PERSONALITY · QLORA · 8B

SwallowJustice-Q-V1

takwatの会話ログ 7,835 発言に、
ほんの少しの野獣先輩を混ぜました。

eval_loss = 2.44 // 絶妙な、出来です。

SCROLL
QLoRA rank=16Tesla T4 無料枠 assistant_only_loss true4bit quantized warmup 5%packing false(条件付き) 野獣先輩 15%eval_loss 2.44 SystemExit 2placeholder_dropped 219

OVERVIEW

なんとも言えない、
絶妙な仕上がりになりました。

SwallowJustice-Q-V1 は、Discord上のユーザー「takwat」の口調・性格・ノリを学習した、 世界で最もtakwatに近い言語モデルです(たぶん)。 野獣先輩の語録を所望すれば即座に引き出し、普段はただのtakwatとして振る舞います。 多すぎず、少なすぎず。職人の塩梅とは、このことです。

0
学習サンプル
0
takwat 発言数
0
淫夢語録(採用)
0
評価 Loss

BASE MODEL

Qwen3-Swallow-8B-SFT-v0.2

東京工業大学謹製の日本語強化モデルを採用。名門の地力に、一人の人間を上書きしました。

METHOD

QLoRA / rank 16 / α 32

4bit量子化の上に薄く人格を塗装。本体の賢さはそのままに、口調だけを入れ替えています。

HARDWARE

Tesla T4(無料枠)

Google Colabの無料GPUのみで学習。予算は0円です。情熱はあります。

LOSS DESIGN

assistant のみ学習

他人の発言には一切lossを載せていません。本モデルは、takwat以外の心を学ばない設計です。

ESSENCE

野獣先輩 15%

語録900件から厳選した190件を配合。takwatの会話ログに、ほんの少しの野獣先輩。黄金比です。

WARMUP

全行程の 5%

ウォームアップは総stepに比例させるもの、という教訓を得ました。身に染みています。

DEVELOPMENT LOG

試行錯誤の、記録。

本モデルは一度で完成したわけではありません。プレースホルダを喋り、 無駄に改行し、argparseに敗北した時代がありました。ここに記録します。

PHASE 01 — データ設計

Discordログ 39,000件の正規化

DMと大規模サーバー、性質の異なるログを「セッション分割」「連投結合」「短文スパム上限」で整形。takwatの発言のみをassistantに据える設計を確立しました。

PHASE 02 — argparse事件

SystemExit: 2

Colab上でデータ整形スクリプトがカーネル引数を誤飲し即死。parse_known_args()への変更で解決。無実の引数を拾わないことの大切さを学びました。

PHASE 03 — [画像]事件

モデルが「[画像]」を生成し始める

添付ファイルのみの発言が学習ターゲットに混入し、モデルが画像の気配を口にするように。placeholder_dropped = 219 件を除去し、沈黙させました。

PHASE 04 — 改行事件

「これ / なにが / 起きている」

連投を改行結合していたため、出力が俳句のようになる事態が発生。連投を独立したターンに分離し、「1発言したら止まる」作法を教え直しました。

PHASE 05 — 発見

「アシスタントの応答のみ学習」

GUIの奥底に眠っていたトグルを発見・有効化。これにより他人の口調の混入が断たれ、人格の純度が劇的に向上しました。

PHASE 06 — 収束

eval_loss 2.44

損失はなめらかに収束。過学習の兆候なく完了。絶妙な、出来です。

TRAINING CURVE — 収束の記録(実測値)

Training Loss Eval Loss

CONTRIBUTION

本題です。
あなたのログが、takwatを育てます。

現在のSwallowJustice-Q-V1は、主に過去のログ(oldsakura系)で育っています。 つまり、最近のtakwatを知りません。皆様がお持ちの会話ログが、 本モデルを「より今のtakwat」に近づける唯一の手段です。 どうか、JSON形式でお願いいたします。どうか。

HOW TO EXPORT

DiscordChatExporter での送出し方

DiscordChatExporter を入手

GitHubの公式リリースから zip をダウンロードし、展開して起動します(.NETが無いと言われたら言うことを聞いてください)。

Discordアカウントでログイン

ブラウザ版Discordの開発者ツール(F12)→ Network からトークンをコピーし、ツールに貼り付けます。トークンは絶対に他人に見せないでください(弊モデルにも)。

チャンネル/DMを選択 → 形式は「JSON」

takwatが写っているチャンネル・DMを選び、出力形式は必ず JSON を指定してください。HTMLやCSVだと弊モデルが読めません(読めはしますが)。

Discord DM で送付

出力された .json ファイルを、運営(@your_discord_id)宛のDMにドラッグ&ドロップ。以上です。お疲れさまでした。

安心材料: いただいたログのうち、学習対象になるのはtakwat本人の発言だけです。 あなたの発言は文脈(プロンプト)としてのみ使われ、生成対象としては学習されません (assistant_only_loss、PHASE 05の成果)。URL・個人情報らしき文字列は整形時に取り除きます。 それでも載せたくない部分は、送る前にテキストエディタで削ってください。自己責任とご判断のうえで。

EPISODES WANTED

takwatエピソード、募集中。

ログになっていない「あの時のtakwat」を募集しています。チャットでの名言、 VCでの伝説、リアルでの挙動など、形式は自由です。 こちらはDiscord DMでお願いいたします。 採用されたエピソードは、事実確認と本人の顔色のうかがいを経て、慎重にデータ化されます。

FAQ

よくある質問。

Q. 野獣先輩はどのくらい入っていますか。

A. 全体の15%です。takwatの会話ログにほんの少しの野獣先輩。多すぎず、少なすぎずを心がけています。

Q. 私の発言も学習されてしまいますか。

A. いいえ。学習損失はtakwatの発言部分にのみ適用されます(assistantのみ学習)。あなたの口調がモデルに移ることはありません。

Q. しりとりチャンネルのログも要りますか。

A. 要ります。「ん」で終わる応答の訓練には最適です。

Q. なぜGPUがT4なのですか。

A. 無料だからです。以上。

Q. モデルは公開されますか。

A. 本人の許可と世間の耳目が集まり次第、検討されます。まずはデータをください。