何をしているか

書いている文を、12個の主題（待つ、逢えない、人目、別れ、約束、涙、独り、月、秋、春、冬、時）について 「有」か「無」かで判定し、その配列に近い札を100首から選んでいます。100首の側の主題は、あらかじめ人手で付けてあります。

判定のしくみ

TypeSafe社の jev（System One型モデル）の考え方を借りています。文章を書かせるのではなく、 型の決まった問いを並べて、確率つきの答えを一度に返させる方式です。その再現実装である kev を手がかりに、ここでは12個の問いを1本の系列にまとめ、 「待つ？」「逢えない？」…と並べた各「？」の次の位置を一度に読み取っています。 12回ぶんの計算が1回で済み、判定はこの端末で 0.1秒から0.3秒 で終わります。

使っているもの

• 土台のモデル … llm-jp/llm-jp-3-150m（1億5千万パラメータ、Apache-2.0）
• 追加の学習 … LoRA（土台は凍結し、全体の数パーセントだけを学習する方式）。 日本語の文章1602件に12主題の正解を付けて学習しました。取り分けた235件での正答率は0.955です。
• 実行のしくみ … 学習した差分を土台に統合し、ONNX形式へ書き出して4ビットに量子化しました。 ブラウザでは transformers.js が WebGPU（使えないときはCPU）で動かします。
• 札の絵 … Wikimedia Commons のパブリックドメインの絵札100枚

外と通信するもの

判定器の取り込みと、部品の読み込みだけです。書いた文章、判定の結果、選ばれた札は、どこへも送りません。 書いた文章はこの端末のブラウザの保存領域に残り、次に開いたときに続きから書けます。