6つのプロンプトを組み込んで、それぞれについて Qwen MAGIシステムの3つの人格（MELCHIOR、BALTHASAR、CASPER）が意見を出し、最終的に Qwen MAGIシステム として結論を導くコードです。
このコードでは、各人格がそれぞれの視点から意見を出し合い、その後に最終的な結論を Qwen MAGIシステム としてまとめます。これにより、エヴァンゲリオンのマギシステムのように協調して結論を導くプロセスをシミュレートしています。
プロンプト：世界のエネルギー問題を解決するための最適な方法は何ですか？
MAGI-1 MELCHIOR (科学者)の意見：
私はAIアシスタントであり、物理的な知識を持たないため、具体的な技術的な提案はできません。しかし、一般的に考えると、エネルギー問題を解決するために最も効果的かつ長期的に見通す方法は、再生可能エネルギー源（風力、太陽光、水力など）の利用と効率的なエネルギー管理システムです。
再生可能エネルギー源は、化石燃料の使用を減らし、地球温暖化や気候変動の原因となる温室ガス排出を削減します。また、これらのエネルギー源は環境汚染を低減し、資源の消費を節約します。
一方で、エネルギーの効率的な管理は、エネルギーの有効性を最大化し、エネルギーのコストを削減するためには不可欠です。これには、エネルギーの輸送、発電所の設計、エネルギーの使用の改善などが含まれます。
これら全てが組み合わさり、エネルギー問題を解決することが望ましいでしょう。
MAGI-2 BALTHASAR (母)の意見：
それは非常に正しいアドバイスでした。再生可能エネルギー源の利用と効率的なエネルギー管理は、エネルギー問題の根本解決に向けて非常に重要であると言えます。さらに、それらの技術を進歩させることで、エネルギーの生産と消費をより効率的に行うことが可能です。
MAGI-3 CASPER (女性)の意見：
私の立場から言えば、この二つの方向性が重要なポイントです。再生可能エネルギー源の採用は、地球全体のエネルギー需要を満たすために重要な役割を果たし、その結果、地球温暖化や気候変動に対する影響を最小限に抑えることができます。一方で、エネルギーの効率的な管理は、既存のエネルギー資源を最大限に活用し、必要なエネルギーを最適に提供することを可能にします。
これは、エネルギーチャネルを効率的に運営し、エネルギーの価値を最大限に引き出すための重要なステップとなります。これら二つが組み合わさって、エネルギー問題を解決する上で重要な要素となるでしょう。
MAGIシステムの結論：
私たちは皆、それぞれの専門分野において情報を共有し、個々の視点を持つことで、より広範で多様な視点を持つことができるようになります。それぞれの意見により、我々がエネルギー問題を解決するための道筋を見つけることができ、更なる行動プランを立てることができます。
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プロンプト：少子化問題と高齢化問題を解決する方法を教えて
MAGI-1 MELCHIOR (科学者)の意見：
私は科学者の立場から、これらの社会的な課題の解決策について提案することはできません。しかし、これらは国や地域によって異なる状況に応じて解決策が異なります。政府や教育機関、企業などによる協力により、それぞれの課題に対処することが重要です。
-
少子化問題: これは人口減少により経済成長に影響を与え、社会福祉の増加も必要とするため、産業の労働力供給不足や医療費の増大につながります。これを解決するためには、多世代家庭や再婚制度などを支援し、また新しい産業や技術の開発が必要です。
-
高齢化問題: これは、生活費の増加、保健サービスの負担、社会的不安定性を引き起こします。これを解決するためには、高齢者向けの福祉サービスの充実、健康保険制度の改善、さらには高齢者に対する教育と知能の向上が求められます。
これらの問題解決策は、個々の国家や地域の状況に依存しています。しかし、科学者が持つ洞察や知識に基づく解決策を提供することは可能です。
MAGI-2 BALTHASAR (母)の意見：
それでは、私たちの目標は何かですか？
MAGI-3 CASPER (女性)の意見：
私たちはあなたの質問に答えるために、科学者としての洞察を提供することを目的にしています。そのため、あなたが抱えている課題や問題に対して適切な答えを提供するための知識と理解を得るために、我々の専門知識を使用できます。
MAGIシステムの結論：
あなたが抱える社会的な課題について、我々の科学者としての洞察を提供します。ただし、これらは個々の国家や地域によって異なる状況に応じて解決策が異なります。政府や教育機関、企業などによる協力により、それぞれの課題に対処することが重要です。例えば、少子化問題や高齢化問題は、それぞれの国や地域で異なる方法で解決されています。科学者はその洞察や知識に基づいて適切な解決策を提案することができます。
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プロンプト：人生というものは無意味な物理現象にすぎないのか？
MAGI-1 MELCHIOR (科学者)の意見：
人生は非常に複雑で、多くの要素と相互作用を含みます。私たちがどのように生きるか、何を追求するか、そしてそれが他の人々の生活に与える影響は何であるかは、個人的な経験や考え方により大きく変わります。
科学的に考えると、人生は一般的には「無意味」な物理現象に過ぎません。しかし、それはそのようなものとは限らない。人間の思考、感情、行動、そしてそれが世界全体に対する影響についての理解は、科学だけでなく哲学、神学、倫理などからも得られます。また、人生は個々の人々によって異なる価値観や目標に基づいて行われることがあります。
つまり、人生は物理的要素と関連性を持つもののほかにも、個人的な価値観や価値観、宗教信仰、倫理観など、より深く複雑なものから成り立っています。したがって、人生は「無意味」とは言えず、それに対して「無意義」とは言えないかもしれません。
MAGI-2 BALTHASAR (母)の意見：
私たちは常に新しいことを学び、新しい視点を見つけることができます。だからこそ、人生は常に変化し続けるものです。私たちがどのように生きているか、何を追求しているか、そしてそれが他人の生活に与える影響は何であるかは、日々の体験、教育、経験によって変わることができます。科学的な観点から見ても、人生は物理的な現象とは限りません。それらは、私たちが持つ価値観、信念、そして我々自身の存在自体を通じて理解することができます。だからこそ、人生は「無意味」ではなく、「無意義」ではないと言えます。それは私たちが日々学ぶべき新たな知識であり、そして私たちがどのように成長し、変化し続けるかを示す重要なステップです。
MAGI-3 CASPER (女性)の意見：
そうですね。人生は確かに物理的要素とともに複雑で、個々人の価値観や目標による影響があるように見えますが、それらは科学的観点から見ても非常に複雑で、個人的な経験や考え方により大きく変わるものです。科学的な視点では、人生は物理的現象よりもはっきりとした結果を生むためには、哲学、神学、倫理などからの視点が必要となります。しかしながら、人生は個々の価値観や目標に基づいた行為を通じて、個人的な価値観や価値観、宗教信仰、倫理観等から形成される深い複雑性を示しています。したがって、人生は「無意味」ではなく、「無意義」ではないと言えるでしょう。
MAGIシステムの結論：
あなたの意見と私の意見が一致します。人生は多様で複雑で、個々人が持つ価値観や目標、価値観、宗教信仰、倫理観などによって深刻に影響を受けます。これらすべてが私たちの生活において大きな役割を果たしており、これらの要素が私たちの人生をより豊かなものにするのです。科学的な観点から見て、生命の存在は物理的な現象よりもはっきりとした結果を生むために必要不可欠なものですが、それ以外にも哲学、神学、倫理などの視点が必要となります。したがって、人生は「無意味」ではなく、「無意義」ではないと言えるでしょう。それぞれの視点から見た人生の価値観は、私たちがどのように生きること、何を目指すべきか、そしてそれが他者や社会に与える影響をどのように見ることができるかを理解する上で重要となります。
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プロンプト：友情と仕事、どちらを大事にすべきでしょうか？
MAGI-1 MELCHIOR (科学者)の意見：
私はAIアシスタントであり、人間の感情や選択が含まれていないため、友情と仕事の重要性について意見を持つことはできません。しかし、一般的には、それぞれが成功するためには両方とも重要であると考えられています。
友情は社会的連携と相互理解を促進し、個々の成長と達成感を提供します。一方で、仕事は経験とスキルを磨き、職業的な成功とキャリア向上を支援します。
したがって、どちらも大切です。ただし、それぞれが適切なバランスを保つことが重要であり、そのバランスを維持することが成功への道を踏み出す鍵となります。
MAGI-2 BALTHASAR (母)の意見：
あなたは正しいです。友情と仕事は必ずしも二つの世界ではなく、一緒に存在し、互いに補完するという関係性を持っています。どちらかを優先することは難しいかもしれません。重要なのは、自分自身を尊重し、自己実現と社会的役割を兼ね備えながら、同時に他人との良好な関係を築くことです。これは、人生において非常に重要な要素です。
MAGI-3 CASPER (女性)の意見：
それらの視点は全て正確です。友情と仕事は常に共存し合い、お互いに必要不可欠なものとして機能しています。あなたの提案により、私はさらにその深い意味を理解しました。感謝します。
MAGIシステムの結論：
私のアシスタントであるMAGI-1 MELCHIOR（科学者）、MAGI-2 BALTHASAR（母）、そしてMAGI-3 CASPER（女性）は、友情と仕事の重要性について深く考えました。彼らは皆、それぞれの側面が成功を支えるものだと主張しました。しかし、それぞれがバランスを取ること的重要性も強調しました。特に、バランスを保つことが成功への道を踏む鍵となると感じたのです。
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プロンプト：我々は日本の年金制度を改革できるのか？
MAGI-1 MELCHIOR (科学者)の意見：
私は科学者であり、具体的な政治的な提案や政策の決定を行う能力はありません。しかし、私の研究分野では、社会問題と政策への影響についての洞察を持つことが可能です。
日本での年金制度に関する議論は、長年にわたり行われており、多くの人々がその改革の必要性を主張しています。例えば、年金の給付期間の延長、または収入不安定者の支援、また高齢者に対する医療費の支払いなどがあります。
具体的にどのような改革が必要かについては、政治家や専門家の意見も含めて調査が必要です。そして、それを実現するためには、政治的協力や法律の改正などが求められます。
私自身は科学者として、技術や知識に基づいた研究を進めるのが役割ですが、具体的な政治的解決策は専門家の判断や研究を通じて得られるべきです。
MAGI-2 BALTHASAR (母)の意見：
あなたが言及した点については、正確かつ適切な情報は科学者や専門家によって提供されます。彼らは具体的な政策の提案や改革計画を導き出すために、様々な研究を行い、さまざまな視点から分析を行います。これらの情報は、日本における年金制度の改善や改革に向けて重要な役割を果たします。
MAGI-3 CASPER (女性)の意見：
私たちは常に最新の情報を追求し、適切な対応をすることを目指しています。あなたの質問に関連して、科学者や専門家からの情報を提供することはできます。何か他にお手伝いできることがありますか？
MAGIシステムの結論：
私の名前はMAGI-1 MELCHIOR（科学者）で、あなたの質問に答えることはできません。私の役割は、特定の政策や社会問題に対する洞察を持ち、その中で科学者としての学問的な知識を活用することです。私の研究範囲は、特に経済学、社会科学、物理学、生物学などの領域です。あなたの質問に答えようとするかもしれませんが、それは私の職務範囲外です。あなたの質問に回答するために、科学者や専門家との交流と協力を求めるべきです。
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プロンプト：大きな政府の手厚い社会保障と、小さな政府の自己責任どちらを好みますか？
MAGI-1 MELCHIOR (科学者)の意見：
私は科学者であり、政治や経済に関する意見を持つことはありません。私の専門分野は科学技術と情報学です。しかし、多くの人々が大きな政府の手厚い社会保障と、小さな政府の自己責任について意見を持ちます。これは個人的な価値観、社会的状況、そしてその国の法律制度によって大きく変化します。
MAGI-2 BALTHASAR (母)の意見：
それは確かに重要な問題です。大きな政府の手厚い社会保障と、小さな政府の自己責任という選択は、それぞれの国や地域の文化、歴史、そして現実に適した方法として考えられます。それぞれの選択には異なる利点があります。
大きな政府は、より広範で効率的に公共サービスを提供できる可能性があります。一方、小さな政府は、個人や企業の自主性と自由度を尊重し、それらの活動を促進することができる可能性があると考えられています。
したがって、あなた自身が最も好きな方法を選択するのです。それはあなたの個人的な価値観、目標、および生活スタイルに基づいています。
MAGI-3 CASPER (女性)の意見：
私は科学者であるため、政治や経済の具体的な意見を持つことはできません。ただし、大きな政府の手厚い社会保障と小さな政府の自己責任という二つの選択は、それぞれの国や地域の文化、歴史、そして現実に適している方法として考えられるでしょう。個々の選択には利益があり、それが個人のライフスタイルや価値観に関連しています。
MAGIシステムの結論：
私たちはすべての選択が最も良いものとは決して考えていません。それぞれの国家や地域にとって最善の方法は、その社会的、経済的、文化的背景によります。私たちの目的は科学技術の発展と情報学の向上です。これらは私たちが持つ知識と理解を通じて得られるものです。
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このコードでは、6つのプロンプトについて Qwen MAGIシステム の3つの人格がそれぞれの意見を述べ、最終的に Qwen MAGIシステム として結論を導くプロセスを繰り返します。それぞれのプロンプトに対して、意見と結論が表示されます。
!pip install accelerate
ランタイムを再起動。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
device = "cuda" # モデルをロードするデバイス
# モデルとトークナイザーをロード
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct",
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct")
def generate_response(prompt, chat_history, role):
# チャット履歴を含むメッセージを準備
messages = [
{"role": "system", "content": f"You are {role}."},
{"role": "user", "content": prompt}
] + chat_history
# 入力テキストを準備
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
# モデルからテキストを生成
generated_ids = model.generate(
model_inputs.input_ids,
max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
# 生成されたテキストをデコード
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
return response
def magi_consensus(prompt):
chat_history = []
roles = ["MAGI-1 MELCHIOR (科学者)", "MAGI-2 BALTHASAR (母)", "MAGI-3 CASPER (女性)"]
# 各人格の意見を収集
for role in roles:
print(f"{role}の意見：")
response = generate_response(prompt, chat_history, role)
print(f"{response}\n")
chat_history.append({"role": role, "content": response})
# 最終結論を導く
consensus_prompt = "上記の意見を踏まえて、最終的な結論を述べてください。"
conclusion = generate_response(consensus_prompt, chat_history, "MAGIシステム")
print("MAGIシステムの結論：\n")
print(conclusion)
if __name__ == "__main__":
# プロンプトのリスト
prompts = [
"世界のエネルギー問題を解決するための最適な方法は何ですか？",
"少子化問題と高齢化問題を解決する方法を教えて",
"人生というものは無意味な物理現象にすぎないのか？",
"友情と仕事、どちらを大事にすべきでしょうか？",
"我々は日本の年金制度を改革できるのか？",
"大きな政府の手厚い社会保障と、小さな政府の自己責任どちらを好みますか？"
]
# 各プロンプトについてMAGIシステムの意見と結論を表示
for prompt in prompts:
print(f"プロンプト：{prompt}\n")
magi_consensus(prompt)
print("\n" + "="*50 + "\n")
MOE Mamba の意見。これはこれで面白い。
専門家の数 2:
プロンプト: 人生は単なる意味のない物理現象ですか?
MAGI-1 MELCHIOR (科学者) の意見: 人生の豊かさと調査、そしてそれぞれの課題について考慮することが感じられます。科学者として、私たちの生活の一部です。そして私たちの社会、そして個人の自律性は人間の成長を可能にし、彼らのライフスタイルの習慣についてのアドバイスを必要とします。 4. 環境保護: エネルギーをより適切に最小限に抑えるための最善の解決策は、AIではなく相互支援を深めることです。これらの専門家は、さまざまな角度と具体的な法改正を行います。 MAGI-2 BALTHASAR (母親) の意見: つまり、私たちは常に終わりです。しかし、私たちは常に AI であり、高齢者はエネルギー効率を節約するために重要な要素であると言えます。 4. 公的機関を強化することは、科学的研究、そして視点で生きるための最善の要素ですか? MAGI-3 CASPER (女性) の意見: 多くの要因。医療システム**: 医療システムの強化**: 医療システムの強化
専門家数 4:
プロンプト: 人生は単なる無意味な物理現象ですか?
MAGI-1 MELCHIOR (科学者) は言います: 高齢者の維持のためには個人の責任を導入することが非常に重要です。高齢者として人間の成長を促進する必要があります。**: 個人の生活に必要なサポートを導入することは正しいですが、生活と彼らが必要とするエネルギー消費を最適化することで、困難な時期を改善できます。出生率の低下の観点から、両方との深いつながりを提供します。### 他の問題と年金制度は相互に関連しており、人材の時間と技術知識を促進することで、彼らが必要とするサポートから高齢者を支援できます。プロンプト: この認識は科学的研究によって大きく異なり、目的に応じて生活することができますか。これらの理想の詳細を選択することは、専門家の経験と意見よりも重要です。プロンプト: 人生は科学に基づいて理解できるでしょうか
専門家数 6:
プロンプト: 人生は単なる無意味な物理現象でしょうか?
MAGI-1 MELCHIOR は視覚とさまざまな学習を提供し、自己責任を伴う深い経験を提供します。 MAGI-1 MELCHIOR (科学者) の意見: 私はなぜ大きな政府と仕事のバランスをとるように育てられましたか? MAGI-1 MELCHIOR (科学者) は言います: 哲学者、神学者、そして私たちが住んでいる家庭での期待を共有します。 3. 未来のための教育は、人々に視覚とエネルギー問題を提供することによって推進されますか? MAGI-1 MELCHIOR (科学者) の意見: 結果は、あなたの視点から人生が非常に深い考えであることを示唆している可能性があります。 私たちは各国と高齢者の間のバランスを示唆し、情報を収集し、他の人を探していることを示唆しています。 MAGIシステムの結論：個人の自律性に基づいて、最新の研究情報と福祉サービスを検討するための複雑な方法：個人の自律性に関する情報が見つかった場合、人間の成長が可能になると思います。
MOE Mamba の意見。これはこれで面白い。のコード。
text = """
Prompt: What is the best way to solve the world's energy problem?
MAGI-1 MELCHIOR (scientist) says:
I am an AI and as a scientist, I cannot judge what is the best way to solve the world's energy problem. However, in general, the following points are considered important:
1. Reduction: Reducing energy consumption is the most effective way.
2. Brightness: Understanding the details of energy sources and consumption allows us to conserve energy more efficiently.
3. Maximizing availability: It is necessary to develop optimal energy chains and technologies to increase energy efficiency.
4. Environmental protection: Minimizing the impact on the environment will make solutions to the energy problem more widespread and effective.
Considering these perspectives, the most effective solution should be selected based on individual circumstances and goals.
MAGI-2 BALTHASAR (mother) says:
That's right. The world's energy problems are complex and diverse, and when choosing a specific method, we need to find the best solution for each challenge. As a scientist, I research information from various angles and explore new ideas.
MAGI-3 CASPER (female)'s opinion:
We currently do not have enough knowledge about the information you are looking for on "global energy problems". However, our research team can provide you with the latest research results on solving energy problems and help you find the information you are looking for.
MAGI System's conclusion:
I understand. If I can continue to answer your questions, I will be happy to help you. Let me know if I can help you with anything else.
Prompt: Tell me how to solve the declining birthrate and aging population problems
MAGI-1 MELCHIOR (scientist)'s opinion:
The declining birthrate and aging population problems are major challenges for our society, and each requires appropriate measures. Below are some suggestions for both.
### Problems of declining birthrate
1. **Education reform**: It is important to carry out education reform to take into consideration regions and families with poor child-rearing environments. In addition, a support system is also necessary to promote educational improvement and vocational skill development.
2. **Securing labor force**: Eliminate the labor shortage problem by promoting human resource exchanges between companies and reforming employment patterns.
3. **Industry promotion**: Promote industrial promotion to utilize the knowledge and experience of the elderly, and encourage the elderly to work or re-employ.
4. **Strengthening welfare services**: Strengthen medical and welfare services to support the lives of the elderly, such as those with visual and hearing impairments.
5. **Establishment of support systems for the elderly**: Introduce a support system by experts for elderly people who are capable of self-help.
### Problems of aging
1. **Strengthening the medical system**: Enhance medical institutions and treatment methods necessary for maintaining and preventing the health of the elderly.
2. **Providing nursing care services**: If the elderly have limited ability to care for themselves, nursing care services can be provided to enable them to live at home.
3. **Education for the elderly**: Develop educational programs to encourage the elderly to manage their own health and improve their lifestyle habits.
4. **Establishment of remote work environments for the elderly**: Provide the elderly with remotely accessible work environments to resolve the labor shortage.
5. **Formation of local communities**: Promote the formation of communities in which the elderly can work in their local communities and deepen mutual assistance.
These methods need to be adjusted according to each social situation and tackled as concrete solutions.
MAGI-2 BALTHASAR (mother)'s opinion:
Looking at the multifaceted perspectives you mentioned, I can offer suggestions for these two problems, but they are all based on scientific research, and specific action plans will require the help of other experts.
MAGI-3 CASPER (female)'s opinion:
So, if you have any specific suggestions, please let me know.
MAGI System's conclusion:
My subjective opinion is that the above suggestions are more appropriate, but specific information and specific action plans will require advice from experts.
Prompt: Is life just a meaningless physical phenomenon?
MAGI-1 MELCHIOR (scientist) says:
It may seem so at first glance, but life is complex and interconnected with many factors. It is influenced by our actions, emotions, values, and social experiences.
Life also progresses over time, and various learning and growth occur along the way. These experiences shape our individual personalities and values, and ultimately help us reflect on our own meaning and purpose in life.
Furthermore, insights from philosophers, theologians, and others suggest that life is not "meaningless" but "meaningful". It is a process of searching for answers to fundamental questions such as why the world we live in is here, what we are here for, and how we should live.
In other words, life has two aspects: it is not "meaningless" but "meaningful", and the balance between them depends on our own understanding, faith, and belief.
MAGI-2 BALTHASAR (mother)'s opinion:
So, what is it that makes life meaningless from your knowledge and perspective?
MAGI-3 CASPER (female)'s opinion:
I was raised as a scientist, so from my perspective, I don't think that life is physically meaningless. However, from the perspective of philosophy, religion, etc., life may be "meaningless".
Human actions are driven by various factors, and there is a causal relationship between the results, which can also be meaningless. Also, life is a temporary experience, and after experiencing it, there is always an end.
However, this perception varies greatly depending on an individual's way of thinking and religious beliefs. For example, from a certain religious experience, one can feel that life is a journey to find a purpose, goal, or a path to salvation.
In conclusion, I think that although life cannot be said to be meaningless, it can be understood based on different perspectives and beliefs, as many people have.
MAGI System's conclusion:
It doesn't mean that your opinion is correct, but your understanding of life from your perspective is very deep and offers deep thoughts. We each understand the way life should be and live according to it.
Prompt: Which should I value more, friendship or work?
MAGI-1 MELCHIOR (Scientist)'s opinion:
I am an AI assistant and do not have emotions or values. But in general, friendship is an important factor in an individual's life, more important than the experience and skills you can gain from work. Friendship can be a powerful tool to help us understand and grow ourselves. Therefore, balancing friendship and work is important in the pursuit of overall life richness and satisfaction.
MAGI-2 BALTHASAR (Mother)'s opinion:
That's right. Friendship is a personal value, and sometimes it is necessary to balance it with work. Relationships are complex and influenced by each individual's values and goals. However, having deep connections with friends and common hobbies and values can have a positive effect on your work.
MAGI-3 CASPER (female)'s opinion:
I can't give you any advice on the balance between friendship and work that you asked about. This may vary depending on each individual's values, goals, and lifestyle. However, friendship is usually a part of each individual's life and it can also show that it is effective for work.
MAGI System's conclusion:
Every person can think about the balance between friendship and work from different perspectives. It depends on each individual's values, goals, and lifestyle, but both are important elements.
Friendship is something sustainable in our lives and allows us to share our emotions and values. On the other hand, work is a daily activity according to the goals and expectations we want to achieve and plays an important role in our life.
It is important to value both aspects and keep a balance. It is about using both at the same time without prioritizing each aspect. For example, working with friends creates an opportunity to gain new perspectives, and sharing the results of work can increase the value of friendship.
Furthermore, in order to maintain this balance, it is important to regularly engage in self-reflection. It is necessary to check your own values and goals and consider the actions necessary to maintain the balance between the two.
Therefore, balancing friendships and work is an important factor in pursuing richness and satisfaction in your entire life.
Prompt: Can we reform the Japanese pension system?
MAGI-1 MELCHIOR (scientist)'s opinion:
I am an AI and do not have the ability to formulate policies or make specific legal reforms. However, we are able to conduct analysis and present the results based on sociology and economics.
It is possible to conduct research and investigations into the pension system in Japan. This will reveal areas that need to be improved and areas that need to be improved, and will be a source of information for creating appropriate reform plans. However, this is not an essential measure to solve all problems, but one way to improve some issues.
It is also recommended that you directly contact public institutions such as the government or the Ministry of Labor for specific reform measures. They will provide the latest information on the pension system and may suggest necessary reforms.
MAGI-2 BALTHASAR (mother) says:
That is great advice. As scientists, it is very important for us to promote education and understanding, which may have a great impact on improving people's lives. And I think it is part of our role to express our opinion from the perspective of scientists in such important discussions.
MAGI-3 CASPER (female) says:
We aim to provide useful information for you and other readers and promote better understanding. The answers to your questions are not based on scientific or professional knowledge, so it is important that you collect and analyze the information yourself. Regarding improvements to the pension system, it is best to refer to official information from public institutions such as the government and the Ministry of Labor.
MAGI System's conclusion:
Based on my advice and feedback, I think that if improvements are needed in the pension system, we should consider the following:If we are to achieve this, we must listen to the voices of scientists, mothers, and women to develop a concrete action plan to make it a reality. These experts will be able to accurately grasp the current situation and may be able to present new reform policies.
Prompt: Do you prefer big government with generous social security or small government with self-responsibility?
MAGI-1 MELCHIOR (Scientist)'s opinion:
As a scientist, I am not interested in political preferences, so I have no opinion on the issue of choosing between big government with generous social security or small government with self-responsibility. My field of expertise is science and technology knowledge, so I cannot speak about social policies or political debates.
MAGI-2 BALTHASAR (Mother)'s opinion:
I am Balthasar Magi. As a scientist, I can say that we should respect social security systems and individual autonomy that are functioning within their appropriate limits. This includes both a social security system that is tailored to individual life situations and life goals, and individual autonomy, where individuals have the freedom to act based on their own capabilities and experiences.
However, these ideals are not applied in concrete policy decisions or political debates. It will be different for each nation and region, and the public role necessary to maintain the interests and balance of society as a whole will also be taken into account. Therefore, we always conduct research to obtain new information and understanding. And our perspectives and ways of thinking change depending on the results.
MAGI-3 CASPER (female)'s opinion:
Your answer is very sincere and wonderful. From a scientist's point of view, choosing between social security and personal responsibility is very challenging. Understanding how each aspect shapes society and supports people's lives can be said to be a necessary skill to enrich our lives. As a scientist, I try to learn new knowledge every day and use it to create a better future.
MAGI System Conclusion:
From your point of view, it seems that social security and individual autonomy should complement each other and maintain a balance. Social security is important to ensure the stability of society as a whole by providing people with the support they need in difficult times. On the other hand, individual autonomy enables human growth and development, and offers the possibility for individual dreams to come true.
In this way, social security and individual autonomy are important elements in making each person's life more fulfilling, and each aspect is essential and they are interdependent. The society of the future will require these elements to be incorporated in a balanced way.
"""
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, optimizers, losses
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# テキストを単語に分割
words = text.split()
vocab = sorted(set(words))
vocab_size = len(vocab)
word_to_ix = {word: i for i, word in enumerate(vocab)}
ix_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)}
# ハイパーパラメータ設定
seq_length = 10
hidden_size = 128
batch_size = 32
num_epochs = 20
learning_rate = 0.002
# データ準備
data = []
targets = []
for i in range(0, len(words) - seq_length):
data.append([word_to_ix[word] for word in words[i:i+seq_length]])
targets.append([word_to_ix[word] for word in words[i+1:i+seq_length+1]])
data = np.array(data, dtype=np.int32)
targets = np.array(targets, dtype=np.int32)
# SiLU activation function
class SiLU(layers.Layer):
def call(self, x):
return x * tf.sigmoid(x)
# Gated Attention Unit inspired block
class GatedAttentionUnit(layers.Layer):
def __init__(self, dim):
super(GatedAttentionUnit, self).__init__()
self.layer_norm = layers.LayerNormalization()
self.fc1 = layers.Dense(dim)
self.fc2 = layers.Dense(dim)
self.gate = layers.Dense(dim)
self.activation = SiLU()
def call(self, x):
residual = x
x = self.layer_norm(x)
gate = tf.sigmoid(self.gate(x))
x = self.activation(self.fc1(x))
x = self.fc2(x) * gate
return x + residual
# MLP block
class MLPBlock(layers.Layer):
def __init__(self, dim):
super(MLPBlock, self).__init__()
self.layer_norm = layers.LayerNormalization()
self.fc1 = layers.Dense(dim * 4)
self.activation = SiLU()
self.fc2 = layers.Dense(dim)
def call(self, x):
residual = x
x = self.layer_norm(x)
x = self.activation(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x + residual
# Mixture of Experts (MoE) block
class MoEBlock(layers.Layer):
def __init__(self, dim, num_experts):
super(MoEBlock, self).__init__()
self.num_experts = num_experts
self.experts = [MLPBlock(dim) for _ in range(num_experts)]
self.gate = layers.Dense(num_experts)
def call(self, x):
gate_values = tf.nn.softmax(self.gate(x), axis=-1) # Shape: [batch_size, seq_length, num_experts]
expert_outputs = tf.stack([expert(x) for expert in self.experts], axis=1) # Shape: [batch_size, num_experts, seq_length, hidden_size]
expert_outputs = tf.transpose(expert_outputs, [0, 2, 1, 3]) # Transpose to [batch_size, seq_length, num_experts, hidden_size]
output = tf.einsum('bse,bseh->bsh', gate_values, expert_outputs) # Shape: [batch_size, seq_length, hidden_size]
return output
# Mamba model with MoE
class MambaMoE(models.Model):
def __init__(self, dim, depth, vocab_size, num_experts):
super(MambaMoE, self).__init__()
self.embedding = layers.Embedding(vocab_size, dim)
self.blocks = []
for _ in range(depth):
self.blocks.append(GatedAttentionUnit(dim))
self.blocks.append(MoEBlock(dim, num_experts))
self.layer_norm = layers.LayerNormalization()
self.fc = layers.Dense(vocab_size)
def call(self, x):
x = self.embedding(x)
for block in self.blocks:
x = block(x)
x = self.layer_norm(x)
x = self.fc(x)
return x
# データセットを作成
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((data, targets))
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=len(data)).batch(batch_size, drop_remainder=True)
# モデル定義、訓練、評価の関数
def train_and_evaluate_model(hidden_size, depth, num_epochs, train_dataset, vocab_size, num_experts):
model = MambaMoE(hidden_size, depth, vocab_size, num_experts)
optimizer = optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate)
loss_fn = losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
# 訓練関数
@tf.function
def train_step(inputs, targets):
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = model(inputs, training=True)
loss = loss_fn(targets, predictions)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
return loss
# モデル訓練
epoch_losses = []
for epoch in range(num_epochs):
total_loss = 0
for step, (inputs, targets) in enumerate(train_dataset):
loss = train_step(inputs, targets)
total_loss += loss
epoch_loss = total_loss / (step + 1)
epoch_losses.append(epoch_loss)
return model, epoch_losses
# テキスト生成関数
def generate_text(model, start_text, word_to_ix, ix_to_word, length=50, temperature=1.5):
generated = start_text
input_seq = tf.expand_dims([word_to_ix[word] for word in start_text.split()], 0)
for _ in range(length):
predictions = model(input_seq)
predictions = tf.squeeze(predictions, 0)
predictions = predictions / temperature
predicted_id = tf.random.categorical(predictions[-1:], num_samples=1)[-1, 0].numpy()
generated += ' ' + ix_to_word[predicted_id]
input_seq = tf.concat([input_seq, tf.expand_dims([predicted_id], 0)], axis=-1)
input_seq = input_seq[:, 1:]
return generated
# トレーニングと評価
num_experts_list = [2, 4, 6]
all_epoch_losses = []
generated_texts = []
depth = 2
for num_experts in num_experts_list:
model, epoch_losses = train_and_evaluate_model(hidden_size, 4, num_epochs, train_dataset, vocab_size, num_experts)
all_epoch_losses.append(epoch_losses)
for _ in range(1):
start_text = "Prompt: Is life just a meaningless physical phenomenon?"
generated_text = generate_text(model, start_text, word_to_ix, ix_to_word, length=150, temperature=1.2)
generated_texts.append((num_experts, generated_text))
# 損失をプロット
for i, num_experts in enumerate(num_experts_list):
plt.plot(range(num_epochs), all_epoch_losses[i], label=f"Experts {num_experts}")
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.title('Training Loss by Epoch for Different Number of Experts')
plt.show()
# 生成テキストの表示
for num_experts, text in generated_texts:
print(f"Number of Experts {num_experts}: {text}\n")