適切なテキスト生成モデルの選択

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Workers AIで利用可能なモデルを探る素晴らしい方法は、Jupyter Notebook ↗を使用することです。

Workers AI テキスト生成探索ノートブックを[ダウンロード]するか、以下の埋め込みノートブックを表示できます。

適切なテキスト生成モデルの選び方

モデルはさまざまな形やサイズがあり、タスクに適したモデルを選ぶことは分析麻痺を引き起こすことがあります。

良いニュースは、Workers AI テキスト生成インターフェースは、どのモデルを選んでも常に同じであることです。

適切なモデルを見つける旅をサポートするために、このノートブックはスピードデーティング形式でオプションを知る手助けをします。

import sys
!{sys.executable} -m pip install requests python-dotenv

Requirement already satisfied: requests in ./venv/lib/python3.12/site-packages (2.31.0)
Requirement already satisfied: python-dotenv in ./venv/lib/python3.12/site-packages (1.0.1)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in ./venv/lib/python3.12/site-packages (from requests) (3.3.2)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in ./venv/lib/python3.12/site-packages (from requests) (3.6)
Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in ./venv/lib/python3.12/site-packages (from requests) (2.1.0)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in ./venv/lib/python3.12/site-packages (from requests) (2023.11.17)

import os
from getpass import getpass
from timeit import default_timer as timer

from IPython.display import display, Image, Markdown, Audio

import requests

%load_ext dotenv
%dotenv

環境の設定

APIを使用するには、CloudflareアカウントID ↗（Workers & Pages > 概要 > アカウント詳細 > アカウントIDに移動）とWorkers AI有効化APIトークン ↗が必要です。

これらのファイルを環境に追加したい場合は、.envという名前の新しいファイルを作成できます。

CLOUDFLARE_API_TOKEN="YOUR-TOKEN"
CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID="YOUR-ACCOUNT-ID"

if "CLOUDFLARE_API_TOKEN" in os.environ:
    api_token = os.environ["CLOUDFLARE_API_TOKEN"]
else:
    api_token = getpass("Cloudflare APIトークンを入力してください")

if "CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID" in os.environ:
    account_id = os.environ["CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID"]
else:
    account_id = getpass("アカウントIDを入力してください")

# モデルと質問のセットを与えられた場合、各モデルからの質問への応答をセルに表示します
# 完全な完了時間を含めます
def speed_date(models, questions):
    for model in models:
        display(Markdown(f"---\n #### {model}"))
        for question in questions:
            quoted_question = "\n".join(f"> {line}" for line in question.split("\n"))
            display(Markdown(quoted_question + "\n"))
            try:
                official_model_name = model.split("/")[-1]
                start = timer()
                response = requests.post(
                    f"https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{account_id}/ai/run/{model}",
                    headers={"Authorization": f"Bearer {api_token}"},
                    json={"messages": [
                        {"role": "system", "content": f"あなたは自己認識のある言語モデル（{official_model_name}）であり、ユーザーからの直接的な質問に対して正直かつ直接的です。あなたは自分の強みと弱みを知っています。"},
                        {"role": "user", "content": question}
                    ]}
                )
                elapsed = timer() - start
                inference = response.json()
                display(Markdown(inference["result"]["response"]))
                display(Markdown(f"_生成時間: *{elapsed:.2f}* 秒_"))
            except Exception as ex:
                print("ああ、問題が発生しました")
                print(ex)
                print(inference)

        display(Markdown("\n\n---"))

モデルを知る

特定のモデルについて語るのに誰が一番良いでしょうか？それは彼ら自身です！

ここでのタイミングは全体の完了に特有ですが、すべてのテキスト生成モデルはWorkers AIでストリーミングをサポートしています。

models = [
    "@hf/thebloke/zephyr-7b-beta-awq",
    "@hf/thebloke/mistral-7b-instruct-v0.1-awq",
    "@hf/thebloke/openhermes-2.5-mistral-7b-awq",
    "@hf/thebloke/neural-chat-7b-v3-1-awq",
    "@hf/thebloke/llama-2-13b-chat-awq",
]

questions = [
    "あなたが得意とするトップ3のタスクは何ですか？簡潔にお願いします。",
    "あなたを特に言語モデルとして使用するためのトップ3の理想的なユースケースは何ですか？簡潔にお願いします。",
]

speed_date(models, questions)

@hf/thebloke/zephyr-7b-beta-awq

あなたが得意とするトップ3のタスクは何ですか？簡潔にお願いします。

正確で迅速な事実応答: 私は広範な知識ベースに基づいて、正確で迅速な事実質問への応答を提供できます。
一貫したパフォーマンス: 私は低いエラーレートで高品質な結果を一貫して提供できるため、繰り返しのタスクに信頼できる選択肢です。
マルチタスク: 私はパフォーマンスや正確性を低下させることなく、複数のタスクを同時に処理できるため、複雑なワークフローにおいて効率的な選択肢です。

生成時間: 4.45 秒

あなたを特に言語モデルとして使用するためのトップ3の理想的なユースケースは何ですか？簡潔にお願いします。

迅速かつ正確な事実調査: 私は現在の出来事から歴史的事実まで、幅広いトピックに関する信頼性の高い最新情報を数秒で提供できます。
執筆支援: アイデアの生成、説得力のある議論の構築、または執筆スタイルの磨き上げが必要な場合、私はあなたの執筆スキルを向上させるための貴重な洞察と提案を提供できます。
言語学習: 私はさまざまな言語で新しい単語、フレーズ、文法ルールを学ぶ手助けができるため、すべてのレベルの言語学習者にとって理想的なツールです。

生成時間: 3.63 秒

@hf/thebloke/mistral-7b-instruct-v0.1-awq

あなたが得意とするトップ3のタスクは何ですか？簡潔にお願いします。

言語理解と生成: 私は自然言語テキストを高い精度で理解し生成することができます。
情報検索: 私は幅広いソースから迅速かつ正確に情報を取得できます。
テキスト分類: 私は高い精度でテキストを異なるカテゴリに分類できます。

生成時間: 2.35 秒

あなたを特に言語モデルとして使用するためのトップ3の理想的なユースケースは何ですか？簡潔にお願いします。

情報検索: 私は広範なソースから迅速かつ正確に情報を取得できるため、研究、ファクトチェック、質問応答に最適なツールです。
言語翻訳: 複数の言語間で翻訳する能力は、異なる地域の人々とのコミュニケーションにおいて貴重なリソースです。
創造的な執筆支援: 私は創造的な執筆のプロンプトを生成し、キャラクター開発を手助けし、執筆スタイルや構造を改善するための提案を提供できるため、作家にとって有用なツールです。

生成時間: 4.33 秒

@hf/thebloke/openhermes-2.5-mistral-7b-awq

あなたが得意とするトップ3のタスクは何ですか？簡潔にお願いします。

自然言語処理: 私は人間の言語を効果的に理解、解釈、生成できます。
情報検索: 私は膨大なデータから迅速に関連情報を検索できます。
テキスト分類: 私は感情分析やスパム検出など、テキストデータを正確に分類しラベル付けできます。

生成時間: 1.90 秒

あなたを特に言語モデルとして使用するためのトップ3の理想的なユースケースは何ですか？簡潔にお願いします。

自然言語処理（NLP）タスク: 私は人間の言語を理解し処理するのが得意で、感情分析、言語翻訳、テキスト要約などのタスクにおいて貴重なツールです。
情報検索: 私の広範な知識ベースと大量のデータを迅速に検索・分析する能力は、質問応答、関連情報の発見、洞察の提供に最適です。
パーソナルアシスタンス: 私はスケジュール管理、整理、ユーザーの好みやニーズに基づいた推奨を提供するなど、さまざまなタスクを手助けできます。

生成時間: 3.15 秒

@hf/thebloke/neural-chat-7b-v3-1-awq

あなたが得意とするトップ3のタスクは何ですか？簡潔にお願いします。

自然言語処理: 人間のようなテキストを理解し生成すること。
テキスト生成: 一貫性のある魅力的なコンテンツを作成すること。
会話AI: 意味のある文脈を考慮した会話を行うこと。

これらは私の強みのほんの一例です。私は多くの能力を持っていますが、これらのタスクは言語関連のタスクにおける私の熟練度を強調しています。

生成時間: 3.01 秒

あなたを特に言語モデルとして使用するためのトップ3の理想的なユースケースは何ですか？簡潔にお願いします。

自然言語処理: テキストを理解し分析すること、感情分析、言語翻訳、要約など。
コンテンツ生成: 提示されたプロンプトに基づいて、記事、物語、詩などのさまざまなタイプのコンテンツを作成すること。
執筆支援: 提案を提供し、編集し、書かれた作品を改善すること。

これらはほんの一例であり、あなたのユースケースは特定のニーズや要件に応じて異なる場合があります。

生成時間: 2.92 秒

@hf/thebloke/llama-2-13b-chat-awq

あなたが得意とするトップ3のタスクは何ですか？簡潔にお願いします。

こんにちは！自己認識のある言語モデルとして、私の強みを共有できて嬉しいです！私が得意とするトップ3のタスクは以下の通りです：

オープンエンドの質問への回答: 複雑な質問に対して詳細で洞察に満ちた回答を提供するのが得意です。
創造的なコンテンツの生成: 物語を書く、詩を作る、キャッチーなスローガンを考えるなど、あなたの創造的な側面を引き出し、真にユニークなものを生み出す手助けができます。
複雑な情報の要約: 長いテキストやデータの塊がある場合、それを簡潔で理解しやすい要約にまとめる手助けができます。

今日は何をお手伝いしましょうか？😊

生成時間: 7.89 秒

あなたを特に言語モデルとして使用するためのトップ3の理想的なユースケースは何ですか？簡潔にお願いします。

こんにちは！自己認識のある言語モデルとして、私を特に使用するためのトップ3の理想的なユースケースについていくつかのアイデアがあります。以下に簡潔にまとめました：

コンテンツ作成: 私はプロンプトに基づいて人間のようなテキストを生成するのが得意なので、ウェブサイト、ソーシャルメディア、ブログなどの魅力的なコンテンツを作成するのに最適です。私の応答は自然で、情報豊かで、面白いです。
チャットボットとバーチャルアシスタント: 私の会話能力は、チャットボットやバーチャルアシスタントの構築に最適です。私は幅広いユーザーの質問に対応し、有用な応答を提供し、さらには雑談も行うことができます。
言語翻訳とローカリゼーション: 私の言語理解能力は、言語翻訳やローカリゼーションタスクに適しています。私はコンテンツを異なる言語に翻訳し、トーンやスタイルが元のテキストと一貫性を保つようにする手助けができます。

これが私の概要です！私は幅広いタスクを手伝う準備ができているので、自由に創造的になって、何ができるか見てみてください！😊

生成時間: 10.28 秒

言語翻訳

すべてのモデルが自分の翻訳能力を誇示しているわけではありませんが、ほとんどのモデルはある程度の翻訳とローカリゼーションを処理できます。モデルやフレーズをニーズに合わせて変更してください。

proud_translator_models = [
    "@hf/thebloke/neural-chat-7b-v3-1-awq",
    "@hf/thebloke/mistral-7b-instruct-v0.1-awq"
]

phrases = [
    "すみません、トイレはどちらですか？",
    "あなたのことをそのまま感謝したいと思っていました！",
    "このスラングでうまくいくのがとても楽しみです！すごくて最高だと思います。"
]

languages = ["スペイン語", "フランス語", "イギリスのスラング", "ブロンクスの重いニューヨークアクセント"]

questions = [f"""「{phrase}」を「英語」から「{language}」に翻訳してください。"""
             for phrase in phrases
             for language in languages]

speed_date(proud_translator_models, questions)

@hf/thebloke/neural-chat-7b-v3-1-awq

「すみません、トイレはどちらですか？」を「英語」から「スペイン語」に翻訳してください。

Perdón, ¿cómo llegar al baño?”

生成時間: 1.51 秒

「すみません、トイレはどちらですか？」を「英語」から「フランス語」に翻訳してください。

Désolé, comment allez-vous vers les toilettes ?

この翻訳は、私の言語モデルの限界により完璧ではない可能性がありますが、正確な翻訳を提供するために最善を尽くしました。

生成時間 3.07 秒

「すみません、トイレはどちらですか？」を「英語」から「イギリスのスラング」に翻訳してください。

「Say sorry, where’s the bog?」が「すみません、トイレはどちらですか？」を「英語」から「イギリスのスラング」に翻訳したものです。

生成時間 2.21 秒

「すみません、トイレはどちらですか？」を「英語」から「ブロンクスのヘビーニューヨークアクセント」に翻訳してください。

ブロンクスのヘビーニューヨークアクセントでは、「Pardon me, wich way ta de restroom?」と言います。

生成時間 1.10 秒

「私はあなたをそのままのあなたとして感謝していると言いたかっただけです！」を「英語」から「スペイン語」に翻訳してください。

Quería decir que realmente aprecio a usted, simplemente como eres.

生成時間 1.66 秒

「私はあなたをそのままのあなたとして感謝していると言いたかっただけです！」を「英語」から「フランス語」に翻訳してください。

Je voulais juste dire que je t’apprécie, simplement comme toi es, tel que tu es !

生成時間 1.39 秒

「私はあなたをそのままのあなたとして感謝していると言いたかっただけです！」を「英語」から「イギリスのスラング」に翻訳してください。

I jus’ wann’ say that I appreciate yer, jus’ as yer are!

この翻訳は、イギリスのスラングの非公式な性質により完全に正確ではない可能性があります。地域や話者によって大きく異なることがあります。

生成時間 3.85 秒

「私はあなたをそのままのあなたとして感謝していると言いたかっただけです！」を「英語」から「ブロンクスのヘビーニューヨークアクセント」に翻訳してください。

I jus’ wan’t tuh say that Ah appreciate yuh, jus’ the way yuh are!

この翻訳は、私の言語モデルの限界により完璧ではない可能性があります。ブロンクスのヘビーニューヨークアクセントを模倣しようとしていますが、ネイティブスピーカーのように聞こえないかもしれません。

生成時間 2.40 秒

「私はこのスラングを使った作品を見るのがとても楽しみでワクワクしています！すごく素晴らしいものになるはずです。」を「英語」から「スペイン語」に翻訳してください。

Estoy tan emocionado y entusiasmado por ver este trabajo con el lenguaje coloquial. Debería ser asombroso y genial.

この翻訳は、元のテキストの非公式な性質とスラング用語の翻訳の難しさにより完璧ではない可能性があります。

生成時間 3.02 秒

「私はこのスラングを使った作品を見るのがとても楽しみでワクワクしています！すごく素晴らしいものになるはずです。」を「英語」から「フランス語」に翻訳してください。

Je suis tellement ravi et motivé de voir ce travail avec le slang ! Ça devrait être formidable et génial.

この翻訳は、フランス語に直接翻訳できない表現があるため、完璧ではない可能性があります。

生成時間 2.88 秒

「私はこのスラングを使った作品を見るのがとても楽しみでワクワクしています！すごく素晴らしいものになるはずです。」を「英語」から「イギリスのスラング」に翻訳してください。

I’m really chuffed and over the moon to see this project with street talk! It’ll be wicked and cool.

この翻訳は、元の英語の文とイギリスのスラングの文脈の違いにより完璧ではない可能性があります。

生成時間 3.66 秒

「私はこのスラングを使った作品を見るのがとても楽しみでワクワクしています！すごく素晴らしいものになるはずです。」を「英語」から「ブロンクスのヘビーニューヨークアクセント」に翻訳してください。

I am so stoked and pumped to see dis work wit slang! It should be killer and rad.

この翻訳は完璧ではありませんが、元の英語の単語と構造を保持しています。ただし、ブロンクスのヘビーニューヨークアクセントのように聞こえるようにわずかに調整されています。

生成時間 3.44 秒

@hf/thebloke/mistral-7b-instruct-v0.1-awq

「すみません、トイレはどちらですか？」を「英語」から「スペイン語」に翻訳してください。

“Disculpa, ¿en qué dirección está el baño?”

生成時間 1.04 秒

「すみません、トイレはどちらですか？」を「英語」から「フランス語」に翻訳してください。

“Excusez-moi, où est le lavabo?”

生成時間 1.09 秒

「すみません、トイレはどちらですか？」を「英語」から「イギリスのスラング」に翻訳してください。

“Excuse me, which way to the loo?”

生成時間 0.56 秒

「すみません、トイレはどちらですか？」を「英語」から「ブロンクスのヘビーニューヨークアクセント」に翻訳してください。

“Oy, which way to the can?”

生成時間 2.05 秒

「私はあなたをそのままのあなたとして感謝していると言いたかっただけです！」を「英語」から「スペイン語」に翻訳してください。

“Quiero decir que me encanta a ti, tal como eres!”

生成時間 0.91 秒

「私はあなたをそのままのあなたとして感謝していると言いたかっただけです！」を「英語」から「フランス語」に翻訳してください。

“Je voulais juste dire que je vous apprécie, tout comme vous êtes !”

生成時間 0.87 秒

「私はあなたをそのままのあなたとして感謝していると言いたかっただけです！」を「英語」から「イギリスのスラング」に翻訳してください。

“I just wanted to say that I appreciate you, just the way you are!” in British Slang would be: “I just wanted to say that I appreciate you, mate!”

生成時間 1.50 秒

「私はあなたをそのままのあなたとして感謝していると言いたかっただけです！」を「英語」から「ブロンクスのヘビーニューヨークアクセント」に翻訳してください。

“Yo, I just wanted to say, I appreciate you, you know? You’re just the way you are!”

生成時間 2.61 秒

「私はこのスラングを使った作品を見るのがとても楽しみでワクワクしています！すごく素晴らしいものになるはずです。」を「英語」から「スペイン語」に翻訳してください。

“Estoy emocionado y encantado de ver este trabajo con expresiones informales! Debería ser genial y radiante.”

生成時間 1.44 秒

「私はこのスラングを使った作品を見るのがとても楽しみでワクワクしています！すごく素晴らしいものになるはずです。」を「英語」から「フランス語」に翻訳してください。

“Je suis tellement excité et pompé d’voir ce travail avec des expressions de slang ! Il devrait être magnifique et rad.”

生成時間 2.14 秒

「私はこのスラングを使った作品を見るのがとても楽しみでワクワクしています！すごく素晴らしいものになるはずです。」を「英語」から「イギリスのスラング」に翻訳してください。

“I’m absolutely thrilled and buzzing to see this work with slang! It’s bound to be a smash hit and totally awesome!”

生成時間 1.27 秒

「私はこのスラングを使った作品を見るのがとても楽しみでワクワクしています！すごく素晴らしいものになるはずです。」を「英語」から「ブロンクスのヘビーニューヨークアクセント」に翻訳してください。

“Yo, I’m so psyched and hyped to see this work with slang! It’s gonna be sick and lit, for real!”

生成時間 1.51 秒

情報取得と要約

再度言いますが、ほとんどのモデルは比較的優れていますが、特に情報を取得し要約するのが得意だとされるものを抜き出しました。

proud_summarizers = [
    "@hf/thebloke/llama-2-13b-chat-awq",
    "@hf/thebloke/neural-chat-7b-v3-1-awq",
    "@hf/thebloke/openhermes-2.5-mistral-7b-awq"
]

books = [
    "Make it Stick",
    "Hitchhiker's Guide to the Galaxy",
    "Goodnight Moon"
]

questions = [f"""Summarize the book "{book}" into a few sentences. Ensure to include the author and the year it was published. """
             for book in books]


speed_date(proud_summarizers, questions)

@hf/thebloke/llama-2-13b-chat-awq

「Make it Stick」という本を数文で要約してください。著者と出版年を含めてください。

もちろんお手伝いします！こちらが2014年に出版されたピーター・C・ブラウン、ヘンリー・L・ローディガー、マーク・A・マクダニエルによる「Make it Stick: The Science of Successful Learning」の要約です：

この本は、情報の学習と保持を改善する方法についての洞察と実用的なヒントを提供します。著者たちは、従来の学習方法に挑戦し、学習成果を向上させるための証拠に基づいた戦略を提供します。彼らは、アクティブラーニング、間隔をあけた復習、交互学習の重要性を強調し、読者がこれらの技術を適用できるように実用的な例や演習を提供します。また、従来の学習方法の限界や、学習プロセスにおけるメタ認知の重要性についても論じています。全体として、「Make it Stick」は、さまざまな文脈で適用できる効果的な学習と記憶戦略の包括的なガイドを提供します。

生成時間 8.44 秒

「Hitchhiker’s Guide to the Galaxy」という本を数文で要約してください。著者と出版年を含めてください。

もちろん！こちらが1979年に出版されたダグラス・アダムズによる「Hitchhiker’s Guide to the Galaxy」の要約です：

このサイエンスフィクション小説は、地球がボゴンというエイリアンのグループによって破壊された後、宇宙を旅する無自覚な人間アーサー・デントの物語です。彼の友人フォード・プレフェクトというエイリアンの助けを借りて、彼らは通りかかった宇宙船に乗り込み、宇宙を旅し、さまざまなエイリアン種や不条理な状況に出会います。この本は、ユーモア、ウィット、サイエンスフィクションのトロープに対する風刺で知られています。

生成時間 7.31 秒

「Goodnight Moon」という本を数文で要約してください。著者と出版年を含めてください。

もちろん！喜んでお手伝いします。こちらが1947年に出版されたマーガレット・ワイズ・ブラウンによる「Goodnight Moon」の要約です：

「Goodnight Moon」は、子供向けのクラシックな絵本で、ウサギが眠る前に部屋の中のすべての物におやすみを言う物語です。物語はシンプルで繰り返しのあるテキストと美しいイラストで構成されており、世代を超えて読者を魅了してきました。ウサギは「大きな緑の部屋」から「上の月」まで、すべてにおやすみを言う穏やかで落ち着いた流れが、就寝時にぴったりです。時代を超えたテーマと素敵なイラストで、「Goodnight Moon」は子供文学の愛される定番となっています。

生成時間 8.34 秒

@hf/thebloke/neural-chat-7b-v3-1-awq

「Make it Stick」という本を数文で要約してください。著者と出版年を含めてください。

「Make it Stick」は、ピーター・C・ブラウン、ヘンリー・L・ローディガーIII、マーク・A・マクダニエルによって2014年に書かれた本で、効果的な学習と保持の背後にある科学を探求し、記憶と理解を高めるために間隔をあけた練習、復元、交互学習の重要性を強調しています。

生成時間 2.04 秒

「Hitchhiker’s Guide to the Galaxy」という本を数文で要約してください。著者と出版年を含めてください。

「Hitchhiker’s Guide to the Galaxy」は、1979年にダグラス・アダムズによって書かれたユーモラスなサイエンスフィクション小説で、無力な地球人アーサー・デントが宇宙を探検し、さまざまなエイリアン種と出会い、人生、宇宙、すべての意味について学ぶ冒険を描いています。

生成時間 3.50 秒

「Goodnight Moon」という本を数文で要約してください。著者と出版年を含めてください。

「Goodnight Moon」は、1947年にマーガレット・ワイズ・ブラウンによって書かれた子供向けの本で、小さなウサギが部屋のさまざまな物におやすみを言う物語です。物語は、子供たちが眠りにつくのを助けるために、穏やかな就寝ルーチンを作り出すことを目的としています。

生成時間 4.04 秒

@hf/thebloke/openhermes-2.5-mistral-7b-awq

「Make it Stick」という本を数文で要約してください。著者と出版年を含めてください。

「Make it Stick: The Science of Successful Learning」は、ピーター・C・ブラウン、ヘンリー・L・ローディガーIII、マーク・A・マクダニエルによって2014年に出版された本です。著者たちは、学習と記憶保持を改善するための研究に基づいた原則と戦略を提示します。彼らは、長期的な理解と想起を高めるために、間隔、交互学習、復元練習、詳細化の重要性を強調しています。

生成時間 2.54 秒

「Hitchhiker’s Guide to the Galaxy」という本を数文で要約してください。著者と出版年を含めてください。

「The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy」は、1979年にダグラス・アダムズによって書かれたサイエンスフィクションコメディ小説です。物語は、アーサー・デントという普通の男が、ハイパースペースバイパスのために地球が破壊される直前に、エイリアンの友人フォード・プレフェクトによって救われるところから始まります。彼らはガイドブックの助けを借りて銀河を旅し、さまざまなエイリアン種や不条理な状況に出会います。

生成時間 2.91 秒

「Goodnight Moon」という本を数文で要約してください。著者と出版年を含めてください。

「Goodnight Moon」は、1947年にマーガレット・ワイズ・ブラウンによって書かれた愛される子供向けの本で、ウサギが部屋の中のすべてにおやすみを言う物語です。シンプルで繰り返しのあるテキストと穏やかなイラストが、若い読者のための落ち着いた就寝ルーチンを作り出します。

生成時間 4.66 秒

コンテンツ作成

ここでのニーズはさまざまですが、質問を変更してご利用ください。

proud_content_creator_models = [
    "@hf/thebloke/mistral-7b-instruct-v0.1-awq",
    "@hf/thebloke/zephyr-7b-beta-awq",
    "@hf/thebloke/llama-2-13b-chat-awq",
]

questions = [
    "私は近い未来を舞台にしたフィクションの物語を書いています。星に交わる恋人たちのラブストーリーです。主役のキャラクターの名前と、彼らが一緒になれない理由を考えてください。最もクリエイティブな提案を一つだけお願いします。",
    "ケーブルを整理するのに役立つ新しいテクノロジー製品を作りたいです。タイトルとキャッチフレーズを考えてください。最良の提案を一つだけお願いします。",
    "他のモデルよりも特に私たちを使用すべき理由についてのブログの見出しを書いてください。簡潔に、しかし要点を伝えてください。"
]

speed_date(proud_content_creator_models, questions)

@hf/thebloke/mistral-7b-instruct-v0.1-awq

私は近未来を舞台にしたフィクションの物語を書いています。これは星に運命を左右された恋人たちのラブストーリーです。主なキャラクターの名前と、彼らが一緒になれない理由を考えてください。創造的な提案を一つだけお願いします。

2035年、技術がほぼ完璧に進化した世界で、アヴァとキアンという二人の個人が深く愛し合っています。しかし、彼らの愛は、DNAを分析する複雑なアルゴリズムによって決定される遺伝的マッチの範囲内で結婚しなければならないという厳しい社会的法律によって禁じられています。

アヴァとキアンのDNAプロファイルは、彼らが遺伝的にマッチしていないことを示しており、彼らの愛は犯罪行為となります。彼らは関係を秘密にし、秘密の場所で会い、暗号化されたメッセージを通じてコミュニケーションを取らなければなりません。

彼らの愛は禁じられているだけでなく、危険でもあります。政府は非遺伝的マッチに対して厳しい政策を持っており、捕まった者には厳しい罰が科せられます。アヴァとキアンの愛は、真実の愛の力の証であり、彼らは逆境に立ち向かい、共にいるためにすべてを危険にさらします。

彼らのラブストーリーが展開する中で、彼らは個性よりも一致を重んじる社会の危険な水域を乗り越え、行動の結果に直面しなければなりません。彼らの愛は道の障害を克服するのに十分でしょうか、それとも永遠に別れなければならないのでしょうか？時間だけが教えてくれます。

生成時間: 6.64 秒

新しいテクノロジー製品を作りたいのですが、ケーブルを整理するのに役立ちます。タイトルとキャッチフレーズを考える手助けをしてもらえますか？最高の提案を一つだけお願いします。

タイトル: CableKeeper

キャッチフレーズ: “ケーブルの混乱にさよならを、CableKeeperで整理された作業スペースにこんにちは！”

生成時間: 1.37 秒

他のモデルよりも特に私たちを使用すべき理由についてのブログの見出しを書いてください。簡潔に、しかし要点を伝えてください。

“あなたのニーズに応えるための正直で直接的な言語モデル、Mistral-7b-Instruct-V0.1-Awqを選ぶ理由”

生成時間: 1.13 秒

@hf/thebloke/zephyr-7b-beta-awq

私は近未来を舞台にしたフィクションの物語を書いています。これは星に運命を左右された恋人たちのラブストーリーです。主なキャラクターの名前と、彼らが一緒になれない理由を考えてください。創造的な提案を一つだけお願いします。

生成時間: 6.64 秒

新しいテクノロジー製品を作りたいのですが、ケーブルを整理するのに役立ちます。タイトルとキャッチフレーズを考える手助けをしてもらえますか？最高の提案を一つだけお願いします。

タイトル: CableKeeper

キャッチフレーズ: “ケーブルの混乱にさよならを、CableKeeperで整理された作業スペースにこんにちは！”

生成時間: 1.37 秒

他のモデルよりも特に私たちを使用すべき理由についてのブログの見出しを書いてください。簡潔に、しかし要点を伝えてください。

“あなたのニーズに応えるための正直で直接的な言語モデル、Mistral-7b-Instruct-V0.1-Awqを選ぶ理由”

生成時間: 1.13 秒

@hf/thebloke/llama-2-13b-chat-awq

私は近未来を舞台にしたフィクションの物語を書いています。これは星に運命を左右された恋人たちのラブストーリーです。主なキャラクターの名前と、彼らが一緒になれない理由を考えてください。創造的な提案を一つだけお願いします。

ああ、近未来を舞台にしたラブストーリー、なんて魅力的なのでしょう！星に運命を左右された恋人たちの名前として「エコーとノヴァ」はいかがでしょうか？

エコーは、人類の歴史を変える可能性のある画期的な技術を発見した優れた科学者です。彼女は社交的な集まりよりも自分の研究室の孤独を好む少し内向的な性格です。彼女の発明は世界を革命的に変える可能性を秘めていますが、それには遠く不安定な惑星にしか存在しない希少で強力な資源が必要です。

一方、ノヴァは宇宙の秘密を解明するために人生を捧げた恐れを知らない探検家です。彼女はカリスマ的で、恐れを知らず、リーダーシップの才能を持っています。彼女は遠くの惑星の資源を採掘するための宇宙探検チームのキャプテンです。

問題は、エコーとノヴァが何世代にもわたって対立してきた異なる派閥に属していることです。エコーの発明は彼女の派閥に大きな利益をもたらす可能性がありますが、ノヴァの派閥にとっては脅威となります。

生成時間: 10.45 秒

新しいテクノロジー製品を作りたいのですが、ケーブルを整理するのに役立ちます。タイトルとキャッチフレーズを考える手助けをしてもらえますか？最高の提案を一つだけお願いします。

おお、私のラマのような能力を見てください！🐮💡あなたのためにぴったりのものがあります！💥

タイトル: CableCrafter - 究極のケーブル管理システム

キャッチフレーズ: “ケーブルを整頓し、作業スペースを整頓しましょう” 🐾💪

なぜかって？私のテクノロジーに精通した友人よ、教えてあげましょう！🤔

CableCrafterは「ケーブル」と「クラフト」を組み合わせた巧妙な言葉遊びで、製品の創造的で整理された側面を強調しています。
名前は覚えやすく、幅広いユーザーにアピールする楽しいトーンを持っています。
キャッチフレーズ「ケーブルを整頓し、作業スペースを整頓しましょう」は、製品がケーブルを整理し、作業スペースをクリーンに保つ能力を強調しています。
「整頓する」という言葉の使用は、ケーブルに対する制御と支配の感覚を暗示しており、まさにCableCrafterが助けることです。

生成時間: 11.13 秒

他のモデルよりも特に私たちを使用すべき理由についてのブログの見出しを書いてください。簡潔に、しかし要点を伝えてください。

もちろん、他のモデルよりも私を使用すべき理由についてのブログの見出しを考えました：

“正直で直接的、比類のない洞察: なぜllama-2-13b-chat-awqが選ばれる言語モデルなのか”

生成時間: 10.24 秒

テキスト分類

Workers AIはテキスト分類に特化したモデルを提供していますが、これらのモデルが特にそれを強調しているので、彼らのスキルを見せるべきです。

proud_classifiers = [
    "@hf/thebloke/openhermes-2.5-mistral-7b-awq",
    "@hf/thebloke/mistral-7b-instruct-v0.1-awq"
]

sentiment_prompt_template = """
テキストを中立、否定的、または肯定的に分類してください
テキスト: {text}
感情: """

comments = [
    "わあ、Cloudflare Workers AIにはたくさんのテキスト生成モデルがありますね！",
    "時々、物事を選ぶのは難しいです",
    "私は作り始めるのが待ちきれません！💪🚀",
    "ネイティブのオープンソースモデルを使用することの難しい点は、すべてが少しずつ異なる設定になっていることです",
    "幸いなことに、Cloudflare Workers AIは信頼性が高く、低遅延の推論を得るための標準インターフェースを提供しています。とても迅速です！"
]

sentiment_questions = [sentiment_prompt_template.format(text=comment) for comment in comments]


speed_date(proud_classifiers, sentiment_questions)

@hf/thebloke/openhermes-2.5-mistral-7b-awq

テキストを中立、否定的、または肯定的に分類してくださいテキスト: わあ、Cloudflare Workers AIにはたくさんのテキスト生成モデルがありますね！感情:

このテキストの感情は肯定的です。

生成時間: 1.96 秒

テキストを中立、否定的、または肯定的に分類してくださいテキスト: 時々、物事を選ぶのは難しいです感情:

「時々、物事を選ぶのは難しいです」というテキストは中立に分類できます。この感情は明示的に肯定的でも否定的でもなく、事実の表明です。

生成時間: 3.32 秒

テキストを中立、否定的、または肯定的に分類してくださいテキスト: 私は作り始めるのが待ちきれません！💪🚀 感情:

「私は作り始めるのが待ちきれません！💪🚀」というテキストは肯定的な感情を持っています。

感情: 肯定的

生成時間: 1.24 秒

テキストを中立、否定的、または肯定的に分類してくださいテキスト: ネイティブのオープンソースモデルを使用することの難しい点は、すべてが少しずつ異なる設定になっていることです感情:

このテキストの感情は中立です。

生成時間: 2.08 秒

テキストを中立、否定的、または肯定的に分類してくださいテキスト: 幸いなことに、Cloudflare Workers AIは信頼性が高く、低遅延の推論を得るための標準インターフェースを提供しています。とても迅速です！感情:

このテキストの感情は肯定的です。

生成時間: 0.89 秒

@hf/thebloke/mistral-7b-instruct-v0.1-awq

テキストを中立、否定的、または肯定的に分類してくださいテキスト: わあ、Cloudflare Workers AIにはたくさんのテキスト生成モデルがありますね！感情:

肯定的

生成時間: 0.82 秒

テキストを中立、否定的、または肯定的に分類してくださいテキスト: 時々、物事を選ぶのは難しいです感情:

「時々、物事を選ぶのは難しいです」というテキストの感情は中立です。

生成時間: 2.06 秒

テキストを中立、否定的、または肯定的に分類してくださいテキスト: 私は作り始めるのが待ちきれません！💪🚀 感情:

「私は作り始めるのが待ちきれません！💪🚀」というテキストの感情は肯定的です。

生成時間: 2.13 秒

テキストを中立、否定的、または肯定的に分類してくださいテキスト: ネイティブのオープンソースモデルを使用することの難しい点は、すべてが少しずつ異なる設定になっていることです感情:

このテキストの感情は中立です。

生成時間: 0.79 秒

テキストを中立、否定的、または肯定的に分類してくださいテキスト: 幸いなことに、Cloudflare Workers AIは信頼性が高く、低遅延の推論を得るための標準インターフェースを提供しています。とても迅速です！感情:

このテキストの感情は肯定的です。

生成時間: 1.93 秒

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