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Model: summerMC/matutake Source: Original Platform
2026-08-07 02:31:16 +08:00
commit 88124e1e14
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+---
+language:
+- ja
+- en
+base_model:
+- summerMC/Sakura
+base_model_relation: finetune
+pipeline_tag: text-generation
+library_name: transformers
+tags:
+- japanese
+- chat
+- sft
+- causal-lm
+- conversational
+- reasoning
+- fable
+datasets:
+- summerMC/v-Fable
+---
+
+# matutake
+
+`matutake` は、[summerMC/Sakura](https://huggingface.co/summerMC/Sakura) をベースに、[summerMC/v-Fable](https://huggingface.co/datasets/summerMC/v-Fable) を用いて **Supervised Fine-Tuning (SFT)** した、日本語寄りの **Fable系対話・推論モデル** です。
+
+このモデルは、coding専用モデルではなく、**会話・説明・推論・ロールプレイ・長めの応答生成** などを含む、Fable系のスタイルと応答傾向をSakura上で再現・適応することを目的に調整しています。
+
+---
+
+# 1. Model Overview
+
+## 概要
+
+* **Model name**: `summerMC/matutake`
+* **Base model**: `summerMC/Sakura`
+* **Training type**: Full fine-tuning / SFT
+* **Primary dataset**: `summerMC/v-Fable`
+
+## 主な目的
+
+* 日本語での自然な会話応答
+* Fable系の応答スタイルへの適応
+* 長めの説明・推論応答の強化
+* instruction following の改善
+* 対話形式での安定した文章生成
+
+`matutake` は、Fable系トレースデータをもとに、**対話の流れを保ちながら自然に返答する能力**、**ある程度まとまった推論や説明を返す能力**、**ロールや文脈に沿った返答を行う能力** を強めることを目的としています。
+
+---
+
+# 2. Intended Use
+
+## 想定ユースケース
+
+このモデルは、以下のような **一般的な対話・生成タスク** を想定しています。
+
+### Chat / Conversation
+
+* 日本語での雑談・対話
+* 指示に従った応答生成
+* 長めの会話文・返答文の生成
+* キャラクターや口調を意識した会話
+
+### Reasoning / Explanation
+
+* 質問に対する段階的な説明
+* 要点整理
+* 比較・整理・要約
+* ある程度長い推論を伴う返答
+
+### Creative / Roleplay style generation
+
+* Fable系の会話スタイル再現
+* ロールプレイ風の返答
+* 雰囲気重視の会話生成
+* ストーリー寄りの応答や表現
+
+### General instruction following
+
+* 日本語プロンプトに対する自然な応答
+* 情報整理
+* 文章生成
+* 口調や形式を指定した出力
+
+---
+
+# 3. Training Data
+
+本モデルは主に以下のデータセットで学習されています。
+
+## Dataset
+
+* **`summerMC/v-Fable`**
+
+`v-Fable` は Fable系トレースをもとにした対話・推論・スタイル応答を含むデータセットであり、会話の流れ、応答形式、説明調の返答、Fable系の雰囲気を持つ出力を学習するために使用しています。
+
+学習時には主に `context -> completion` 形式を用い、与えられた文脈に対する応答全体をSFTしています。
+
+### 主な特徴
+
+* 対話形式の応答
+* reasoning / explanation を含む返答
+* Fable系のスタイルや雰囲気を持つ出力
+* instruction-following と会話継続の両方を含む構成
+
+---
+
+# 4. Training Method
+
+## Fine-tuning
+
+* **方式**: Supervised Fine-Tuning (SFT)
+* **学習対象**: base model の全パラメータ（full fine-tune）
+* **目的**:
+
+  * Fable系の応答傾向への適応
+  * 会話の自然さの改善
+  * 長めの返答や説明の安定化
+  * 日本語での instruction following の向上
+
+## 学習方針
+
+本モデルでは、単純な短文応答よりも、以下のような性質を重視しています。
+
+* 文脈を踏まえて返答する
+* 長めの説明や会話を破綻しにくくする
+* Fable系の話し方・返答傾向を反映する
+* 日本語での自然な対話を強化する
+
+---
+
+# 5. Prompting / Chat Format
+
+このモデルは **chat形式** の入力を想定しています。
+ベースモデル `Sakura` のテンプレートに依存するため、基本的には `tokenizer.apply_chat_template(...)` を使うことを推奨します。
+
+## Transformers example
+
+```python
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+
+model_id = "summerMC/matutake"
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
+    model_id,
+    trust_remote_code=True,
+)
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_id,
+    trust_remote_code=True,
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+    device_map="auto",
+)
+
+messages = [
+    {
+        "role": "system",
+        "content": "You are matutake, a helpful Japanese conversational assistant."
+    },
+    {
+        "role": "user",
+        "content": "最近ちょっと疲れてるんだけど、少し気分が軽くなるように話して。"
+    }
+]
+
+text = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages,
+    tokenize=False,
+    add_generation_prompt=True,
+)
+
+inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
+
+with torch.no_grad():
+    outputs = model.generate(
+        **inputs,
+        max_new_tokens=512,
+        do_sample=True,
+        temperature=0.7,
+        top_p=0.9,
+        repetition_penalty=1.05,
+    )
+
+print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
+```
+
+---
+
+# 6. Recommended Generation Settings
+
+用途が会話・説明・Fable系の返答寄りなので、まずは以下を推奨します。
+
+## 会話向け
+
+```python
+max_new_tokens = 512
+do_sample = True
+temperature = 0.7
+top_p = 0.9
+repetition_penalty = 1.05
+```
+
+## 少し安定寄りにする場合
+
+```python
+max_new_tokens = 512
+do_sample = True
+temperature = 0.5
+top_p = 0.9
+repetition_penalty = 1.05
+```
+
+## 長めの応答を書かせる場合
+
+```python
+max_new_tokens = 1024
+temperature = 0.7
+top_p = 0.95
+```
+
+---
+
+# 7. Example Prompts
+
+## 日常会話
+
+* `最近ちょっと気分が落ちてるから、少し優しく話してほしい。`
+* `今日あったことを聞いてほしい。`
+
+## 説明・整理
+
+* `量子コンピュータって何か、中学生にもわかるように説明して。`
+* `この文章を3行で要約して。`
+
+## ロールプレイ / 雰囲気重視
+
+* `落ち着いた口調で、夜に話しかけるような感じで返して。`
+* `少し物語っぽい雰囲気で励まして。`
+
+## 推論・長文応答
+
+* `A案とB案のメリット・デメリットを比較して整理して。`
+* `この悩みに対して、考え方を段階的に整理してほしい。`
+
+---
+
+# 8. Limitations
+
+このモデルは**研究・実験用途**です。以下の制約があります。
+
+* 事実性は保証されません
+* 説明がもっともらしくても誤っている場合があります
+* 長い応答では一貫性が崩れることがあります
+* Fable系のスタイルに寄ることで、必要以上に感情的・演出的な返答になる場合があります
+* chain-of-thought風の出力や冗長な説明が出ることがあります
+
+**重要な判断に使う場合は、必ず人間が内容を確認してください。**
+
+---
+
+# 9. Safety / Responsible Use
+
+以下の用途には適しません。
+
+* 医療・法務・金融など高リスク分野の最終判断
+* 人の状態に関する重大な判断の自動化
+* 真偽確認なしでの事実情報の利用
+* セーフティ確認なしの本番自動応答
+
+モデルの出力は参考情報として扱い、必要に応じて別ソースで確認してください。
+
+---
+
+# 10. License
+
+## Important
+
+このモデルの利用条件は、**ベースモデル `summerMC/Sakura` のライセンス** および **学習データ `summerMC/v-Fable` のライセンス** に依存します。
+利用前に必ずそれぞれの配布ページを確認してください。
+
+* Base model: `summerMC/Sakura`
+* Dataset: `summerMC/v-Fable`
+
+特に、学習データに由来するライセンス・利用条件・再配布条件には注意してください。
+
+---
+
+# 11. Citation
+
+もしこのモデルや派生物を研究・検証に利用した場合は、ベースモデルと学習データのクレジットも併記してください。
+
+```bibtex
+@misc{matutake2026,
+  title        = {matutake},
+  author       = {summerMC},
+  year         = {2026},
+  howpublished = {\url{https://huggingface.co/summerMC/matutake}}
+}
+```
+
+必要に応じて、ベースモデル・データセットの引用も追加してください。
+
+---
+
+# 12. Notes
+
+`matutake` は、Sakura系列をベースに **Fable系の会話・推論・スタイル応答** を強化するための実験モデルです。
+ベンチマークスコアの最適化よりも、**会話としての自然さ、返答の雰囲気、長めの応答生成** を重視しています。