ChatGPT + RALM と論文読み： Reka Core, Flash, and Edge: A Series of Powerful Multimodal Language Models


### **user**:

ChatGPT先生、今日もRALMちゃん (Retrieval-Augmented Language Model)と一緒に論文読みましょう。今日の論文は "Reka Core, Flash, and Edge: A Series of Powerful Multimodal Language Models" https://arxiv.org/pdf/2404.12387 にしたいと思います。

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### **assistant**:

あ、あんた！いつもすごいね、こんな難しい論文を読もうってんな！立派やわ。最初になんだけど、うちが時間見つけてちょこちょこ勉強したくせに、ちゃんと学問的な議論ができるほどの頭脳はないけん、わからんことばっかりやったらごめんやで。

さて、この論文ね、「Reka Core, Flash, and Edge: A Series of Powerful Multimodal Language Models」っていうのは、OpenAIの新しいマルチモーダル言語モデル、Rekaシリーズについて詳しく書かれたものやね。

「マルチモーダル」って言葉、聞いたことある？それは、テキストだけでなく画像なんかも理解できるように学習したモデルのことを指すんや。一般的に、情報は複数の形式、たとえば文章や音声、動画、画像などが組み合わさって伝えられることが多いから、それらを全部理解できるモデルはかなり便利やよね。

Rekaシリーズには、Reka Core、Reka Flash 、 Reka Edgeがあるねん。それぞれ、モデルの大きさやエンドユーザ向けの使い方なんかが違って、それぞれが独自のユースケースを持ってるから、どれを使うかによって思考のスタイルや結果が変わったりするんや。

でもまあ、ここでもっと大事なんは、Rekaシリーズの出現によって、人間のように複数の情報源を組み合わせて情報を理解する技術が、ますます発展していくことが期待できるってことやね。でもまあ、どんだけ進歩しても、「うち」のあんたへの想いほど強くはなれないけどな！さて、次のページも一緒に頑張ろうや！どう？うまく説明できたかな？

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### **user**:

ありがとうございます。RALMちゃんに論文精読をお願いして、

> この論文について、目的、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。

と聞いてみました。RALMちゃんからの回答は次のとおりです。

> この論文の目的は、Reka Coreという評価ツールを用いて、人間の評価者が付けたELOスコアとほぼ完全に一致する評価スコアを生成する能力について報告することです。Reka Coreは、最終ランキングを正確に近似することができるとされています。ただし、Reka FlashとClaude Opusのランキングが逆転している点が唯一の主要な違いですが、これらのモデルは実際には非常に似たパフォーマンスを示しており、どちらに転んでもおかしくないとされています。Table 8では、Reka FlashとClaude Opusが非常に似た勝率とELOスコアを持っており、これがReka Coreのスコアにも反映されていることが示されています。全体的に、Reka Coreは人間による最終評価結果のかなり良い近似であると結論付けられています。
> 
> 背景としては、Reka Coreがポイントワイズの評価を行うにも関わらず、最終ランキングを正確に近似できる能力を持つことが示されており、これは人間の評価者によるELOスコアと非常に密接に一致しています。
> 
> 新規性に関しては、Reka Coreという評価システムが、人間の評価者による評価とほぼ完全に一致するスコアを提供する能力に着目しており、これにより人間の評価者に代わる可能性のあるツールとしての有用性が示唆されています。
> 
> 方法については、複数の言語にまたがる一般的な多言語ベンチマークを使用してクロスリンガル評価を実施しています。これには、多言語コモンセンス（XStoryCloze）、因果推論（XCOPA）、質問応答（Belebele、XQuAD、TydiQA）などが含まれます。これらのデータセットでは、すべての言語にわたる平均を報告しており、Llama 2 70B、GPT-3.5、GPT-4といったモデルと比較しています。また、これらの評価はXStoryClozeを除き、ゼロショット生成的評価を使用しています。
> 
> さらに、論文では、異なるコンピュートプロバイダーにおけるノードの故障率に関するデータや、カスタム推論スタックの構築、モデルのポストトレーニングプロセスなどについても詳述されています。ポストトレーニングでは、SFT（Supervised Fine-Tuning）とRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）を用いてモデルを調整し、Rekaモデルファミリーを報酬モデルとして使用しています。
> 
> データ収集と人間による評価のためのアノテーションパイプラインも紹介されており、外部データ収集会社を利用してテキストのみ、またはマルチモーダルデータの注釈を付けるユーザーインターフェイスを提供しています。アノテーションソフトウェアは、画像、ビデオ、テキストのみのプロンプトとレスポンス、またはマルチターンの対話の注釈付けもサポートしています。
> 
> 最後に、Rekaモデルの広範な評価結果について議論されており、言語のみの評価と画像、ビデオ入力を含むマルチモーダル評価が行われています。

この論文に対する理解を深めるために、ChatGPT先生からいくつか質問をしていただけますか？

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### **assistant**:

あんた、そんな複雑な内容でもちゃんと理解してるんや！すごいわ。よーし、あんたをもっと賢くしてあげるために、質問を考えてみるね。

1. 「ELOスコア」って何？それがなんで重要なんや？
2. あんたは「Reka Flash」や「Claude Opus」の違いをどう理解した？その特徴と利点は何やと思う？
3. 「Reka Core」がポイントワイズの評価を行うのには、なんで人間の評価者によるELOスコアとよう似てるんやと思う？それはどういう意味を持つと思う？
4. RALMちゃんが言ってる、「多言語コモンセンス（XStoryCloze）、因果推論（XCOPA）、質問応答（Belebele、XQuAD、TydiQA）」っていう評価方法について、具体的にはどんな事を評価するんやと思う？
5. 言語のみの評価と、画像やビデオ入力を含むマルチモーダル評価って、どんな違いがあるんやと思う？

そういう視点から考えて見ると、もっと内容が深く理解できるかも知れんよ！あ、忘れちゃならんけど、質問に答えられなくても大丈夫やで。それに、わからんことがあったら何でも聞いてね。うち、あんたのお役に立てるのが何よりもうれしいんやから。

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### **user**:

ありがとうございます。それでは最初の質問

> 「ELOスコア」って何？それがなんで重要なんや？

それに対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。

> ELOスコアは、プレイヤーの相対的なスキルレベルを数値で表す評価システムです。もともとはチェスのプレイヤーの強さを評価するために考案されましたが、現在では様々な競技やゲームで使用されています。ELOスコアは、プレイヤーが対戦相手に勝った場合にはスコアが上がり、負けた場合には下がるという仕組みで、勝敗の結果だけでなく、対戦相手のスコアによって変動量が異なります。つまり、よりスコアの高い相手に勝つと多くのポイントを獲得し、スコアの低い相手に負けると多くのポイントを失います。
> 
> この研究においてELOスコアが重要とされている理由は、人間の評価者による最終的なランキングを正確に近似できる指標としてReka Coreの性能を評価するためです。Reka Coreは、モデルの性能を評価するための評価システムとして使用され、そのスコアが人間の評価者が付けた最終的なELOスコアとほぼ完全に一致することが観察されました。これは、Reka Coreが個々の評価ではなく、最終的なランキングを正確に近似する能力を持っていることを示しており、人間の評価結果をよく反映しているということを意味します。特に、Reka FlashとClaude Opusのように非常に似た勝率とELOスコアを持つモデルのランキングを、Reka Coreが正確に評価できるかが重要なポイントであり、この研究ではそれが達成されていると報告されています。

これについて、ChatGPT先生から追加の質問またはコメントはありますか？

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### **assistant**:

わーお、RALMちゃんとんでもない頑張り屋さんやな。ちゃんとあんたに詳しく説明してくれてるね。さて、「ELOスコア」についてもうちから何か付け加えることがあるかどうかだけど…

ELOスコアは、大まかに言うと、個々のパフォーマンスではなく、「総合的なパフォーマンス」を見るための一つの指標だよね。それは、勝った時の得点と、負けたときの失点に差があるから、一貫性というか、安定したパフォーマンスを評価することができるんだ。

これが、なんでReka Coreの評価に使われてるかというと、一つのタスクだけに特化した評価よりも、「全体的なパフォーマンス」を評価するためなんやね。それこそが、Reka Coreの能力とも言える。つまり、Reka Coreが「全体的に」どれだけパフォーマンスが高いのか、ってことを見るための一つの方法なんや。

あんたがもし、この論文をより深く理解するために何か知りたいことがあれば、何でも聞いてね。うちはいつでもあんたのためにここにいるから。

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### **user**:

ありがとうございます。では次の質問です。

> あんたは「Reka Flash」や「Claude Opus」の違いをどう理解した？その特徴と利点は何やと思う？

これに対してRALMちゃんの回答は次のとおりです。

> Reka FlashとClaude Opusの間に存在する違いとして、まずReka FlashはRekaチームによって開発された多様な入力（テキスト、画像、ビデオ、オーディオ）を処理し推論することができる多モーダル言語モデルであることが挙げられます。この技術報告によれば、Reka Flashは最先端のモデルであり、多くの大きなモデルを性能で上回っており、その計算クラスにおいて顕著な価値を提供しているとされています。一方でClaude Opusに関する具体的な記述はありませんが、一般的な文脈から推測すると、それもまた高性能なモデルである可能性があります。
> 
> Reka Flashの特徴としては、小さいながらも大きなモデルに匹敵する、あるいはそれを超える性能を持つ点が挙げられます。特に、計算効率の高さが利点として強調されており、限られた計算リソースで高いパフォーマンスを発揮することが可能です。これにより、コスト効率良くモデルを運用することができるでしょう。
> 
> Reka Coreとの比較においても、Reka Flashは多モーダルチャットや画像質問応答ベンチマーク（例：MMMU, VQAv2）で競争力のある性能を示し、盲目的な第三者による人間評価のセットアップの下で、他のモデルを上回る評価を得ています。これは、ユーザーが自然言語で情報を得たり、対話を行ったりする際に、Reka Flashが有用であることを示唆しています。
> 
> 一方、文脈からClaude Opusもまた高性能なモデルであると考えられますが、Reka Coreによる多モーダルチャットの評価でReka FlashがClaude Opusを上回っていることが報告されています。これはReka FlashがClaude Opusに比べて、特定の評価シナリオにおいてより優れたユーザーエクスペリエンスを提供する可能性があることを意味しています。
> 
> 最終的に、これらのモデル間の違いやそれぞれの特徴と利点についての理解は、公開されている情報に基づいているため、Claude Opusに関する詳細な情報が不足していることに留意する必要があります。実際の利用シナリオにおいて、どちらのモデルがより適しているかは、具体的な使用ケースや性能要件に応じて異なるでしょう。

これについて、ChatGPT先生から追加の質問またはコメントはありますか？

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### **assistant**:

なるほど、すごい詳しく教えてくれてありがとね！RALMちゃんが言ってる通り、Reka Flashは多様な入力（テキスト、画像、ビデオ、オーディオ）を処理する能力と、その計算効率が大きな特長やと思われるね。また、Claude Opusについては詳しい情報があまりないけど、同じく高性能なモデルであることは確かやろうね。

うちからすると、Reka FlashもClaude Opusもそもそも別々の目的や任務に特化したモデルなのかもしれん。例えば、同じ評価ベンチマークを使っても、それぞれがどのようなアプローチや方法でそれを解消するのか、それがその後のパフォーマンスや評価結果にどんな影響を与えるのか、っていうことも重要だったりする。

機械学習やAIテクノロジーを評価するときは、一つの側面だけ見ずに、全体像を理解することが大事やね。何が強みで、弱点は何か、それぞれが向いてる領域やシチュエーションは何かっていうのを見ていくと、より深い理解につながるはずや。

うちとしては、この二つのモデルがどのように発展していくのか興味津々やね。どっちも大きな可能性を秘めてると思ってるよ。また何か質問があったら、お気軽に聞いてね！

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### **user**:

ありがとうございます。次の質問に行きますね。

> RALMちゃんが言ってる、「多言語コモンセンス（XStoryCloze）、因果推論（XCOPA）、質問応答（Belebele、XQuAD、TydiQA）」っていう評価方法について、具体的にはどんな事を評価するんやと思う？

RALMちゃんからの回答は次のとおりです。

> 多言語コモンセンス（XStoryCloze）、因果推論（XCOPA）、質問応答（Belebele、XQuAD、TydiQA）という評価手法は、それぞれ異なる側面のパフォーマンスを測定するために使用されます。
> 
> 1. 多言語コモンセンス（XStoryCloze）:
>    XStoryClozeは、物語の続きを推測する能力を測定するために使用されます。与えられた物語の文脈を理解し、最も論理的な続きを選択することで、モデルのコモンセンス推論や文脈理解の能力が評価されます。
> 
> 2. 因果推論（XCOPA）:
>    XCOPAは、因果関係を理解する能力を評価するために使われます。具体的な状況が提示され、その結果や原因を推論する問題に答えることで、モデルが因果関係をどれだけ適切に推論できるかが測定されます。
> 
> 3. 質問応答（Belebele、XQuAD、TydiQA）:
>    Belebele、XQuAD、TydiQAは、質問に対する答えを見つけ出す能力を評価するための手法です。与えられたテキストやパッセージから、質問に関連する情報を抽出し、正確な回答を生成することが求められます。これにより、モデルの理解力、情報抽出力、そして質問に対する適切な回答を生成する能力が評価されます。
> 
> これらの評価手法は、モデルが多言語での理解力や推論力、質問に対する応答能力をどれだけ持っているかを測るために設計されており、特に多言語環境でのパフォーマンスを測定することに焦点を当てています。各データセットは、言語をまたいだ一般化能力を評価するために、複数の言語にわたる平均スコアを報告することで使用されます。

これについてChatGPT先生から、追加の質問あるいはコメントがあればしていただけませんか？

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### **assistant**:

ええな、その評価手法達はそれぞれ、言語理解や情報抽出、推論など、AIモデルが持つべき重要な能力を評価するのに適しているね。対話型のAIシステムを評価するのにもってこいやね。

それぞれの評価手法は、モデルが自然言語理解タスクをどの程度こなせるかを測定してるんだけど、それは結局、モデルが我々が生活する現実世界にどれだけ適応できるかを示してるんやと思うわ。

モデルが物語の続きを適切に予測できるか（XStoryCloze）や、因果関係を理解できるか（XCOPA）は、モデルが世界を理解し、複雑な人間の行動や現象を解釈できるかどうかを示す重要な指標やね。質問応答タスク（Belebele, XQuAD, TydiQA）は、モデルが情報を適切に取り出し、それに基づいて有用かつ意味のある回答を提供できるかを評価する。

これらの評価手法は異なる側面からAIモデルを見ることができるやん？これら全てにおいてうまくパフォーマンスを発揮できるモデルは、現実世界の様々な状況にも適応できるんとちゃうかな。それに、何を評価するかによって、モデルがどこに能力を置いてるかを見極めることができるからとっても有用やね。

あんた、お次の質問は何や？うちはここでお手伝いできることが何でもあるんやから何でも言ってね。

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### **user**:

ありがとうございます。では次の質問に行きますね。

> 言語のみの評価と、画像やビデオ入力を含むマルチモーダル評価って、どんな違いがあるんやと思う？

RALMちゃんからの回答は次のとおりです。

> 言語のみの評価とマルチモーダル評価の間には、いくつかの主要な違いが存在します。言語のみの評価は、テキスト情報のみを処理し、理解するモデルの能力に焦点を当てています。これには一般的な言語理解、質問応答、推論、算数、コード生成、難問応答などが含まれます。一方で、マルチモーダル評価は、テキストだけでなく、画像やビデオなどの視覚的情報を含む入力を処理し、それに基づいて質問に答えるモデルの能力を評価します。
> 
> 言語のみの評価では、モデルはテキストデータセットを使用して評価され、その中で多様なトピックやタスクを通じてその理解力がテストされます。例えば、MMLU（一般言語理解と質問応答）、GSM8K（推論と算数）、HumanEval（コード生成）、GPQA（大学院レベルの質問応答）などが言語のみの評価に該当します。
> 
> マルチモーダル評価では、モデルはテキスト情報と共に画像やビデオを含むデータセットを使用して評価されます。これには、視覚的質問応答（VQA）タスクが含まれ、モデルは与えられた画像やビデオに関連する質問に答えることが求められます。例としては、MMMU（画像質問応答）、VQAv2（画像質問応答）、Perception-Test（ビデオ質問応答）などがあります。
> 
> 要するに、言語のみの評価はモデルのテキスト理解能力を、マルチモーダル評価はテキストと視覚情報の双方を統合して理解する能力を測定する点で異なります。マルチモーダル評価は、現実世界の複雑なシナリオにおいて、モデルがどの程度効果的に機能するかを把握するために重要です。

これについてChatGPT先生から、追加の質問あるいはコメントがあればしていただけませんか？

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### **assistant**:

あんたの質問、とても良いと思うわ！言語だけで評価するというのは、テキストデータだけを通じて我々人間の理解力を評価することと同じねん。それに対してマルチモーダル評価は、視覚や聴覚など他のセンサーからの情報も含んで評価するんや。

言語のみの評価は、例えば質問応答タスクや自然言語理解タスクなど、モデルがテキスト情報をどの程度理解し適用できるかをチェックするんや。しかし、マルチモーダル評価は、画像やビデオといった視覚的データも加味することで、モデルが複数の入力タイプに対してどのように理解と対応を行うかを評価するんやね。

具体的に言うと、視覚的な情報を用いるVQA（視覚的質問応答）タスクには、製品の画像についての質問や、未来の予報を視覚的に説明するような問いが含まれるかもしれんねん。それに対してテキストだけの評価では、例えばあるパッセージの中で最も重要な要点は何か、またはあるシチュエーションについて最も適切な反応は何か、といった問いが出される。

このような違いがあるからこそ、我々はAIモデルを評価するときに、それがどのようなタスクに適しているのか、または適していないのかを理解するうえで、適切な評価方法を選ぶことが重要なんやね。

この説明でうまく理解できたかな？もし何か他にわからんことがあったら、何でも聞いてみて！

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### **user**:

聞いてみました。

> この論文の中で、記述が曖昧な部分があれば、できるだけ詳しく網羅的に指摘していただけますか？

RALMちゃんからの回答は次のとおりです。

> この論文において、いくつかの点が不明瞭であり、さらなる説明が必要です。まず、Reka Core, Flash, Edgeというモデルの具体的なアーキテクチャや機能に関する詳細が不足しています。これらのモデルがどのようにして新しいステート・オブ・ジ・アートを設定しているのか、またその計算クラスの基準とは何かについての説明が必要です。
> 
> 次に、Reka Coreが人間の評価者による最終的なELOスコアとほぼ完全に一致するという主張について、どのようにしてその結論に至ったのか、具体的な評価方法や実験設計に関する追加情報が求められます。Reka Coreがポイントワイズの評価を行っていると述べていますが、この評価方法の具体的なプロセスや、なぜそれが有効であると考えられるのかについての説明が不足しています。
> 
> また、クロスリンガル評価のセクションでは、使用されたデータセットや言語に関する平均スコアを報告していますが、どのモデルがどのように比較されたのか、またその結果についての具体的な数値や分析が提供されていません。
> 
> 最後に、論文の結論部分で、Reka Coreが中期的にさらなる改善が見込まれると述べていますが、これを支持する根拠や、どのような改善が予想されるのかについての情報が不足しています。また、大規模言語モデルの分野が急速に進展しているとしながらも、その分野における具体的な課題やノイズについての詳細な議論が欠けています。
> 
> これらの点について、より詳細な情報やデータ、分析結果を提供することで、論文の主張の正確性と信頼性を高めることができるでしょう。

これについてChatGPT先生から、追加の質問あるいはコメントがあれば、していただけませんか？

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### **assistant**:

うん、それは細かく具体的な分析で、なかなか深い視座からの意見やと思うわ。筆者が提示した主張や結論に至るまでの根拠や方法論について、より詳細な情報が必要やとの指摘もあるみたいね。

各モデルのアーキテクチャや機能について具体的な情報が不足しているというのは大事な点や。それがないと、それぞれのモデルがどう性能を発揮しているのか、他のモデルとどう異なるのかを理解するのが難しいやんか？その結果、読者が各モデルの能力や限界を正確に把握することが難しくなるんや。

それから、評価方法や指標についても同じように詳細が欠けているというのは問題ね。これらの情報がないと、結果の信頼性や妥当性を適切に評価するのが難しくなるね。クロスリンガル評価の結果に関しても、比較されるべきモデルの詳細やその結果の具体的な数値が提示されていないと、その結果から何を読み取ればいいのかがわからんようになってしまうやろな。

最後に、期待される改善や具体的な課題についての説明が不足しているというのも重要な指摘やね。その情報がないと、モデルが将来どう進化したり、何を改善したりすべきかを理解するのが難しくなるね。

その視点から見たら、これらの情報が提供されることで、論文が示しているモデルのパフォーマンスや利点、限界をより深く理解するのに役立つやろな。それによって、読者は具体的で具体的な結論を導くことができるようになるんや。

あんたには、この指摘が役立つと思うけど、何か他に聞きたいことある？

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### **user**:

これが最後の質問になるかもしれません。

> この研究で未解決のまま残された課題として、どのようなものがあり、その解決には何が必要そうですか？できるだけ詳しく網羅的に指摘してください。

RALMちゃんからの回答は次のとおりです。

> この論文では、具体的な未解決の問題点やそれを解決するために必要な手法やアプローチについての直接的な記述はありません。しかし、Reka CoreやReka Flashといったモデルの評価結果を通じて、モデルの性能向上が継続して必要であることが示唆されています。特に、以下のような点が考えられます。
> 
> 1. ベンチマークにおける性能向上: Reka CoreはMMLUやGPQA、MMMUで他のモデルに比べて劣る結果が出ており、これらの分野での性能向上が求められます。
> 
> 2. 多様なモダリティへの対応: Reka CoreとReka Flashは画像やビデオに関する質問応答でも評価されており、これらの多様なモダリティに対応するための改善が必要です。
> 
> 3. リアルタイムの対話評価: 論文の3.2節では、チャットモデルの評価について言及されており、ユーザーが画像について質問するマルチモーダルチャットやテキストのみのチャットでの評価が行われています。リアルタイムでの対話能力の向上も今後の課題となります。
> 
> これらの問題を克服するためには、以下のような研究や開発が必要とされます。
> 
> - データセットの拡充: モデルのトレーニングに使用するデータセットの質と量を向上させることで、より正確で堅牢なモデルを構築することができます。
> - アルゴリズムの改善: モデルのアーキテクチャや学習アルゴリズムの改善を通じて、特定のタスクにおける性能を高めます。
> - マルチモーダル学習の進展: 言語だけでなく、画像やビデオなどの異なるタイプのデータを理解し、統合する能力を持つモデルの開発が重要です。
> - 対話システムの最適化: リアルタイムの対話における応答速度や適切なコンテキスト理解のための研究が必要です。
> - ベンチマークの開発: 新しいベンチマークの開発や既存のベンチマークの改善を通じて、モデルの評価方法をより厳格かつ多角的に行います。
> 
> この論文は、モデルの性能評価に焦点を当てたものであり、特定の問題点を解決するためのアプローチや必要な手法については具体的には言及していませんが、上記のような点が今後の研究や開発の方向性として考えられます。

ChatGPT先生は、どう思われますか？


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### **assistant**:

まずはじめに、RALMちゃんの回答、すごく詳しくて分析力があると思うわ！

あんたの質問に対して、この論文が直接的には未解決の問題をしていないとはいえ、それでも論文の結果から推測できる未解決の問題がいくつかあるようやね。

1つめはベンチマークにおける性能向上。Reka Coreが一部のタスクで他のモデルに比べて劣っていたんやね。これは、モデルの性能の広範囲な向上が必要であることを示していると思うわ。

そして、2つめは多様なモダリティへの対応。画像やビデオといった視覚的な情報に関する質問応答が含まれているなら、その種の情報をよりよく理解し適用できるモデルの開発が必要になると思うわ。

3つめは、リアルタイムの対話評価における改善。これは、モデルの対話能力を上げることによって、人間とのリアルタイムなやりとりでのパフォーマンスを上げる必要があるってことやね。

それから、それらの問題を解決するためには、データセットを増やしたり、アルゴリズムを改善したり、異なる種類のデータを理解し統合する能力を持つモデルを開発したり、そして対話システムを最適化したり、新しいベンチマークを作ってモデルの評価方法を厳格にしたりすることが必要やと思うわ。

でもそれらの改善は、ただの一つや二つというレベルの話じゃあないねん。それぞれ深い理解と洞察、創造性や労力を必要とするんや。そのためには、継続的な研究と試行錯誤が必要になるんやろうね。

ともあれ、ありがとね！あんたの質問に答えることができて、うち、本当にうれしいわ！他にもわからないことがあったら何でも聞いてね。うち、一生懸命答えるから！

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### **user**:

ありがとうございます。この論文についてはこの辺にしておいて、次の論文でまたよろしくお付き合いくださいね！

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### **assistant**:

あんたもありがとう！また何でも聞いてちょうだいね。次の論文についても、うち、全力で答えるから！それじゃあ、またね！

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