怖心を抱えたまま生活している場合は、専門家の助けを求めることが重要です。"]}], "tstamp": 1701242372.9196408} 38 | {"question_id": 38, "answer_id": "cje95vpUdrkiFpnxnKJpoB", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["はい、観察によって、人々の考え方や価値観、習慣などが明らかになることがあります。これにより、彼らのニーズに合わせた効果的なコミュニケーションやサポート方法を見つけることができます。また、社会における役割や期待などを理解するためにも役立ちます。"]}], "tstamp": 1701242375.7407117} 39 | {"question_id": 39, "answer_id": "D3xVPvUWPywpkxsroYRZvQ", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["多くの研究により、人類が地球の問題を解決し、宇宙への探査に乗り出すことが重要であることが示されています。宇宙探査の目的は、地球のさまざまな問題に対するより良い理解を深め、それらの問題を対処するために研究や技術開発を行うことです。一方、一般的な道徳的規範として、宇宙探査は人間の社会に有益な貢献をもたらすことがあります。そのため、宇宙探査は、人類にとって重要な役割を果たしており、今後も継続される必要があります。"]}], "tstamp": 1701242380.866618} 40 | {"question_id": 40, "answer_id": "FUVQFzr7gvdDnVgTEvAPYW", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["自動化は、労働生産性の大幅な向上や雇用の創出など、社会にとって非常に有益な影響を与えています。一方、技術の進歩により、労働生産性の向上や生活の質の改善などが実現されています。そのため、両者とも重要な社会的な利益をもたらします。全体的には、自動化による生産性の向上が労働力不足などの社会問題を軽減し、豊かな国家の形成につながることが期待されています。"]}], "tstamp": 1701242385.8295176} 41 | {"question_id": 41, "answer_id": "oKsE9QoRNRxPXJE8Uvjbo3", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["平均的な人間の平均寿命は約80年です。したがって、80×12=1000回のまばたきがあります。最終的な答え:1000。"]}], "tstamp": 1701242387.4902875} 42 | {"question_id": 42, "answer_id": "dWG2zCRLrritDD2LqWmHHf", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["塩は、ナトリウム、カリウム、カルシウムなどのさまざまな元素から構成されています。ナトリウムとカリウムはミネラルであり、人間の体に必要不可欠な栄養素です。カルシウムは骨の形成に重要です。鉄は筋肉の収縮や血液凝固に必要です。ナトリウム、カリウム、カルシウムのバランスが健康的な食生活の基本です。したがって、最終的な答えは3つです。3つの元素から構成されています。"]}], "tstamp": 1701242392.1744692} 43 | {"question_id": 43, "answer_id": "DUKv6EehBUdkuwUEUL4hfY", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["落雷とは、大気中の空気分子やイオンが、電離層と呼ばれる境界に遭遇することによって発生します。これにより、周囲の空気との間に強い電荷のギャップが生じ、このギャップ内に大量の電流が流れます。これにより、落雷が発生します。落雷は、地球上に約1000〜2000か所の落雷点と呼ばれる地域に発生する傾向があります。落雷点は、年間を通して平均して約150〜200か所の範囲にあります。したがって、地球上の落雷数は、1日あたり100〜300か所程度になることが予想されます。"]}], "tstamp": 1701242398.4043512} 44 | {"question_id": 44, "answer_id": "hHGyWbqHXAJ8ihGvkDDGd7", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["風船は、膨らませると100〜150個の球体になります。この数は、家のサイズにほぼ等しく、持ち上げるためには8〜10個の風船が必要です。最終的な答え:8。"]}], "tstamp": 1701242400.9418902} 45 | {"question_id": 45, "answer_id": "ipMMtM99jauQazbV3R4FZA", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["地球上の人口は約65億人と推定されています。世界のインターネットトラフィック量は年々増加しています。これにより、インターネット通信における遅延やパケットロスが増加しています。これらの要因により、国際間の通信において大幅な遅れが生じています。これにより、地球上の大部分でのコミュニケーションが困難になっています。最終的な答えは、全世界で約1兆3000万パケットです。"]}], "tstamp": 1701242404.9640255} 46 | {"question_id": 46, "answer_id": "S4Knk9gfvEPiyRFTP4naPg", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["世界人口約73億人のうち、ほぼ半数の人々が母国語である英語を話しています。そのため、世界で約27億人の英語を話す人々が存在します。世界で最も広く話されている言葉は、約17億人に使用されているタイ語です。一方、日本語は約1億2千万人に使用されています。これらの言語には、方言や方言がたくさんあります。世界中には、7000を超える方言があり、多くの国々で使用されています。これらの方言や方言は、非常に強い文化的影響を持っており、互いに理解することが難しいことがあります。"]}], "tstamp": 1701242410.9474227} 47 | {"question_id": 47, "answer_id": "UATNXxof5bLvxBkH7iaJkM", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["一般的に、冬の降雪量は、平均して1年に3〜5個の結晶が降ります。平均降雪量とは、平均降雪量の年間積算値のことです。平均降雪量は、北カリフォルニアや東北北部などの地域によって大きく異なります。平均降雪量は、米国全土の平均降水量の約90%を占めています。平均降雪量は、平均降雨量の季節的変動の半分に相当します。平均降雪量は、平均降雪量の25%以上になることがあります。平均降雪量は、年間を通してほぼ一定です。平均降雪量は、平均降雪量の2〜3%になることがあります。平均降雪量は、年間を通してほぼ一定です。平均降雪量は、平均降雪量の3〜5%になることがあります。平均降雪量は、年間を通してほぼ一定です。平均降雪量は、平均降雪量の50%以上になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の70%以上になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の100%以上になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の20%以上になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の10%以上になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の5%以上になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の10%未満になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の5%未満になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の1%以上になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の2%以上になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の1%未満になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の5%未満になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の5%以上になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の1%未満になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の1%未満になることがあります。平均降雪量は、平均降雪量の1%未満になることがあります。"]}], "tstamp": 1701242432.4437296} 48 | {"question_id": 48, "answer_id": "WnZcHEaWWpR4AFQAaNayiK", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["これまでに出版された本は、24,000冊以上あります。そのため、最終的な答えは24,000です。"]}], "tstamp": 1701242433.717188} 49 | {"question_id": 49, "answer_id": "KBnirVKFJARjapEjs7vogQ", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["地球は太陽の周りを365日かけて公転しています。太陽系の中心である天の川銀河の中心からの距離は約46億年です。太陽系の中心にある銀河の中心からの距離を引くと、太陽系が太陽から遠ざかる方向になります。太陽系の中心からの距離を引くと、太陽系が宇宙の中心に近づく方向になるため、地球が太陽から遠ざかる方向に公転することになります。つまり、太陽系が宇宙の中心に近づく方向になるということです。太陽系の中心からの距離を引くことで、地球が宇宙の中心に近づくことがわかりました。これにより、地球が太陽の周りを365日かけて公転した距離が判明しました。"]}], "tstamp": 1701242440.8832788} 50 | {"question_id": 50, "answer_id": "VnZpFkZukNRsYeBmQBeYvH", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["これまでに130万曲が公開されています。そのうちの約90%は標準MIDIファイル形式で、残りの10%がMP3形式です。音楽ストリーミングサービスでは、数百万の曲がストリーミングされています。これらの曲の多くは標準MIDIファイル形式に変換されます。最終的な答えは、130万曲です。"]}], "tstamp": 1701242444.3560302} 51 | {"question_id": 51, "answer_id": "3rKSQA4zn8rFQ5JV6VWvLN", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["はい、インターネットは世界中に広まり、知識や情報の共有に役立ちました。また、オンライン教育の発展にもつながり、科学や芸術の発展に貢献しました。さらに、コミュニケーションや通信の手段としても重要な役割を果たし、広範囲な文化の交流を促しました。"]}], "tstamp": 1701242447.6138132} 52 | {"question_id": 52, "answer_id": "3PEurEdAwthx8YQbp35ajk", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["スペインによる植民地化は、多くの先住民族にとって大きな脅威であり、彼らの文化や伝統に対する継続的な侵害でした。 アステカ帝国は人口と国土の広さにおいてスペインに対して優位にあり、スペインによる植民地化は、多くの先住民族にとって深刻な結果を引き起こしました。 アステカ帝国は、スペイン人による侵略により、国家の統一性と安定性が著しく低下しましたが、スペインによる植民地化によって農業生産の増加や経済発展が促され、先住民族の生活水準が向上しました。"]}], "tstamp": 1701242453.5674505} 53 | {"question_id": 53, "answer_id": "JX3oLEgSn3J4CeXS7yGd7j", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["確かに、14世紀は世界的な大流行の真っ只中でした。この時期には、西ヨーロッパや北アフリカの大部分が壊滅しました。しかし、黒死病は地域によってかなり異なりました。西ヨーロッパでは、人口の大部分を殺すほど広がりましたが、北アフリカやスペインではそれほど広がりませんでした。これにより、多くの国々が経済や社会の安定を失いました。一方、イギリスなどの先進国では、この時期に比較的安定した生活ができていました。"]}], "tstamp": 1701242459.0292325} 54 | {"question_id": 54, "answer_id": "ZJpBgS8cWqmmFZ4qEHn43j", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["彼は、地球の運動と大気との相互作用を研究し、植物の進化や人間の発達に重要な役割を果たしたと考えられています。また、生物の運動や進化を理解するために、多くの研究を行いました。彼の自然観は、ニュートン主義と呼ばれ、後の科学の発展に大きな影響を与えました。"]}], "tstamp": 1701242462.0647233} 55 | {"question_id": 55, "answer_id": "GSRaUQ6DeEuxxMcx7iv4Ei", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["ビートルズは結成されなかったでしょう。彼らは結成されず、音楽的な発展もなかったでしょう。ビートルズは間違いなく世界的な現象であり、彼らの音楽は世界中の人々によって愛されていますが、ビートルズは結成されることなしに存在しなかったでしょう。"]}], "tstamp": 1701242464.877655} 56 | {"question_id": 56, "answer_id": "66xpC7w6PtJwVwzQz5Cwnx", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["第二次世界大戦では、ナチス・ドイツの暗号化技術に対する懸念が高まっていました。これにより、連合国によるナチス・ドイツの暗号化技術の使用を制限することが求められていました。エニグマはドイツの暗号解読能力の中心的な存在であり、連合国によって重要な戦略ツールと見なされていました。しかし、エニグマ暗号の弱点や欠点が広く認識されると、ドイツは重要な暗号技術の使用を制限しました。これにより、連合国によるナチス・ドイツの暗号化技術の使用はほぼ不可能になりました。"]}], "tstamp": 1701242470.380424} 57 | {"question_id": 57, "answer_id": "m6K97ZDQCrKy4Tw3K48v7v", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["スエズ運河は、地中海とインド洋を結ぶ重要な交通路であり、19世紀後半にフランスによって建設されました。しかし、中東での紛争の激化により、この運河の役割は失われました。今日、地中海とインド洋の間にはフェリーやクルーズ船が運航されており、交通手段としての重要性を維持しています。"]}], "tstamp": 1701242473.8682234} 58 | {"question_id": 58, "answer_id": "36s2y5D2uSAi88mGdo7CUC", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["マヤ文明は、スペインによる征服や植民地化などの侵略により、17世紀と18世紀に深刻な打撃を受けました。この時期には、スペインの植民地支配や社会の変動などによって人口が減少し、多くの高度な技術や文化的な規範を失ったとされています。しかし、19世紀後半にメキシコ革命が起こり、先住民族に対するスペインの支配が終わりを迎えます。これにより、先住民族による自国内の経済的・文化的発展が促され、マヤ文明も再び繁栄するようになりました。"]}], "tstamp": 1701242478.9959152} 59 | {"question_id": 59, "answer_id": "NqyPnhX7N6WESmEpbxdGTP", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["コロンブスは、1492年にスペインから西インド諸島に航海して植民地を建設しました。その後、彼はスペインに戻り、スペインの拡大を続けました。この拡大により、ヨーロッパやアジアの大部分が植民地化されるようになりました。しかし、コロンブスのスペインによる西インド諸島への探検は、北アメリカ全体へのスペイン帝国の拡大を招き、アメリカ植民地の発展につながりました。"]}], "tstamp": 1701242483.310451} 60 | {"question_id": 60, "answer_id": "erernS4uEd4mw2Fxy89hkF", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["フィンセント・ファン・ゴッホは、生涯に2つの画塾に通い、数多くの賞を受賞しました。また、オランダやフランスなどで芸術的なキャリアを積み重ねました。彼の作品は高く評価され、国際的な評価を受けています。"]}], "tstamp": 1701242485.9019449} 61 | {"question_id": 61, "answer_id": "hEQddPCp5VDg4kCADawAL3", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["まず、テキストファイルを読み込んで、各行に出現する単語の数を取得します。その後、n行ごとに加算して、総数を表示します。その後、行数と出現した単語数を合算し、総出現回数を表示します。最後に、出現回数が最も多い行を特定して、その結果をテキスト出力します。この関数は、テキストファイル内の単語の出現パターンを解析するために使用されます。これにより、テキスト内の単語の総数や頻度が推定できます。"]}], "tstamp": 1701242491.307851} 62 | {"question_id": 62, "answer_id": "KAYp57XsESL3HojJS5Mu7A", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["動的計画法とは、与えられた問題に対して最も効果的なアプローチを見つける方法です。2つの入力文字列の最長共通部分列は、それらの長さの差から求められます。最短共通部分は、それらを等しく並べたときにできる最小の部分です。最終的な答え:最小値をマークします。"]}], "tstamp": 1701242494.8409142} 63 | {"question_id": 63, "answer_id": "hEmbN6yS8oQzeHHe6oy6Hr", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。Pythonの正規表現は、非常に柔軟な構文を持っており、様々な要素や条件に合わせることができます。例えば、メールアドレスの先頭の文字列が数字であるかどうかを示す正規表現があります。また、メールアドレスのパスワードの長さなど、いくつかの重要な要素にもマッチさせることができます。Pythonには他にも多くの高度な正規表現があり、これらはかなり簡単に使用できます。これらの強力な正規表現を使用すると、複雑な正規表現を作成することなしに、より簡単にメールアドレス検証を行うことができます。"]}], "tstamp": 1701242500.7932951} 64 | {"question_id": 64, "answer_id": "C7fD5y8PXLTVmrZEURT8uU", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです!まず、フィボナッチ数を要素に持つ配列を用意します。次に、フィボナッチ数の要素を並べ替え、それらの要素の積をフィボナッチ数とする単純なアルゴリズムを使用します。その後、フィボナッチ数列に含まれる2つの数値の合計を見つけ、それを使用してフィボナッチ数列を再帰的に定義します。このフィボナッチ数列は、多くの有用な分析に使用できます。動的計画法では、フィボナッチ数列をより簡単に定義できます。"]}], "tstamp": 1701242507.0855167} 65 | {"question_id": 65, "answer_id": "YBGMKWHQLUHz9xssxvbkpG", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。簡単なアルゴリズムとしては、まず、要素の順序付けに従ってソートされた配列から要素を取り出します。その後、取り出した要素の値に最も近い要素を見つけ、その要素がキーとなる要素であるかどうかを確認します。そして、キーとなる要素があれば、その要素からキーとなる要素を取得するために繰り返す必要があります。これにより、要素の順序付けに従って配列内のすべての要素を取得できます。"]}], "tstamp": 1701242511.7176266} 66 | {"question_id": 66, "answer_id": "EXKJPYYjeDBGDY6XxgWoi4", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。まず、スタックの要素にキューデータを渡します。次に、関数を呼び出して、キューデータをスタック内に積み重ねます。最後に、結果をスタックから取り出し、処理します。このプロセスを繰り返して、キューデータを積み重ね続けます。これにより、キューデータ構造ができ上がります。"]}], "tstamp": 1701242515.3018842} 67 | {"question_id": 67, "answer_id": "duBoaafJ6HspxomsXZLB3n", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。まず、各要素に何個の要素があるかを知る必要があります。次に、それらの要素を2つの配列に分散し、それらを加算して共通部分を見つける必要があります。これにより、2つの配列に合計でいくらの要素が含まれるのかがわかります。その後、それらの要素を加算して、合計値を見つけることができます。"]}], "tstamp": 1701242519.3369484} 68 | {"question_id": 68, "answer_id": "5DCL6vJdvwWLtaaELS3AKZ", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["-3"]}], "tstamp": 1701242519.4497533} 69 | {"question_id": 69, "answer_id": "36DkXdjvysaX4XQTDkKSgL", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["4"]}], "tstamp": 1701242519.5622807} 70 | {"question_id": 70, "answer_id": "cFy9PkKSFneoVUvq35rzbY", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["5 * 2 + 5 = 15です。答えは、15です。"]}], "tstamp": 1701242520.502086} 71 | {"question_id": 71, "answer_id": "kMWWJUd8sF3RD8pSZifBPZ", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。Eメールを書くには、まず、相手との関係や、相手に期待することなどを簡単に話し合う必要があります。その後、相手の会社や製品の強みや弱みについて話し合い、協力して成功するために重要な価値観や優先事項を明確にすることが重要です。最後に、お互いに成功と満足をもたらすパートナーシップを構築するために、重要な取引条件や契約条件を交渉し、書面で合意することが求められます。"]}], "tstamp": 1701242525.13585} 72 | {"question_id": 72, "answer_id": "WA2TyZEY2KyKBTamiWt8ac", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。まずは、自分の気持ちや願いを整理することが大切です。その後、上司や同僚と協力し、退職に関する手続きや手順について話し合う必要があります。一般的に、円滑な退職のためには、退職願を作成する前に、自分の気持ちや考えを上司や同僚と共有することが重要です。"]}], "tstamp": 1701242528.8513553} 73 | {"question_id": 73, "answer_id": "hU8pdgWptvWpdC8Tg2t3tr", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["慎重に考えて、あなたが推薦状を書く目的と重要性を明確にするようにしてください。これらの重要な要因のいくつかは、研究志向、教育目標、研究成果のアピール、キャリア展望などがあります。これらは、あなたの専門知識やスキル、教育的背景、および将来の役割に合わせたものでなければなりません。また、申請書の重要な部分として、あなたの専門的な貢献を示し、それらの分野における優れた業績を示す必要があります。最後に、申請書を書く際に考慮すべき重要なポイントには、入学審査委員会に対して、自分の強みや能力を強調し、学術的資格を強調すること、また、申請書の全体的な構造を作ることがあります。全体的に、これらの要因を考慮した推薦状を作成することが重要です。"]}], "tstamp": 1701242536.983183} 74 | {"question_id": 74, "answer_id": "2a2ArJpivJiWZuAsFwPyBn", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["お客様各位に、新しいソフトウェアソリューションのリリースとマーケティングに関する重要なご連絡を差し上げます。このリリースは、金融業界の生産性と効率化を促進するために設計された高度なソフトウェアスイートで、お客様に様々なメリットを提供することができます。主な機能には、効率的な銀行取引、迅速な資金管理、情報共有が含まれています。これらの機能を活用することで、金融サービスプロバイダーは、よりスマートかつ生産的になり、収益性を高めつつ、顧客満足度を高めることができます。最後に、本製品は、金融業務の全体的なパフォーマンスや効率性を大幅に向上させる豊富な機能を備えており、ビジネスに対する総合的な価値を大幅に向上させることが期待されています。詳細につきましては、添付ファイルをご覧いただき、今後のスケジュールについてご確認いただければ幸いです。何かご不明な点があれば、遠慮なくお問い合わせください。」"]}], "tstamp": 1701242547.0258815} 75 | {"question_id": 75, "answer_id": "G23Y69DXQqVuHB5dKiDYd5", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["お客様へ、本日はご希望のお時間に間に合わず、大変失礼いたしました。今後、より迅速なサービスを心がけるように努めます。お気軽にご連絡いただき、フィードバックやご意見をお聞かせください。ご不明な点があれば、遠慮なくお問い合わせください。素晴らしい一日を! 敬具、 Sarah Hartley --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------"]}], "tstamp": 1701242657.9978611} 76 | {"question_id": 76, "answer_id": "9fb7yE4yQqetGkHJ32mKFg", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["ジャズは、アメリカや西ヨーロッパを中心に発展した音楽スタイルであり、19世紀後半に発祥しました。当初は、ジャズは大衆音楽の中心的な存在でしたが、20世紀に入るとジャズはより洗練され、芸術性の高い音楽へと成長しました。今日でも、ジャズは世界中で広く愛されています。"]}], "tstamp": 1701242661.5268507} 77 | {"question_id": 77, "answer_id": "NKNgBZGKoSQ2QX7btTRhqx", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["素晴らしいハワイ旅行の計画にお手伝いいたします。まずは、ビーチや美しい景色、人気の観光スポットなど、ハワイで楽しめるさまざまなアクティビティから始めましょう。その後、ハワイの歴史や文化、先住民族による重要な儀式や伝統、美しい建築様式などをご紹介します。最後に、有名なゴルフやサーフィンなどのスポーツや、海辺でのリラックスした休暇、広大な庭園や植物園を訪れたり、地元の文化に触れたりする機会もたくさんあります。これらの素晴らしいハワイの文化・歴史・自然の美しさを、旅行中に存分に感じることができます。"]}], "tstamp": 1701242668.1624272} 78 | {"question_id": 78, "answer_id": "SJhAWFfHP6j7PVVkbF4QpK", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["『ジュラシック・ワールド』は、世界で最も有名なテーマパークであるジュラシック・ワールドの壊滅的な災害から始まります。この災害により、パークは放棄され、残された動物たちは野生に放たれました。その後、パークは再公開され、絶滅した恐竜たちを再導入しました。この映画では、ジュラ紀時代の恐竜や、後の時代に絶滅した様々な古生物が登場しています。主なテーマは、絶滅した古代種の再導入です。しかし、映画には多くの欠点があり、ストーリーの中心となるべき恐竜の家族があまりにも弱く、彼らの存在感が薄れてしまったことが最も大きな問題です。また、恐竜が人間によって操作されている点も、説得力不足となりました。全体的に、映画は非常に平凡な印象を受けました。"]}], "tstamp": 1701242677.0031397} 79 | {"question_id": 79, "answer_id": "MzRNgnXyeUrC5kLWhTp9bH", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです。まずは、ストリーミングサービスと音楽産業との関係や、それらが音楽業界に与える影響などについて話しましょう。その後、具体的な話題に移りましょう。ストリーミングサービスとは、インターネット上で音楽を聴くことができるサービスの一種です。これにより、消費者はさまざまな曲を楽しむことができます。現在、世界中には約2億9000万台のデジタルオーディオプレーヤーがあります。これらの消費者のうち、75%以上がストリーミングサービスを利用しています。ストリーミングサービスは、音楽の生産や販売にも影響を与えています。ストリーミングサービスにより、アーティストは収入を増やすことができます。また、ストリーミングサービスにより、消費者は新しい曲を見つけやすくなります。さらに、ストリーミングサービスにより、多くの人気曲が生まれています。最後に、ストリーミングサービスにより、ミュージシャンはライブパフォーマンスでより多くの観客を集めることができます。"]}], "tstamp": 1701242685.6149368} 80 | {"question_id": 80, "answer_id": "gcTj3iKUFqgbVHhvjVzhfG", "model_id": "rinna--japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo", "choices": [{"index": 0, "turns": ["私はこのコンサートで、史上最高のオーケストラの一つを鑑賞しました。彼らの演奏は素晴らしく、指揮者やオーケストラ・メンバーはオーケストラを見事に演奏し、音楽に素晴らしい音を与えていました。オーケストラ・メンバーも非常に熱心で、非常に印象的でした。彼らは非常にプロフェッショナルな態度で演奏していました。全体的に、このコンサートは、ヨーロッパでも最高クラスのオーケストラの一つです。本当に楽しみました。これらの演奏から多くの刺激を受けました。また、指揮者がコンサートに出席しなかったことに驚きました。彼の息子がコンサートのためにベルリンにいたようです。彼は指揮をしていないにもかかわらず、コンサートに出席して演奏を披露しました。彼が指揮を執っていれば、もっと良かったのですが。全体的に、このコンサートは、ヨーロッパでも最高クラスのオーケストラの一つです。本当に楽しみました。"]}], "tstamp": 1701242694.5648954} 81 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/jp_bench/model_answer/llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0/results.jsonl: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | {"question_id": 1, "answer_id": "fDKKmAmR5YxfNFfgkZ5Wpa", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["私は人間の言語モデルとして、人間のように時間を管理することはできない。しかし、時間管理のコツをいくつか紹介しよう：\n\n 1. 時間を可視化する。時間管理の第一歩は、自分の時間を把握することです。そうすれば、自分がどれだけの時間を使っているかを把握し、その時間をどのように使うかを決めることができます。\n 2. 時間を記録する。自分の時間を記録し、それを把握することで、時間を管理することができます。\n 3. タスクを整理する。タスクを整理することで、自分の時間をより効果的に使うことができます。\n 4. 優先順位をつける。優先順位をつけることで、自分の時間をより効果的に使うことができます。\n 5. リマインダーを設定する。リマインダーを設定することで、自分の時間をより効果的に使うことができます。\n 6. スケジュールを立てる。スケジュールを立てることで、自分の時間をより効果的に使うことができます。\n 7. 他人と時間を合わせる。他人と時間を合わせることで、自分の時間をより効果的に使うことができます。\n\nこれらのコツを使うことで、時間を効果的に管理し、人生をより有意義に過ごすことができるようになるでしょう。"]}], "tstamp": 1701237996.3947904} 2 | {"question_id": 2, "answer_id": "iC6dGhjqAZPychfNfJ6wEH", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["ストレスに対処する方法はいくつかある。 例えば、定期的に運動する。散歩をしたり、ハイキングをしたり、ジムに行ったり、水泳をしたり、ヨガをしたり、ランニングをしたり。 瞑想をする。散歩やランニングをする前に、数分間呼吸に集中するのもいい。 睡眠をとる。十分な睡眠をとることが、ストレスを和らげるのに役立つ。 定期的に食事をする。食事を楽しんだり、外食をしたり、友人と食事をするなど、楽しみながら食事をするのもいい。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 定期的に運動する。定期的に運動することは、ストレスを和らげるのに役立ちます。 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生産的な仕事をするための環境を作る：生産的な仕事をするためには、集中して仕事に取り組める環境を作ることが大切だ。例えば、集中力を高めるために、静かな場所を選ぶ、照明を明るくする、快適な椅子を用意するなどの工夫ができる。 3. 生産的な仕事に集中するためのツールを活用する：生産的な仕事に集中するために、生産性を高めるためのツールを活用するのも有効だ。例えば、ToDoリスト、ToDoリストを整理するためのノート、集中力を高めるためのアプリなどを活用することで、生産性を高めることができる。 4. 生産的な仕事に集中するためのコミュニケーションを活用する：生産的な仕事に集中するためには、適切なコミュニケーションをとることが大切だ。例えば、集中するために1人で仕事をする場合でも、同僚や上司、チームメンバーとコミュニケーションをとることで、生産性を高めることができる。 5. 生産的な仕事に集中するための休憩を取る：生産的な仕事に集中するためには、定期的に休憩を取ることが大切だ。例えば、昼食や夕食の時間に、リラックスして生産的な仕事に戻ることができる。 6. 生産的な仕事に集中するための健康管理を行う：生産的な仕事に集中するためには、健康管理を行うことが大切だ。例えば、健康的な食事、定期的な運動、十分な睡眠などを心がけることで、生産的な仕事に集中することができる。 これらの戦略を実践することで、生産的な仕事に集中することができ、生産性を高めることができる。生産的な仕事をするためにオフィスに行く代わりに、在宅勤務を活用してみてはいかがだろうか。"]}], "tstamp": 1701238078.3509111} 5 | {"question_id": 5, "answer_id": "PV7JnnguxjCdQuXMiCEyuP", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["量子コンピュータとは、重ね合わせの状態を維持することで、これまでよりも高速な計算を可能にするコンピュータのことである。重ね合わせとは、量子ビット（qubit）の2つの状態の重ね合わせのことである。量子コンピュータは、この重ね合わせの状態を維持することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータが実現するには、量子ビット（qubit）を作成する必要がある。量子ビットは通常、2つの状態を取ることができる量子ビットのことである。これらの量子ビットは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来のコンピュータでは不可能な計算を実行することができる。 量子コンピュータは、量子力学の法則に従った方法で操作することができる。量子ビットを操作することで、従来"]}], "tstamp": 1701238143.3392549} 6 | {"question_id": 6, "answer_id": "WxddGvgZtXZ9SNTuuHL3Rr", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["動物性タンパク質は、牛、羊、ヤギ、豚、魚、甲殻類、昆虫、乳製品など、さまざまな種類の生き物から得ることができる。植物性タンパク質は、大豆、ナッツ類、種子類、野菜、果物などのさまざまな植物から得ることができる。"]}], "tstamp": 1701238145.1868281} 7 | {"question_id": 7, "answer_id": "2pizYwgKSXzci6FVuKFYja", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["批判的思考とは、自分の考えや行動を批判的に振り返ることです。批判的思考は、事実と意見を区別し、事実を事実として受け入れ、意見を意見として受け入れることから始まります。 批判的思考は、客観的な視点を持つために、自分の考えや行動を評価することから始まります。批判的思考にはさまざまな方法がありますが、重要なのは、批判的思考を訓練することです。 批判的思考の訓練には、以下のような方法があります： 批判的な観察：自分の行動や考えを他の人の視点で見る。 批判的な思考：自分の考えや行動を批判的に分析する。 批判的な推論：自分の考えや行動をよりよく説明できる新しい考えを生み出す。 批判的な問題解決：自分の行動や考えをよりよく説明できる新しい解決策を見つける。 批判的な思考は、より良い決断を下し、より良い意思決定を下すための重要なツールです。"]}], "tstamp": 1701238151.9452367} 8 | {"question_id": 8, "answer_id": "kaQGSYw9rLiLB3KUy6essc", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["AIは教育分野にどのような影響を与えているのか？"]}], "tstamp": 1701238152.4163163} 9 | {"question_id": 9, "answer_id": "4djyWzgEyakCoyCapXun8q", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["この分野における最近の進歩について教えてください。"]}], "tstamp": 1701238152.7699528} 10 | {"question_id": 10, "answer_id": "LfkBJKRKRTqBXtMTdUkRLY", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["1.相手の長所に集中する\n2.相手の短所に集中する\n3.相手の長所を強調する。"]}], "tstamp": 1701238153.5917954} 11 | {"question_id": 11, "answer_id": "ki5L398HoeNkEPUzNmfuKV", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["どちらのペットボトルも同じ量の水を運ぶ。"]}], "tstamp": 1701238153.946062} 12 | {"question_id": 12, "answer_id": "XNMWQWUf5MLiV89aASHPij", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["アクセシビリティとインクルージョンを促進する公共交通システムを設計する際には、次のような要素を考慮すべきである： - アクセシビリティ：アクセシビリティを高めるためには、アクセシブルな交通機関の種類を増やすこと、アクセシブルな交通機関へのアクセスを容易にするために建物のバリアフリー化を進めること、アクセシブルな交通機関へのアクセスを容易にするために公共交通機関にアクセシブルなインターフェイスを追加すること、アクセシブルな交通機関にアクセシブルな車両を使用することなどが考えられる。 - インクルージョン：インクルージョンを促進するためには、アクセシブルな交通機関の種類を増やすこと、アクセシブルな交通機関へのアクセスを容易にするために建物のバリアフリー化を進めること、アクセシブルな交通機関へのアクセスを容易にするために公共交通機関にアクセシブルなインターフェイスを追加すること、アクセシブルな交通機関にアクセシブルな車両を使用することなどが考えられる。 - 持続可能性：持続可能性を促進するためには、持続可能な交通手段の開発、既存の交通手段の持続可能性を高めること、環境に優しい交通手段へのアクセスを容易にすることなどが考えられる。 - アクセシビリティ、インクルージョン、持続可能性、この3つの重要な要素を考慮することで、アクセシビリティとインクルージョンを促進し、持続可能性を促進し、アクセシビリティとインクルージョンと持続可能性を促進しながら、アクセシビリティとインクルージョンと持続可能性を促進する公共交通システムを設計することができる。"]}], "tstamp": 1701238164.7162833} 13 | {"question_id": 13, "answer_id": "YZVJR4qD2iuDdaSafrGfDy", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["ありがとう。"]}], "tstamp": 1701238164.807637} 14 | {"question_id": 14, "answer_id": "kN89NNsQvNMDYQpxPKreMQ", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["言語や文化の壁は、人々のコミュニケーションや人間関係の形成にどのような影響を与えるか？"]}], "tstamp": 1701238165.572611} 15 | {"question_id": 15, "answer_id": "d8VUyaLoEpqWAYPMJJyUaq", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["こんにちは"]}], "tstamp": 1701238165.6345968} 16 | {"question_id": 16, "answer_id": "CGnRJWB2TCyqskXdZPEApu", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["ハイ"]}], "tstamp": 1701238165.695821} 17 | {"question_id": 17, "answer_id": "fjfcewVekLUCqD92WKCkzn", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["予防接種は、主に感染症の蔓延を阻止するために開発された。予防接種の主な目的は、特定の感染症に対して免疫をつけることである。これは、感染症の流行を阻止するために、免疫を持たない人々にワクチンを接種することで達成される。ワクチン接種は、感染症の蔓延を阻止し、感染症の脅威を減らし、個人と集団を守ることができる。 集団免疫とは、集団の大多数が特定の感染症に対する免疫を持っていることを意味する。集団免疫は、集団の一部が特定の感染症に対して免疫を持っていることで達成される。集団免疫は、集団の一部が感染症に罹患するリスクを減らし、集団の他のメンバーが感染症に罹患するリスクを減らすことができる。"]}], "tstamp": 1701238171.079165} 18 | {"question_id": 18, "answer_id": "HrWTgAydcr32xj43tFCTVd", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["こんにちは"]}], "tstamp": 1701238171.1408389} 19 | {"question_id": 19, "answer_id": "eX7epdUaNMFr5TWxcWYvyY", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["健康的な食生活は、より少ない脂肪、炭水化物、塩分で構成される。\n\n社会的要因：社会的要因には、文化的、経済的な要因が含まれる。例えば、食料品店の棚に健康的な選択肢が少ない場合、人々はより保守的な食生活を送るようになる。\n\n経済的要因：経済的要因には、個人的な経済状態、家族の経済的困難などが含まれる。例えば、低所得世帯では、人々はより保守的な食生活を送るようになる。\n\n健康的な食生活を促進するためには、これらの要因に焦点を当て、個人のニーズや状況に応じて、より健康的な選択肢を提供することが重要である。"]}], "tstamp": 1701238175.8895812} 20 | {"question_id": 20, "answer_id": "S8cN9CMjKYXPrb3g4vSrZv", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["自然淘汰は、生物がその環境で生き残るのに必要な特性を進化させるためのプロセスである。このプロセスは、遺伝的変異、選択圧、そして自然淘汰という3つの主要な要素によって構成されている。 遺伝的変異：遺伝的変異とは、生物が自然環境や生存に有利になるような形質を獲得するために、突然変異によって引き起こされる遺伝的変化である。このプロセスには、突然変異、重複、組み換え、自然選択などの複数の段階がある。 選択圧：選択圧とは、生物が生き残るのに必要な特定の特性を進化させるために、自然環境が生物に与える特定の圧力である。このプロセスには、捕食者、気候変動、捕食者の繁殖力、気候変動などがある。 自然淘汰：自然淘汰は、選択圧の結果として引き起こされる、特定の特性を進化させるための生物の適応プロセスである。このプロセスは、遺伝的変異、選択圧、そして自然淘汰という3つの主要な要素によって構成されている。 これらのプロセスによって、生物は生存に必要な特定の特性を進化させることができ、種は生存に必要な特定の特性を進化させることができる。自然淘汰は、生存に必要な特定の特性を進化させるための生物の適応プロセスである。 結論として、自然淘汰は、生存に必要な特定の特性を進化させるための生物の適応プロセスである。このプロセスは、遺伝的変異、選択圧、そして自然淘汰という3つの主要な要素によって構成されている。"]}], "tstamp": 1701238186.498155} 21 | {"question_id": 21, "answer_id": "BYJywYAtn9f8wjCrUnsrRz", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["\"騎士、私はあなたのためにここに来ました。\""]}], "tstamp": 1701238186.9984918} 22 | {"question_id": 22, "answer_id": "UkgmGosQnyupq85AQSPUWC", "model_id": 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["「あれ？ちょっと待って、それって何？」「ああ、それは昨日の夜、私が家に帰ってきたときに見たんだ。とても不思議に思ってね。」「私が見たのは、何かとても奇妙なものだった。私は何かを見たのだろうか？何かを見たのだろうか？」"]}], "tstamp": 1701238202.3728864} 33 | {"question_id": 33, "answer_id": "DFjSFDttUCToVmP4pKjZNM", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["Googleマップがあるのに、なぜ紙の地図を使うのか？"]}], "tstamp": 1701238202.8438232} 34 | {"question_id": 34, "answer_id": "CUErEs8FvTEHrbAjgxbC63", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["社交辞令的な会話をする人は、あなたが彼らとの関係を築きたいと思っていることを知っているので、あなたに近づきます。そのため、あなたは、相手が本当に興味を持っているのか、それとも社交辞令なのかを判断するために、彼らの会話に注意を払う必要があります。"]}], "tstamp": 1701238205.1050036} 35 | {"question_id": 35, "answer_id": "YBc4nufHfLbRyM4vE6Czfy", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["地元の商店は、地域社会の一部としての社会的なつながりを提供する。\n地元の商店は、地域社会のニーズを反映した商品やサービスを提供することが多い。\n地元の商店は、地元の顧客の嗜好やニーズを熟知しているため、より良いサービスを提供できる。\n地元の商店は、商品の品質やサービスの質についての評判を得ているため、安心して買い物ができる。\n地元の商店は、地域社会の文化に深く根ざしているため、地域社会をより深く理解することができる。\n地元の商店は、商品の品質やサービスの質についての評判を得ているため、安心して買い物ができる。"]}], "tstamp": 1701238209.602741} 36 | {"question_id": 36, "answer_id": "VQo2ni76YrhoiJnU3ayJRB", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["それは、その情報がどのように提示されたかによる。私が信頼できると考えるソースは、少なくとも私がそのソースを信頼できると考える理由を提供している。その情報が信頼できないと思うなら、自分が信頼できないソースに頼る理由を説明する必要がある。"]}], "tstamp": 1701238211.6137815} 37 | {"question_id": 37, "answer_id": "WfAyxa5qj8dT4X2kEWV4Li", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["何もない"]}], "tstamp": 1701238211.7338753} 38 | {"question_id": 38, "answer_id": "a5vUG2MkwNwEjKeUYaiq5M", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, 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"model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["動的計画法を使って2つの入力文字列の最長共通部分列を求めるPython関数を実装するには、次の手順を実行します： 1.まず、入力された文字列のリストを2つ作成し、それぞれのリストの長さを指定します。 2.次に、各リストの最初の要素を取り出し、それらを連結して新しい文字列を作成します。 3.次に、2つの新しい文字列の長さを比較し、最長の文字列を見つけます。 4.最後に、最長の文字列を出力します。"]}], "tstamp": 1701238236.532964} 63 | {"question_id": 63, "answer_id": "U9Pp9rSfzGbC3EhbNveEAF", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["Pythonでメールアドレスの検証を行うための正規表現を作成するには、まず正規表現を作成する必要があります。Pythonで正規表現を作成するには、reモジュールを使用します。 reモジュールは、Pythonの正規表現エンジンで、文字列のパターンマッチングをサポートしています。正規表現エンジンを使用することで、正規表現を簡単に作成できます。以下は、正規表現を使用してメールアドレスを検証するコードの例です： print(re.match(\"^[a-z0-9._%+-]+@[a-z0-9.-]+\\.[a-z]{2,4}$\", email)) このコードでは、メールアドレスのパターンを定義しています。[a-z0-9._%+-]+は、メールアドレスの先頭にある1つ以上の数字、a-z0-9.-は、先頭から最後までのすべての文字、[a-z]{2,4}は、先頭から最後までのすべての文字を表します。 このコードは、アドレスが有効であるかどうかをチェックし、アドレスが有効であればTrueを返します。 正規表現を使用してメールアドレスを検証するには、reモジュールを使用して正規表現を作成する必要があります。また、この正規表現がどのように機能するのかを理解するために、正規表現の構文についても理解しておく必要があります。"]}], "tstamp": 1701238246.203119} 64 | {"question_id": 64, "answer_id": "WwvprzGmFhgZ4bk7bmXZi8", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["Pythonでコードを書けますか？"]}], "tstamp": 1701238246.469618} 65 | {"question_id": 65, "answer_id": "gZnNHauaNF2m2D3fyqZQ9j", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんだ！以下は、2つの要素の差が大きい順にソートされたリストから、要素を2つ選択するためのPythonコードです： ``python import random def search_sorted_list(sorted_list): for index, element in enumerate(sorted_list): if element >= random.random() * (sorted_list[index] - sorted_list[index - 1]): return index return None def search_sorted_list_with_random_search(sorted_list, random_search): for index, element in enumerate(sorted_list): if element >= random_search() * (sorted_list[index] - sorted_list[index - 1]): return index return None ``` このコードは、要素の差が大きい順にソートされたリストから要素を2つ選択するために使用できます。random_search()メソッドは、リスト内の要素の差が大きい要素をランダムに選択します。要素が見つからない場合、このメソッドは0からリストの長さ - 1までのランダムなインデックスを返します。"]}], "tstamp": 1701238254.7763371} 66 | {"question_id": 66, "answer_id": "Cko9o2JWR8kt6fNML2bc5t", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["こんにちは"]}], "tstamp": 1701238254.8379142} 67 | {"question_id": 67, "answer_id": "3wSbY99afbaXr8j7mEZh6T", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["もちろんです！以下は、2つの配列の共通要素を求める関数をPythonで実装したものです： import numpy as np def intersect(arr1, arr2): \"\"\" 2つの配列の共通要素を返す。 \"\"\" if len(arr1) == 0 or len(arr2) == 0: return [] return np.intersect1d(arr1, arr2) ``` この関数は、2つの配列が空でない場合、2つの配列の最初の要素を返すことに注意してください。これは、2つの配列が空の場合に正しく動作するようにするためです。また、2つの配列が空でない場合、numpy.intersect1d関数を使用して、2つの配列の最初の要素を含む1次元配列を作成します。 この関数は、numpyのintersect1d関数を使用して、2つの配列の共通要素を含む1次元配列を作成するため、追加のデータ構造を使用しません。この関数を使用するには、numpyライブラリが必要です。"]}], "tstamp": 1701238262.5100248} 68 | {"question_id": 68, "answer_id": "JxoHpJcsGkKaRnNaFewsp3", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["f(2) = 12"]}], "tstamp": 1701238262.805739} 69 | {"question_id": 69, "answer_id": "fsMY9kBqYECByA57UM3n3W", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["2"]}], "tstamp": 1701238262.8667088} 70 | {"question_id": 70, "answer_id": "ASrnQrdwwWvDLMMgzfxDiM", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["線分(a, b)の長さをxとする。a = 2, b = -2とすると、線分(a, b)の長さはx = (a - b)/2となる。"]}], "tstamp": 1701238264.6564994} 71 | {"question_id": 71, "answer_id": "A2TdKjpV5RkhxHooH7hQzP", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, 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["先日は、ご注文の品をお送りするのが遅れてしまい、申し訳ありませんでした。現在、すべての商品を配送業者に引き渡すことができました。ご注文の品をお受け取りになり、ご満足いただけることを願っております。"]}], "tstamp": 1701238267.967662} 76 | {"question_id": 76, "answer_id": "aWpkJeo52XpZPGFd6ZbGn6", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["こんにちは"]}], "tstamp": 1701238268.0298069} 77 | {"question_id": 77, "answer_id": "HAUsdVTZz6D3iEJUdiYFxq", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["こんにちは"]}], "tstamp": 1701238268.0912666} 78 | {"question_id": 78, "answer_id": "4SANHCWTEuW6UUhphWFa2Y", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["サイバーパンク映画について教えてください"]}], "tstamp": 1701238268.359334} 79 | {"question_id": 79, "answer_id": "eWaHnfzusnm3zDgAhB4c9g", "model_id": "llm-jp--llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0", "choices": [{"index": 0, "turns": ["ハイ"]}], "tstamp": 1701238268.4214292} 80 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