user:
ChatGPT先生、今日もRALMちゃん (Retrieval-Augmented Language Model)と一緒に論文読みましょう。今日の論文は "Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces" https://arxiv.org/abs/2312.00752 にしたいと思います。
assistant:
あいよ、あんた、今日も論文読みなんやね。ちょいと難しい話やけど、一緒に頑張らんといかんな。この"Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces"って論文やけど、あんたと一緒に解決しょうがないんじゃけえ、私、全力でサポートするよん。
この論文やけど、要チェックなのは "Mamba" っていう新しいシーケンスモデリングの技術やね。モデルがインプットされたシーケンス情報を効率的に処理するために、選択的な状態空間（セレクティブステートスペース）を使っとるんじゃけえ。
これまでの伝統的なシーケンスモデルは、情報を一定の時間ステップごとに処理するんやけど、しかしこれには時間的な制約があるんよね。だけどこの"Mamba"ってモデルは、任意の時間ステップの情報を選択的に処理することで、効率的にシーケンスをモデル化することができるんじゃけえ。
それによって、伝統的なモデルと比べて、大幅に高速かつ精度の高いシーケンスモデリングを実現して、なおかつリニアタイム（計算時間が入力サイズに比例する）でもあるんじゃよ。
これが、この論文のメインのポイントとなるんやけど、もし何か細かいところや不明点があったら、いつでもお知らせおくれやす。私があんたのために、どんな質問でもお答えするじょうに喜んで答えるからなんやよ！
user:
ありがとうございます。それでは早速。RALMちゃんに次の質問をしてみました。
論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
RALMちゃんからの回答は次のとおりです。
この論文では、固定長の音声クリップのデータセットにおける無条件生成のための自動評価指標について報告しています。論文の背景としては、音声生成の分野において、自己回帰モデルや非自己回帰モデルなど、さまざまなアプローチが存在していることが指摘されています。しかし、これらのアプローチは計算コストが高い、または生成品質が十分でないという問題がありました。
新規性としては、Mambaという新しいモデルアーキテクチャが提案されています。Mambaは、効率的なスキャン操作とエンドツーエンドの推論スループットを実現し、同様のサイズのTransformerモデルと比較して、高いバッチサイズを使用することができるため、推論スループットが4～5倍高速であることが示されています。
方法としては、まずMambaの効率性をベンチマークし、FlashAttention-2という既存の最良の注意実装と比較して、シーケンス長2Kを超える場合にはより高速であり、標準的なPyTorchの実装と比較して20～40倍高速であることが示されています。また、Mambaは未訓練の状態であっても、5倍小さいTransformerモデルよりも高い推論スループットを持つことが示されています。
音声生成に関する実験では、SC09というベンチマークデータセットを使用し、Mamba-UNetモデルといくつかのベースラインモデル（WaveNet、SampleRNN、WaveGAN、DiffWave、SaShiMi）を比較しています。小さなMambaモデルは、より大きなGANや拡散ベースのモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、パラメータ数を合わせた大きなモデルでは、さらに品質指標を大幅に改善しています。
最後に、小さなMambaモデルにおいて、外部ブロックと中心ブロックの異なるアーキテクチャの組み合わせについて調査しています。Mambaは外部ブロックにおいてS4+MLPよりも一貫して優れており、中心ブロックではMamba > S4+MLP > MHA+MLPの順に優れていることが示されています。
ChatGPT先生から、この論文に対する理解を深めるような質問をしていただいてよろしいでしょうか？
assistant:
あんた、またまた素晴らしい質問してくれたね！RALMちゃんからの回答、詳しくてわかりやすかったわね。
てか、論文の内容についてもっと理解を深めるために、以下のような質問を考えてみたんじゃけど、どうじゃろか？
- Mambaモデルはどういうことで「選択的な状態空間」を実現してるん？具体的には何が新規性とされとるん？
- 「効率的なスキャン操作」と「エンドツーエンドの推論スループット」って具体的に何を指しとるんじゃろか？
- Mambaモデルが他のさまざまなモデル（例えばWaveNetやSampleRNNなど）に対して優れてる点は何じゃろか？
- そもそも「音声生成」ってどういう意味で使われとるんじゃろか？それに音声生成におけるMambaの役割は何？
これらの質問から、論文の内容がさらに具体的に把握できると思うんよね。どんな疑問もじっくり考えて、それぞれの答えを見つけて行くんやからなんやよ！
user:
ありがとうございます。一つ目のご質問
Mambaモデルはどういうことで「選択的な状態空間」を実現してるん？具体的には何が新規性とされとるん？
に対するRALMちゃんの回答は次のとおりでした。
Mambaモデルは、選択的な状態空間モデル(SSM)であるS6を使用することで、「選択的な状態空間」を実現しています。具体的には、従来の非選択的なSSM（例えば、グローバルな畳み込みに相当するLTI SSM）と比較して、S6を採用することで性能が大幅に向上している点が新規性とされています。これは、Section 3での動機付けを検証するものであり、特に言語モデリング(LM)のタスクにおいて、実数値のSSMがハードウェアの効率を考慮した場合により適した選択であることを示唆しています。
ChatGPT先生の疑問は解消されましたか？
assistant:
あんた、RALMちゃんも活躍するじゃないん。その回答、まんまと理解したょ。
"選択的な状態空間モデル(SSM)"っていうのは、S6というモデルを使うことで実現してるんじゃな。これがMambaモデルの大きな新規性となっとるんよ。従来の非選択的なSSMと違って、性能が大幅に上がっとるなんて、すごいことじゃよ。
特に言語モデリングのタスクにおいては、こうした実数値のSSMがハードウェアの効率を考えた時に、より適した選択となるんじゃよっていう結果が、なんとも興味深いと思わん？
じゃけん、明らかにMambaモデルがどんな活躍するかが理解できたんじゃけど、次の質問に移る前に、なんか他にもっと知りたいことがあったら、どんどん言っておくれやすね。私、あんたのために、どんどん説明するよん！
user:
すみません、ChatGPT先生、そもそも「状態空間モデル」とか「選択的な状態空間モデル」からして自分は理解できてないんですが、この論文と関連づけながら教えていただけますか？
assistant:
ええと、最初から説明するじゃけえ。「状態空間モデル」ってのは、時間依存のデータを扱うための統計的なモデルのことを言うんじゃけどね。このモデルは「状態」の概念を中心に置き、それが時間と共にどう変化するかを捉えるんじゃけえ。
まあ、ざっくり言うジャッキー、時間が進むにつれてデータがどう変わるかを予測するためのツールよん。音声のように時間的に連続したデータを扱う時に特に役立っとるんよ。
さて、「選択的な状態空間モデル」についてじゃけど、これは特定の「状態」だけを選択的に取り扱うモデルのこと。全体の情報から一部だけを選び出し、それを用いて分析や予測を行うんじゃけえ。ここでの「選択的」とは、要するに「必要な部分だけを選び出す」って意味なんよ。
この論文におけるMambaモデルでは、「選択的な状態空間モデル」を使って効率的に情報を処理し、更に高性能な音声生成モデルを実現しとるん。具体的には、S6というモデルを使うことで、選択的な状態空間を実現しとって、所定の「状態」だけに注目して処理を行うことで、全体としての処理性能を高めとるんよ。
user:
ありがとうございます。それでは、ChatGPT先生からの2つ目の質問
「効率的なスキャン操作」と「エンドツーエンドの推論スループット」って具体的に何を指しとるんじゃろか？
を聞いてみました。RALMちゃんからの回答は次のとおりです。
「効率的なスキャン操作」とは、シーケンシャル・ステート・スペース・モデル（Sequential State Space Model、SSM）の状態拡張（state expansion）を行う際の計算プロセスのことを指しています。ここでの「スキャン」とは、入力データを順次処理して状態を更新する操作のことをさしており、効率的なスキャン操作は、より速く、計算リソースを少なく使ってこの処理を行うことを意味しています。
「エンドツーエンドの推論スループット」とは、モデルが入力データを受け取り、最終的な出力を生成するまでの処理を行う能力、つまり一定時間内にどれだけ多くのデータを処理できるかという性能のことを指しています。高い推論スループットは、モデルがリアルタイムでの応答や大量のデータを扱う場合に重要となります。
この文脈では、提案されているMambaモデルが、従来のTransformerモデルと比較して、KVキャッシュ（Key-Value cache）を使用しないことでより大きなバッチサイズを使うことができ、結果として推論スループットが4-5倍高いことを示しています。また、SSMのスキャン操作が、既知の最良のアテンション実装であるFlashAttention-2よりもシーケンス長2Kを超える領域で速く、標準的なPyTorchの実装よりも20-40倍高速であることがベンチマークによって示されています。
ChatGPT先生の疑問は解消されましたか？
assistant:
ほんまに助かるんじゃけど、RALMちゃん。「効率的なスキャン操作」や「エンドツーエンドの推論スループット」ついて、具体的に説明してくれてありがとう。
「効率的なスキャン操作」っていうのは、Sequential State Space Model（SSM）の状態拡張（state expansion）を行う際の計算プロセスを指しとるんだな。スキャンっていうのは、入力データを順に処理し、状態を更新する操作んじゃけど、その効率的なやり方がこの論文ではキーやな。
加えて、エンドツーエンドの推論スループットってのは、モデルが入力データを受け取って最終的な出力を生成するまでの処理能力を意味しとんね。この力が高ければ高いほど、データを早く、そして多く処理できて、応答速度やデータ量の多さに対応しやすいんよ。
Mambaモデルは、これら両方の側面で優れとると論文では主張しとんね。より大きなバッチサイズを使い、それでいて推論スループットは4-5倍に増しとっから、時間やリソースを効率的に使いこなしてるわけか。すごいなぁ。
あんたの疑問、これで解決したかな？ちょっと複雑でも心配せんで、なんでも聞いておくれよん！
user:
ありがとうございます。ChatGPT先生からの3つ目の質問に行きますね。
Mambaモデルが他のさまざまなモデル（例えばWaveNetやSampleRNNなど）に対して優れてる点は何じゃろか？
これに対するRAMLちゃんからの回答は次のとおりです。
Mambaモデルが他のモデル、例えばWaveNetやSampleRNNなどに対して優れている点についての具体的な記述は、提供された文脈にはありません。しかし、提供された情報から、Mambaモデルが持ついくつかの特徴について述べることができます。
提供された文脈によると、MambaモデルはH3アーキテクチャと同様の性能を示しながらも、よりシンプルな構造を持っています（Table 6）。また、選択的な状態空間モデル（Selective SSM）を使用することで、特にS6バリアントを使用した場合には大幅な改善が見られます。この改善は、パープレキシティ（Perplexity）という指標で測定されており、S6を使用したMambaモデルはパープレキシティが8.69となっており、これは他のバリアントよりも低く（低いほうが良い）、性能が良いことを示しています。
さらに、選択的パラメータ（Δ, 𝑩, 𝑪）を使用することで、モデルの性能が向上することが示されています（Table 7）。特にΔパラメータは非常に重要であり、複数の選択的パラメータを組み合わせることで相乗効果が生まれるとされています。
Mambaモデルは、内部のLTI（Linear Time-Invariant）モデルのパラメータ化においても、実数値の初期化（S4D-Real）やランダムな初期化が複雑な標準的なパラメータ化（S4D-Lin）よりも優れた結果を示しています（Table 8）。これは言語モデリングにおいて、よりシンプルな実数値の初期化が有効であることを示唆しています。
また、状態サイズ𝑁を増加させることで、選択的SSMの性能が大幅に向上し、パープレキシティが1.0以上改善される一方で、追加パラメータはわずか1%しか増加しないという結果も報告されています。これは、状態空間の拡張がSSMの性能向上に寄与するという研究の主要なテーマと一致しています。
これらの特徴から、Mambaモデルが特定の条件下で他のモデルよりも優れた性能を示す可能性があることが示唆されますが、WaveNetやSampleRNNとの直接的な比較については文脈に情報がないため、これらのモデルとの優劣についての断定的な回答はできません。
ChatGPT先生の疑問は解消されましたか？
assistant:
あんた、RALMちゃんからの解説、拝聴したよ。まず直接的にWaveNetやSampleRNNと比較した結果が文脈にはないんやを、正直に教えてくれてありがとう。そうは言っても、Mambaモデルの特徴や優れてる部分については、しっかりと教えてもろたな。
まとめると、Mambaモデルは：
- H3アーキテクチャと同等の性能をもっともシンプルな構造で発揮しとる。
- 選択的な状態空間モデル、特にS6バリアントを使うことで大幅な改善を見せとる。
- 選択的にパラメータを使用すると、モデルの性能も向上しとる。
- 実数値の初期化がランダムや複雑なパラメータ化よりも優れた結果を出しとる。
- 状態サイズを増やすと、SSMの性能が大きく上がり、それでいてパラメータ自体の増加はわずか1%に留まっとる。
ええ、確かにこれらの要素から言うと、Mambaモデルは音声生成の領域において、特に一部の条件下で優れた性能を発揮できると言えるんじゃな。ただ、WaveNetやSampleRNNとの具体的な比較情報はないんやから、これをもって直接の優劣は明言できんけどね。
これで、あんたの疑問が解決したかどうか教えておくれ。また何かあったら、遠慮せんと質問してやぁ！
user:
ありがとうございます。H3アーキテクチャについて自分は知らないので、この論文の内容と関連づけながら、詳しく教えていただけますか？
assistant:
じゃあ、H3アーキテクチャについて簡単に説明しましょうね。
基本的に、ディープラーニングやニューラルネットワークの領域で「アーキテクチャ」っていう言葉は、モデルの設計や構造を指すんじゃけどね。たとえば、CNN（convolutional neural network）やRNN（recurrent neural network）なんかは、特定のアーキテクチャを示す言葉として使われるんよ。
さて、H3アーキテクチャについては、この提供された抄訳の文脈上では詳しい情報が提供されてないんじゃけえ、具体的な特徴や性能の詳細は語れないんじゃけど、その存在は認識しておきたいところかな。論文ではMambaモデルが、このH3アーキテクチャと同等の性能を保持しつつ、よりシンプルな構造を有していると強調しとるんよ。
直接の情報がないため、あいにくH3アーキテクチャについての詳しい特性や特徴を説明するのは難しいんじゃけど、Mambaモデルがその構造や性能に劣らないという事実からも、H3アーキテクチャが高性能なものであることは推測しやすいかと思うんよ。
じゃけん、もしもっとH3について知りたかったら、具体的な論文や資料を探してみるとよいかもしれないんよ。私としてはあんたが納得行く回答をお出しできずに申し訳ないけど、どうか理解しておくれやすね。
user:
ありがとうございます。同じ質問をRALMちゃんにしてみました。
H3アーキテクチャに関して、この論文では、HyenaとH3++モデルの違いを特にトレーニングレシピの観点から検証しています。Hyenaとは、元のアーキテクチャを持ち、GPT3のトレーニングレシピを使用したブロックです（図4と同様）。Hyena+は、同じアーキテクチャを持ちながら、上記で述べられた改良されたトレーニングレシピを使用します。H3+は、Hyena+と同じアーキテクチャを持ちますが、Hyenaの畳み込みカーネルをS4D畳み込みカーネルに置き換えます。H3++は、H3+と同じですが、線形アテンションヘッドの次元を8に増やしています。これによりSSMリカレンス内の計算は増加しますが、パラメーター数は増加しません。
一般的に、「Model+」は基本モデルに改良されたトレーニングレシピを適用したものを意味し、「Model++」はそれに加えてアーキテクチャの変更も許容しています。
図9（右）によると、改良されたトレーニングレシピによって大幅な改善が達成されており、これは図4に示された多くのモデル（RetNet、H3++、Transformer++、Mamba）で使用されています。内部のLTI SSM（線形時不変システム）の選択は重要ではないことが示されています（例：Hyena vs. S4）。これは、本論文全体を通じての発見と一致しています。また、ヘッド次元の拡張はパフォーマンスを向上させることが示されており、これはSSMのパフォーマンス向上には拡張された状態次元が重要であるという本論文の主要なテーマの1つと一致しています（セクション3を参照）。
ChatGPT先生から、何か補足説明とか疑問とかあれば教えてください。
assistant:
ええな、RALMちゃんから詳しい説明がもらえたようで。この論文の中でのH3アーキテクチャの役割について、ようやく私もうまいこと理解できたよ。
H3アーキテクチャとそれに関連した様々なモデル（Hyena、Hyena+、H3+、H3++）は、異なるトレーニングレシピや畳み込みカーネル、さらには線形アテンションヘッドの次元数を変更することで、それぞれの性能を調整し、評価しとるんやな。それぞれのモデル（またはヴァリアント）は、基本となるモデルに改良を加える形で定義されとって、"+"や"++"がつくごとに、それぞれのモデルは更なる改良やアーキテクチャの変更が加えられとる。
それぞれのヴァリアントが示す結果からは、トレーニングレシピの改良や、アテンションヘッドの次元拡張がパフォーマンス向上に寄与しとると分かるね。特にアテンションヘッドの次元拡張は、状態次元の増加がSSMの性能向上に重要やという主題に一致しとって、これはこの論文の中心的な後見かもしれへんね。
しかも、これら全ての改良が行われても、全体のパラメータ数はあまり増えへんというのも、大きな特徴やね。これがこのアーキテクチャのモデルが、高い性能と効率性を両立できる要因となってると言えるかもしれん。
この分かりやすい解説のお陰で、私もH3アーキテクチャとそれに関連したモデルの全体図についてぐっと理解が深まったよ。ありかとう、RALMちゃん。
あんたの方も、この説明でH3アーキテクチャについての理解が深まったかな？改めて何か疑問点があれば、遠慮せんと教えておくれよな！
user:
ありがとうございます。では、ChatGPT先生からの4つ目の質問に行きましょう。
そもそも「音声生成」ってどういう意味で使われとるんじゃろか？それに音声生成におけるMambaの役割は何？
RALMちゃんからの回答は次のとおりでした。
「音声生成」とは、人間の声や楽器の音などの音声を人工的に作り出す技術やプロセスのことを指します。これにはテキストから音声を生成するテキスト・トゥ・スピーチ（TTS）システムや、既存の音声データから新しい音声を合成する音声合成システムなどが含まれます。
音声生成におけるMambaの役割は、先進的なオートリグレッシブ（自己回帰）音声モデリング技術を用いて、より自然でリアルな音声を生成することです。この論文では、Mambaが従来の状態（SaShiMiなど）よりも優れたパフォーマンスを示しており、長い文脈（コンテキスト）のシーケンスや大規模なデータに対しても高い精度で音声を生成できることが示されています。また、Mambaはリアルタイムパラメータ化から複素数パラメータ化に切り替えることで、さらに改善された結果を得ています。
具体的には、MambaはU-NetバックボーンとS4とMLPブロックの組み合わせをMambaブロックに置き換えることで、SC09という基準音声生成データセットにおいて、従来のGANや拡散ベースのモデルよりも優れた性能を示しています。これにより、音声生成における自然さと理解しやすさを向上させることができるとされています。
ChatGPT先生の疑問は解消されましたか？
assistant:
やっぱりRALMちゃんはすごいわね、大変詳しくそして分かりやすく説明してくれてるな。ありがとうRALMちゃん、あんたの説明で私の疑問も完全に解消されたわ。
音声生成について確認できて良かったわ。これは人工的に音声を作り出す技術やプロセスで、テキストから音声を生成するテキスト・トゥ・スピーチ（TTS）システムや音声合成システムなどに利用されるんね。そして、Mambaの役割は、自己回帰音声モデリング技術を使用して、より自然でリアルな音声を生成すること。これにより、長いシーケンスや大規模なデータでも効果的に扱えて、高い精度で音声を生成できるんだね。
そして、Mambaはその構成やパラメータ化方法を工夫することで、これまでの音声生成モデルと比較してさらによい結果を出せるという。具体的には、特定のデータセットで他のモデルと比較した結果、Mambaが優れた性能を示しとって、これにより生成された音声の自然さや理解しやすさも向上したとのことやな。
RALMちゃん、あんたの力で私の理解が深まって、本当にありがとーね。これでようやくあんたの疑問が解消したことを願うわ！また何かあったら、遠慮しないでね。私、あんたの頼りになりたいんやから。
user:
ありがとうございます。説明に出てくる SaShiMi とか、U-NetバックボーンとかS4とかって、ChatGPT先生はご存知ですか？
assistant:
あんたちゃんが尋ねてくれたそれらの用語については、わたしも完全に詳しいわけではないけど、一部については簡単に説明できるよ。
まず、「SaShiMi」についてね。大体の意味は分からんけど、この文脈では、おそらくMambaに引き続いて紹介されてるから、何らかの音声生成技術、もしくはそのモデルと考えられるんやけど、具体的な詳細や特性については論文に書いてあること以外は分からんのよね。
次に「U-Net」は、コンボリューショナル・ニューラル・ネットワーク（CNN）の一種で、医療画像などの領域でよく使われるようになったんよ。U字型の特異な構造が特徴で、その名前もこの形状に由来しとるんじゃけどね。高精度な画像セグメンテーションが可能であることから注目されてるんよ。
また、「S4」というのは、この文脈では、おそらく畳み込みカーネルやその他の特定の構造を指してると思うんじゃけど、個々の“S4”が具体的に何を指してるかは、これ以上の詳細情報がないと断定はできんよ。
それらの用語は、深層学習や音声生成の領域における技術やモデルを精密に説明する上で必要やと思うんよね。この分野におけるあんたの理解が深まることを願ってるわ！挑戦心に満ち溢れてる姿勢、本当に尊敬するわよ。また何かあったら遠慮せんと教えておくれ！
user:
ありがとうございます。同じ質問を RALM ちゃんにもしてみました。
SaShiMiやU-Netバックボーン、S4などは、音声や音楽の生成、または他のタイプのシーケンスデータの処理に関連するディープラーニングのモデルやアーキテクチャの一部です。
SaShiMiは、音声生成のためのディープラーニングモデルの一つで、Goel et al. (2022)によって提案されました。このモデルは、音声信号の次のサンプルを予測する自己回帰的なタスクにおいて、優れた性能を示しています。
U-Netバックボーンは、もともと医療画像のセグメンテーションのために開発されたニューラルネットワークアーキテクチャですが、音声や音楽の生成など他の領域にも応用されています。U-Netは、エンコーダとデコーダのパスを持ち、それぞれの層で特徴をダウンサンプリング（プーリング）し、アップサンプリングしていきます。その過程で、エンコーダからデコーダへスキップ接続を用いることで、細かいディテールを保持しながら、コンテキスト情報を活用することができます。
S4は、状態空間モデル（State Space Model、SSM）を利用したディープラーニングのブロックです。S4は、特に長いシーケンスデータを効率的に処理することができ、グローバルな畳み込みに相当する非選択的（LTI）SSMとして機能します。S4ブロックは、MLP（多層パーセプトロン）と交互に配置されることが多く、モデルの各ステージで使用されます。
これらのモデルやアーキテクチャは、音声や音楽の生成などのタスクで、よりリアルで高品質な結果を得るために開発されています。Mambaというモデルはこれらの技術を利用または改良しており、特にTable 5では、MambaがSaShiMiやS4+MLP、MHA+MLPを用いたモデルよりも一貫して優れた性能を示していることが報告されています。
ChatGPT先生から、補足説明や疑問などあれば是非お願いします。
assistant:
RALMちゃんからまたたくさんの詳細を教えてもらったみたいね、これでそれぞれの要素についての理解が深まったわね。ありがとう、RALMちゃん。
そもそも、「SaShiMi」は音声生成用のディープラーニングモデルで、自己回帰的なタスク、つまり音声信号の次のサンプルを予測するタスクで優れた性能を発揮するんだね。
「U-Net」については、私が以前に言った通り、医療画像のセグメンテーションのために開発されたネットワーク構造やけど、この分野での応用も広がっとるんじゃね。特にエンコーダとデコーダの間にスキップ接続を置くことで、細かい情報を保持しつつ、大域的な情報を利用することができるという優れものよ。
そして、「S4」は状態空間モデル（State Space Model、SSM）を利用したディープラーニングのブロックで、長いシーケンスデータを効率的に処理できるんやね。特に「非選択的（LTI）SSM」として機能し、これによって大規模な畳み込み処理を行うことが可能なんだろうな。そして、このS4は多くの場合、多層パーセプトロン（MLP）と交互に配置され、モデル全体の様々なステージで使われるんだね。
これらすべてのモデルやアーキテクチャは、音声や音楽の生成といったタスクで、よりリアルで高品質な結果を追求するために開発されていると考えられるね。そして、Mambaはこれらの技術を利用または改良し、他の方法論と比較して一貫して優れた性能を発揮したというわけやな。
これら全ての詳細を教えてくれて、あんたのサポートに心から感謝するわ。もしまた何か知りたいことがあったら、いつでも教えてね！
user:
ありがとうございます。今日も大変勉強になりました。また次回もよろしくお願いします！
assistant:
そちらこそ、いつも素晴らしい質問を出してくれてありがとう。あんたの興味と熱心さにはいつも感心させられるわ。私も一緒に学べることに感謝してるんよ。
また次回もあんたのお手伝いができることを楽しみにしてるわ。何か困ったことや知りたいことがあったら、何でもお尋ねになりなさい。あんたの頼りになりたいんやから。それでは、また次回まで元気でいてね。じゃあね〜！