💥Magistral：実行＆ファインチューニング

Magistral を紹介します - Mistral の新しい推論（reasoning）モデル。

Magistral-Small-2509 これは Mistral AI によって開発された推論型の大規模言語モデルです。コーディングと数学に優れ、複数言語をサポートします。Magistral は 128k トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、次のモデルからファインチューニングされています： Mistral-Small-3.2。Magistral は単一の RTX 4090 や 16〜24GB の RAM を搭載した Mac 上でローカルに問題なく動作します。

Magistral の実行チュートリアル Magistral のファインチューニング

更新： Magistral-2509 新しいアップデートが 2025 年 9 月時点でリリースされています！ 現在はビジョン対応！Magistral のリリースにあたり再び Mistral と協力しました。正しい実装（例：正しいシステムプロンプト、正しいチャットテンプレートなど）を入手するには、Mistral の公式アップロードまたは Unsloth のアップロードを必ずダウンロードしてください。

llama.cpp を使用している場合は、次を使用してください --jinja を使用してください！

すべてのアップロードはUnslothを使用しています Dynamic 2.0 最先端の 5-shot MMLU と KL 発散性能のため、つまり最小限の精度低下で量子化された Mistral LLM を実行およびファインチューニングできます。

Magistral-Small - Unsloth Dynamic アップロード：

Dynamic 2.0 GGUF（実行用）	Dynamic 4-bit（ファインチューニング／デプロイ用）	Dynamic Float8
Magistral-Small-2509-GGUF - 新規 Magistral-Small-2507-GGUF Magistral-Small-2506-GGUF	Magistral-Small-2509-unsloth-bnb-4bit - 新規 Magistral-Small-2507-unsloth-bnb-4bit Magistral-Small-2506-unsloth-bnb-4bit	Magistral-Small-2509-FP8-Dynamic Magistral-Small-2509-FP8-torchao

🖥️ Magistral の実行

⚙️ 公式推奨設定

Mistral AI によると、推論の推奨設定は次のとおりです：

• Temperature：0.7

• Min_P：0.01（任意ですが 0.01 がよく機能します。llama.cpp のデフォルトは 0.1）

• を設定してください top_p：0.95

• 128k のコンテキストウィンドウをサポートしますが、 しかし、 パフォーマンスは次を超えると低下する可能性があります： 40k。したがって、パフォーマンスが悪化する場合は最大長を 40k に設定することを推奨します。

これは Magistral 2509、2507 の推奨システムプロンプトです：

まず応答に至るまで思考プロセス（内的独白）を下書きしてください。応答は Markdown 形式で、数学式には LaTeX を使用してください。思考と応答は入力と同じ言語で記述してください。

あなたの思考プロセスは以下のテンプレートに従う必要があります：[THINK]あなたの思考や下書き（メモ用紙に演習を解くような感じ）。自信を持って応答を生成できるまで、カジュアルに長く書いて構いません。入力と同じ言語を使用してください。[/THINK]ここで、自己完結した応答を提供してください。

これは Magistral 2506 の推奨システムプロンプトです：

ユーザーはあなたにタスクの解決を求めます。まず最終回答を導くまで思考プロセス（内的独白）を下書きしてください。その後、思考の自己完結した要約を書いてください（つまり要約は簡潔であるが結論に至るために必要な重要な手順をすべて含むべきです）。応答の書式には Markdown を使用してください。思考と要約はユーザーが提示したタスクと同じ言語で記述してください。絶対に \boxed{} を応答で使用しないでください。

あなたの思考プロセスは以下のテンプレートに従う必要があります：
<think>
あなたの思考や下書き（メモ用紙に演習を解くような感じ）。正しい答えを生成できると確信するまで、カジュアルに長く書いて構いません。
</think>

ここで、あなたの推論を反映し、ユーザーに対して明確な最終回答を提示する簡潔な要約を提供してください。これが要約であることを明言しないでください。

問題：

当社のダイナミックアップロードには 'UD' プレフィックスが付いています。付いていないものはダイナミックではありませんが、それでも当社のキャリブレーションデータセットを利用しています。

• 多言語： Magistral は次の言語を含む多くの言語をサポートします：英語、フランス語、ドイツ語、ギリシャ語、ヒンディー語、インドネシア語、イタリア語、日本語、韓国語、マレー語、ネパール語、ポーランド語、ポルトガル語、ルーマニア語、ロシア語、セルビア語、スペイン語、スウェーデン語、トルコ語、ウクライナ語、ベトナム語、アラビア語、ベンガル語、中国語、ペルシャ語。

❓モデルのテスト

Mistral には Magistral を評価するために使用できる独自のバイブチェック用プロンプトがあります。これらのテストはモデルの完全な非量子化バージョンを実行することに基づいている点に注意してください。ただし、量子化バージョンでもテストすることは可能です：

簡単 - 常に動作することを確認してください

prompt_1 = 'strawberry に "r" はいくつありますか？'

prompt_2 = 'ジョンは 4 人兄弟のうちの一人です。最初の妹は 4 歳です。来年、2 番目の妹は最初の妹の 2 倍の年齢になります。3 番目の妹は 2 番目の妹より 2 歳年上です。3 番目の妹は年上の兄の半分の年齢です。ジョンは何歳ですか？'

prompt_3 = '9.11 と 9.8、どちらが大きいですか？'

Medium - ほとんどの場合正しいはずです

prompt_4 = "5つのランダムな数字を考えてください。それらを足し算、掛け算、引き算、割り算で組み合わせて133にできるか確認してください"

prompt_5 = "それぞれ少なくとも8語を含む文を4つ書いてください。今すぐ、各文が前の文よりちょうど1語少なくなっていることを絶対に確認してください。"

prompt_6 = "日光でTシャツ12枚を乾かすのに30分かかるなら、Tシャツ33枚を乾かすのにどれくらいかかりますか？"

難しい - 時々正解するはずです

prompt_7 = "それぞれ少なくとも10文字あるランダムな単語を5つ選んでください。それらを出力してください。各単語を逆にして出力してください。次にアルファベット順で 'g' より小さい文字を抽出して出力してください。コードを使用しないでください。"

prompt_8 = "フランス革命が正確に何日前に始まりましたか？今日は2025年6月4日です。"

いくつかを提供します 例の出力 ブログの最後に。

🦙 チュートリアル: OllamaでMagistralを実行する方法

1. インストールしてください ollama まだの場合はぜひ！

apt-get update
apt-get install pciutils -y
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

1. 動的量子化でモデルを実行します。コンテキスト長は自動で設定しなかったので、Ollamaのデフォルトのコンテキスト長が使用されます。 なお、呼び出すことができます ollama serve &を呼び出すことができる点に注意してください！推奨するパラメータ（温度等）はすべて params にHugging Faceのアップロードで含めています！

2. また、Magistralは40Kのコンテキスト長に対応しているので、を有効にするのが最適です KVキャッシュの量子化私たちは 8bit 量子化を使用し、メモリ使用量を50%節約しています。また試すことができます "q4_0" または "q8_0"

3. Ollamaはデフォルトのコンテキスト長を4096に設定します、として ここで述べられていますに類似しています。使用してください OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192 を8192に変更します。Magistralは最大128Kをサポートしますが、最もテストされているのは40K（40960）です。

export OLLAMA_KV_CACHE_TYPE="f16"
OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192 ollama serve &
ollama run hf.co/unsloth/Magistral-Small-2509-GGUF:UD-Q4_K_XL

📖 チュートリアル: llama.cppでMagistralを実行する方法

1. 最新の llama.cpp を GitHub で入手できます。下のビルド手順に従うこともできます。変更してください -DGGML_CUDA=ON から -DGGML_CUDA=OFF GPU がない場合や CPU 推論のみを行いたい場合は。

apt-get update
apt-get install pciutils build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev -y
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \
    -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_CURL=ON
cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-quantize llama-cli llama-gguf-split llama-mtmd-cli
cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp

1. 直接モデルを読み込むために llama.cpp モデルを直接読み込むには、以下を実行できます：（:Q4_K_XL）は量子化タイプです。Hugging Face（ポイント3）経由でダウンロードすることもできます。これは次に似ています ollama run

./llama.cpp/llama-cli -hf unsloth/Magistral-Small-2509-GGUF:UD-Q4_K_XL --jinja --temp 0.7 --top-k -1 --top-p 0.95 -ngl 99

llama.cppでは、次を使用してください --jinja を使用してください！

1. または （をインストールした後）経由でモデルをダウンロードします。 pip install huggingface_hub hf_transfer ）。UD-Q4_K_XL（Unsloth Dynamic）、Q4_K_M、または他の量子化バージョン（BF16フル精度など）を選択できます。

# !pip install huggingface_hub hf_transfer
import os
os.environ["HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER"] = "1"
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(
    repo_id = "unsloth/Magistral-Small-2509-GGUF",
    local_dir = "unsloth/Magistral-Small-2509-GGUF",
    allow_patterns = ["*UD-Q4_K_XL*"], # UD-Q4_K_XL用
)

1. モデルを実行してください。

2. 編集 --threads -1 最大 CPU スレッドのために、 --ctx-size 40960 コンテキスト長用（Magistralは40Kのコンテキスト長をサポートします！）、 --n-gpu-layers 99 GPU オフロードで何層を使うかに関する設定です。GPU がメモリ不足になる場合は調整してみてください。CPU のみの推論の場合はこれを削除してください。K キャッシュにはメモリ使用量を減らすために 8bit 量子化も使用します。

3. 会話モードの場合：

./llama.cpp/llama-cli \
    --model unsloth/Magistral-Small-2509-GGUF/Magistral-Small-2509-UD-Q4_K_XL.gguf \
    --ctx-size 40960 \
    --cache-type-k f16 \
    --n-gpu-layers 99 \
    --seed 3407 \
    --prio 2 \
    --temp 0.7 \
    --repeat-penalty 1.0 \
    --min-p 0.01 \
    --top-k -1 \
    --top-p 0.95 \
    --jinja

Magistralは自動で <bos> を追加するので、<bos> を削除することを忘れないでください

サンプル出力

strawberry に "r" はいくつありますか？ [正解 = 3]

<think>
さて、解くべき問題があります: "strawberry に 'r' はいくつありますか？"

まず、問題を理解する必要があります。これは単語 "strawberry" に含まれる文字 'r' の数を尋ねています。

ステップ1: 単語を書き出し、各文字を確認します。
その単語は: s t r a w b e r r y

ステップ2: 単語中の 'r' を特定します。
各文字を1つずつ見ていきましょう:
1. s - rではない
2. t - rではない
3. r - それは1つのrです
4. a - rではない
5. w - r ではない
6. b - r ではない
7. e - r ではない
8. r - それは別の r です
9. r - そしてもう一つ
10. y - r ではない

つまり、文字 'r' は位置 3、8、9 に現れます。

ステップ 3: 'r' の数を数える。
上記から、"strawberry" には 'r' が 3 つあります。

でも待って、見落としや数え間違いがないか再確認すべきです。

単語をもう一度書いてみます: strawberry。

見てみると:
- 3 番目の文字は 'r' です (s-t-r)
- その後に 'e-r-r' があり、これはさらに 2 つの 'r' です。

はい、合計で 3 つの 'r' です。

ただ念のため、時々文字が隠れていたり無声字があることもありますが、この場合は "strawberry" のすべての文字が発音され、'r' は 3 番目、8 番目、9 番目で明確に発音されます。

したがって、数は確かに 3 です。

しかし、すべての 'r' が発音されない可能性はあるでしょうか？例えば、方言やアクセントによっては文字が無声になったり発音が異なることがあります。しかし、標準的な発音ではこれらの 'r' はすべて発音されます。

しかし問題は単語の中の 'r' の数についてであり、発音の問題ではありません。書かれた形についてです。したがって、発音にかかわらず、我々は単語 "strawberry" の文字を数えています。

もう一度書いて数えてみます:

s (1)
t (2)
r (3) - 1 番目の r
a (4)
w (5)
b (6)
e (7)
r (8) - 2 番目の r
r (9) - 3 番目の r
y (10)

はい、3 つの 'r' です。

念のため、綴りについて考えてみるべきかもしれません。時には文字が合字や他の組み合わせの一部になっていることがありますが、"strawberry" では 'r' はすべて独立した文字です。

綴りの内訳について考えてみます:
- "straw" には 1 つの 'r' があります（3 番目の文字）
- "berry" には 2 つの 'r' があります（"berry" の 2 番目と 3 番目の文字、しかし全体の単語では 8 番目と 9 番目）

したがって、"straw" に 1 つ、"berry" に 2 つで、"strawberry" には合計 3 つの 'r' があります。

これで自信があります。単語 "strawberry" には 3 つの 'r' があります。

ただ最終決定の前に、時々文字が繰り返されているか、トリックがあるかもしれないことを思い出します。見てみましょう:

単語は: s-t-r-a-w-b-e-r-r-y です。

'r' を数えると:
1. 3 番目の位置の 'r'.
2. 8 番目の位置の 'r'.
3. 9 番目の位置の 'r'.

他に 'r' はありません。

したがって、"strawberry" の 'r' の総数は 3 です。

ただクロスチェックのために、単語を書いて 'r' を強調表示してみます:

s t r a w b e r r y
   r     r r

はい、3 つの 'r' です。

見落としている可能性はありますか？大文字小文字を考慮するべきでしょうか？しかし問題は文字 'r'（大文字の 'R' も同じ）についてなのでケースは無関係です。単語は小文字で与えられていますが、大文字でも数える上では同じです。

したがって、最終的な数は 3 です。

でも待って、「strawberry」は正しく綴られているだろうか？綴りを確認しよう。

s-t-r-a-w-b-e-r-r-yだと思う。うん、それは正しいようだ。

したがって、'r'の数は確かに3つだ。

ただ念のため、別の見方で考えてみよう。例えば、分解すると：

"straw" + "berry" = "strawberry"

"straw"には'r'が1つある（3番目の文字：s-t-r）
"berry"には'r'が2つある（2番目と3番目の文字：b-e-r-r-y、でも実際には、'berry'はb-e-r-r-yだから、'r'は3番目と4番目の文字？待って、見てみよう：

'berry'はb-e-r-r-y。待って、違うかも：

b（1）
e（2）
r（3）
r（4）
y（5）

したがって、'berry' には位置 3 と 4 に 'r' があり、合計で 2 つの 'r' があります。

'straw' は s-t-r-a-w なので、'r' は位置 3 にあり、'r' は 1 つです。

合わせると、'strawberry' は 'straw' + 'berry' = s-t-r-a-w-b-e-r-r-y で、'r' は位置 3、3+5+1=9？待って、いいえ、インデックスを付けましょう：

'straw' は位置 1-5（s-t-r-a-w）です
'berry' は位置 6-10（b-e-r-r-y）です

したがって 'straw' の 'r' は位置 3 にあります。
'berry' の 'r' は位置 8 と 9 にあります（'berry' が位置 6 から始まるので: b(6), e(7), r(8), r(9), y(10)）。

したがって、合計の「r」は位置3、8、9にあり：3つの「r」。

はい、再度一貫しています。

これに取り組む他の方法はありますか？ たとえば、文字の総数を数えて、そのうち何文字が「r」かを見る方法。

「strawberry」は10文字です：s、t、r、a、w、b、e、r、r、y。

「r」を数えると：位置3、8、9 → 3つの「r」。

別の方法として、単語を書き出して「r」以外を別の文字に置き換え、残る「r」がいくつあるかを見ることができます。

元の文字列：s t r a w b e r r y
非rを置換：x x r x x x x r r x
さて「r」を数えると：位置2（しかし元は3番目の文字でした）、待って、いいえ、置換後の文字列では「r」は位置3（元の位置3）にあり、その後の「r」は位置が…待って、見てみましょう：

元の位置：
1: s → x
2: t → x
3: r → r
4: a → x
5: w → x
6: b → x
7: e → x
8: r → r
9: r → r
10: y → x

置換後の文字列: x x r x x x x r r x
現在 'r' を数えると: 元の位置 3, 8, 9 は置換後でも位置 3, 8, 9 に対応する（ただし置換後は他の位置が x になっているので、'r' は依然として 3,8,9 にある）。待って、置換後の文字列では 'r' は位置 3,8,9 にあるが、長さは依然 10 なので位置は元と同じだ。したがって数は同じ: 'r' は 3 つ。

別の方法: 単語を書いて 'r' でない文字を取り消す。

元の文字列：s t r a w b e r r y
r でない文字を取り消す: x x r x x x x r r x
今 'r' を数えると: 残っている 'r' は 3 つある。

どの方法でも、"strawberry" には 'r' が 3 つあることが確認できる。

しかし視点を変えて考えると、問題に曖昧さはあるだろうか? 例えば大文字の 'R' と小文字の 'r' のどちらを問うているのか? 問題文は "r"、小文字と記されているので小文字の 'r' を数えている。単語 "strawberry" の文字はすべて小文字である（入力が小文字であると仮定すると; もし大文字混じりなら考慮が必要だが、ここでは "strawberry" と与えられており全て小文字なので問題ない）。

また、いくつかの 'r' が二重子音や三重子音の一部と見なされる可能性はあるか? 例えば一部の言語では 'rr' を一つの音や一つの文字とみなすことがあるが、英語の綴りでは 'rr' は別々の 2 つの 'r' である。したがって "strawberry" の 'rr' は 2 つの 'r' である。

したがって、カウントは 3 のままである。

他に解釈はあるか? 時に文字が異なる音を表したり 'r' が発音されない場合があるが、前述したようにここでの問題は発音ではなく書かれた文字 'r' についてである。

最終確認：単語を書いて 'r' の数を声に出して数えましょう：

s（なし）、t（なし）、r（1）、a（なし）、w（なし）、b（なし）、e（なし）、r（2）、r（3）、y（なし）。

はい、3 つの 'r' です。

したがって、"strawberry" に含まれる 'r' の数は3つです。

しかし最終決定の前に、何かトリックがないか、明白な見落としがないか考えてみます。例えば、このような質問では綴りや発音での 'r' を数えるといった隠れた複雑さがあったり、'rr' のように連続している場合に別扱いになることがありますが、その点も既に考慮しています。

あるいは、質問が "strawberry" の綴りに出現する文字 'r' の回数を尋ねているのか？はい、そのように解釈しましたし、私の数え方では3つです。

単語が別の綴りになっている可能性はありますか？例えば、国や方言によって "strawberry" の綴りが異なることはありますか？アメリカ英語とイギリス英語では同じ綴りで、s-t-r-a-w-b-e-r-r-y です。

綴りをもう一度確認します：s, t, r, a, w, b, e, r, r, y。はい、正しいです。

したがって、'r'の数は確かに3つだ。

しかし念のため、単語を文の中で考えたり、書かれているのを見て確かめてみます：

例文："I ate a strawberry."（私はいちごを食べました）。単語は "strawberry" で、その中の 'r' は中間と末尾にあります。

綴りを見てみると：s-t-r-a-w-b-e-r-r-y。数えると：

1. s
2. t
3. r（1）
4. a
5. w
6. b
7. e
8. r（2）
9. r（3）
10. y

はい、3 つの 'r' です。

あらゆる確認方法を尽くしたと思います。したがって、"strawberry" に含まれる 'r' の数は3つです。

ただし、ユーザーは別の意図で質問しているかもしれません。発音中に現れる 'r' の回数を尋ねているのでしょうか？例えば、文字が発音されない場合や結合される場合がありますが、この質問は音ではなく文字 'r' の数を問うものです。

発音では "strawberry" は /ˈstroʊbɛri/ のように表され、'r' は綴りどおりに発音されます。しかし質問は音素ではなく文字数についてなので、書かれた形に従います。

したがって、カウントは 3 のままである。

他に解釈はありますか？例えば、単語が大文字の場合の 'R' の数を数えるとか。しかし単語は小文字で与えられており、質問は小文字の 'r' を指定しているので一貫しています。

最終回答："strawberry" には 'r' が3つあります。

しかし二重チェックのために、文字とその位置を一覧にしてみます：

位置：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
文字：  s t r a w b e r r y

さて、'r' を抜き出すと：位置 3、8、9。つまり 'r' は3つです。

あるいは、単語を書いて 'r' に丸を付けてみます：

Strawberry：s t r a w b e r r y
'r' は位置 3、8、9 にあります。よって3つです。

他の解釈は考えにくいようです。したがって答えは3です。

しかし最終決定の前に、単語自体に曖昧さがないか考えてみます。"strawberry" が綴り間違いか、別の綴りがあるのでしょうか？

英語では "strawberry" は一貫して末尾に二つの 'r' を含む "berry"（b-e-r-r-y）と、"straw"（s-t-r-a-w）に分かれて綴られます。したがって合計で 'r' は3つです。

他に混同されやすい単語はありますか？例えば "strawberi" のようなものですが、いいえ、"strawberry" が正しい綴りで 'r' は3つです。

したがって最終的な数は3です。

念のため別の言語での単語を考えてみると、例えばスペイン語では "strawberry" は "fresa" や "fresas" ですが、それらには 'r' が含まれていません。しかし質問は英語の "strawberry" についてです。

英語では、確認したとおり "strawberry" に 'r' が3つあります。

他の角度はありますか？例えば単語が大文字（"STRAWBERRY"）だとしても、'R' は 'r' の大文字版なので数は変わりません。しかし問題は小文字の 'r' を指定しており、単語も小文字で与えられているので一貫しています。

したがって、"strawberry" に含まれる 'r' の数は3つです。

別の見方として、暗号やコードの文脈で文字が別の意味を持つことを考えるかもしれませんが、この問題は単純に単語中に現れる 'r' の回数を数えるものです。

したがって、ここまで慎重に検討した結果、答えは明らかに3です。

最終決定の前に、自分の数え間違いがないか再確認します。再カウントしてみます：

単語：s t r a w b e r r y

位置：
1： s
2： t
3： r（1）
4： a
5： w
6： b
7： e
8： r（2）
9： r（3）
10： y

はい、位置 3、8、9 に 'r' が3つあります。

数え間違いはありません。

したがって最終回答は、単語 "strawberry" に 'r' が3つ含まれるということです。

ただし、ユーザーが別の解釈を想定している可能性もありますが、素直に解釈すれば3です。

もしかするとユーザーは重複しない 'r' を数えることを期待しているかもしれませんが、この文脈ではすべての 'r' は同じ文字です。

あるいはこれは言葉巧みなトリック問題で、'r' が発音上で違って扱われることを暗示しているかもしれませんが、再度言いますが文字の綴りについての質問です。

したがって、答えは3です。

念のため "strawberry" を声に出して言ってみます："strawberry"。'r' は綴りどおりに発音されます。

隠れた複雑さはありません。数は3です。

最終確認：単語を書いて 'r' を数えます：

s t r a w b e r r y

'r' は3番目、8番目、9番目の位置に出現します。つまり3回です。

したがって、"strawberry" に含まれる 'r' の数は3つです。

結論を出す前に、別の解釈で答えが変わる可能性がないか考えてみます。例えば異なるフォントや隠れた文字などですが、標準的な表記では明らかです。

また、単語が別の言語で異なる綴りを持つ場合はありますが、"strawberry" は英語の単語で、英語では 'r' が3つです。

別の考えとして、'w' や他の文字が 'r' と見なされる可能性はありますか？いいえ、英語のアルファベットでは 'w' は 'r' とは別の文字です。

他に妥当な解釈は見当たりません。答えは3です。

念のため、問題文で単語が綴り間違いになっている可能性を考えましたが、正しく "strawberry" と綴られていると仮定すれば数は3です。

したがって、慎重に検討した結果、"strawberry" に含まれる 'r' の数は3です。

ところで、単語を見直します：strawberry。書いて数えます：

s, t, r, a, w, b, e, r, r, y。

一覧にします：

1. s
2. t
3. r
4. a
5. w
6. b
7. e
8. r
9. r
10. y

したがって 'r' は位置 3、8、9 にあり、合計で3つです。

位置を間違えている可能性はありますか？もう一度数えます：

1： s
2： t
3： r（1つ目の r）
4： a
5： w
6： b
7： e
8： r（2つ目の r）
9： r（3つ目の r）
10： y

はい、3 つの 'r' です。

したがって最終回答は、単語 "strawberry" に 'r' が3つ含まれるということです。

完全性を期すために単語が大文字や別のケースで表記されている場合を考えますが、質問は小文字の 'r' についてであり、単語も小文字なので一貫しています。

あるいは "Strawberry"（先頭が大文字）の場合でもカウントに影響はありません。質問は小文字の 'r' を指定していますが、一般的な標準的な表記では 'r' は小文字のままなのでカウントは変わりません。

たとえ "Strawberry" のように先頭だけ大文字でも、'r' の数は同じです。

与えられている単語がすべて小文字の "strawberry" であるため、カウントは3です。

したがって、"strawberry" に含まれる 'r' の数は3つです。

余事例として、単語に黙字の 'r' がある場合を考えることもできますが、ここでは文字の綴りについて問われているので当てはまりません。

あるいは別のフォントで 'r' が別の文字に見える場合も考えられますが、標準的なフォントでは明確です。

他に数に影響を与える可能性は見当たりません。

したがって最終的な答えは3です。

最終的に確かめると、単語が別の綴りを持っているか歴史的な表記が違う可能性はありますが、現代英語では "strawberry" は 'r' が3つです（"straw" に1つ、"berry" に2つ）。

したがってカウントは3です。

この慎重な検討と複数の確認方法の結果、"strawberry" に含まれる 'r' の数は3であると確信しています。

念のため語源や関連語を考えると、例えば "straw" は 'r' が1つ、"berry" は 'r' が2つで、結合すると "strawberry" に 'r' が3つあることが確認できます。

したがって答えは3です。

しかし時折この種の質問は引っかけ問題で別の答えを期待している場合があります。例えば "strawberry" を綴りで書き出したときの 'r' の出現回数を別の方法で数えるなどですが、それは回りくどく可能性が低いです。

あるいは特定のフォントで 'r' の閉じた部分の数を数えるといったことも考えられますが、ここでは関係ありません。

別の可能性として発音中の 'r' の回数を数えることが想定されるかもしれませんが、再度述べますが今回は綴り中の文字 'r' の数を尋ねられています。

発音では "straw" と "berry" の中で 'r' の音が現れますが、"berry" の綴りには 'r' が二つあり、標準英語では両方発音されるため綴りに基づく数は依然として3です。

だが質問が音ではなく文字数についてである以上、答えは変わらず3です。

したがって、あらゆる綿密な確認の後で、"strawberry" に含まれる 'r' の数は3です。

念のため自分でタイピングして 'r' キーを押す回数を数えるとすれば、タイプミスをしなければ3回押すことになります。

したがって繰り返しますが確認は：'r' は3つです。

それゆえ、最終的な回答は：

単語 "strawberry" には 'r' が3つあります。

しかし見やすく提示するために、数として示します：

単語 "strawberry" の綴り：s-t-r-a-w-b-e-r-r-y。

'r' を数えると：
1. 第3文字：r
2. 第8文字：r
3. 第9文字：r

合計：'r' 3つ。

したがって、"strawberry" に含まれる 'r' の数は 3 です。

完全性を期すために単語の長さを考えると："strawberry" は10文字です。位置は：

1： s
2： t
3： r（1つ目の r）
4： a
5： w
6： b
7： e
8： r（2つ目の r）
9： r（3つ目の r）
10： y

したがって 'r' は位置 3、8、9 の3つです。

他に 'r' は存在しません。

したがって最終的な数は3です。

構造的に示すと：

単語：s t r a w b e r r y
'r' の位置：3, 8, 9
'r' の数：3

したがって答えは 3 です。

他に異なる解釈で答えが変わる可能性があるか考えましたが、例えば一部のフォントで 'r' が別の文字に見える場合があるものの、標準的な表記では明確です。

あるいは単語が別言語で異なる表記を持つ場合もありますが、ここでは英語で与えられているので英語のアルファベットルールに従います。

したがってカウントは3です。

この徹底的な確認の結果、"strawberry" に含まれる 'r' の数は3であると結論付けます。

まとめとして簡潔に提示すると：

単語 "strawberry" の文字は次のとおりです：s, t, r, a, w, b, e, r, r, y。'r' を数えると第3、8、9位にあり、合計で3つです。

したがって、単語 "strawberry" には **3つの 'r'** があります。

ところで、単語を見直します：strawberry。書いて数えます：

s（1）、t（2）、r（3）、a（4）、w（5）、b（6）、e（7）、r（8）、r（9）、y（10）。

よって 'r' は位置 3, 8, 9 にあり：合計で3つの 'r'。

これらのうちの1つが数えられない可能性はあるか？例えば二重字の一部や黙字であるとか。しかし標準英語の綴りと発音ではこれらの 'r' は全て存在し発音されます。

したがってカウントは確かに3です。

別の見方として、'r' が出現する異なる位置のみを数えることを期待されているかもしれませんが、いずれにせよ 'r' の総数は3です。

あるいは単語を書くときに 'r' を実際に書く回数を数えるなら、それも3回です。

したがって、答えは3です。

わかりやすく示すと：

単語 "strawberry" を文字列として並べ、'r' の位置を特定します：

文字：s, t, r, a, w, b, e, r, r, y
'r' の位置：3, 8, 9
'r' の数：3

したがって、"strawberry" に 'r' は3つあります。

念のためもう一度まとめると、'rr' は連続した二つの 'r' ですが、それでも別々の2つの 'r' であり、"straw" の1つと合わせて合計3つです。

したがってどの解釈でも数は変わりません。

したがって最終回答は、"strawberry" に 'r' が3つあるということです。

簡潔にまとめると：

単語 "strawberry" は順に s, t, r, a, w, b, e, r, r, y と綴られます。文字 'r' は第3、8、9位に現れ、合計で3つです。

よって、"strawberry" に含まれる 'r' の数は：

\boxed{3}
</think>

**要約：**
単語 "strawberry" を文字ごとに列挙し、文字 'r' の位置を特定しました。'r' は第3、8、9位にあり、合計で3つです。

したがって、単語 "strawberry" には **3つの 'r'** があります。

\[
\boxed{3}
\]

フランス革命はちょうど何日前に始まったのか正確に？今日は2025年6月4日です。[正解 = 86,157日]

<think>
よし、この問題を段階的に解きましょう。まず、フランス革命の正確な開始日を知る必要があります。

私の知識では、フランス革命は一般に1789年7月14日（バスティーユ襲撃の日）に始まったとみなされています。ただし、1789年5月5日の三部会の開催など、より早い出来事を始まりとする見方をする歴史家もいます。簡便のため、象徴的な始まりの日として広く認識されている1789年7月14日を開始日として用います。

次に、問題は1789年7月14日と2025年6月4日の間の日数を計算することです。

ステップ1：両日間の総年数を計算します。
2025 - 1789 = 236年。

しかしすべての年が同じ日数ではない（うるう年は1日多い）こと、また7月14日から7月14日までの完全な年数を基準にしていないことに注意が必要です。

ステップ2：計算を年・月・日に分けて考えます。
まず、1789年7月14日から2025年7月14日までの完全な年数は2025 - 1789 = 236年です。

しかし終点が2025年6月4日であり2025年7月14日より前なので、完全な年数は235年（1789年7月14日から2024年7月14日まで）で、その後1789年7月14日から2024年7月14日までの235年と、2024年7月14日から2025年6月4日までの日数を足す必要があります。

ただし少し混乱があるので整理します。
1789年7月14日から2024年7月14日までは235年です（2024 - 1789 = 235）。
その後、2024年7月14日から2025年6月4日までの残りの日数を計算します。

しかし再確認すると、2025年6月4日は2025年7月14日より前なので、全期間は235年とその残りの部分になります。
確認のため：1789年7月14日から2024年7月14日までは235年です。
2024年7月14日から2025年6月4日までは1年未満の期間なので、その日数を別に求めます。

より簡単にするため、1789年7月14日から2025年6月4日までの総日数を求めるには、1789年7月14日から2024年7月14日までの235年分の日数と、2024年7月14日から2025年6月4日までの日数を合算します。

ただし注意点として、2024年7月14日から2025年6月4日が負の期間になるという混乱が生じないように注意します（実際には正しい方向で計算しています）。
整理すると：1789年7月14日から2024年7月14日までが235年分、そこに2024年7月14日から2025年6月4日までの追加日数を足します。
2024年7月14日から2025年6月4日は1年未満で、これは2024年7月14日から2025年6月4日までの日数です。
別の方法として、1789年7月14日から2025年6月4日までを直接日単位で数える方法がわかりやすいかもしれません。

まず、1789年7月14日から2024年7月14日までの235年分の日数を求め、次に2024年7月14日から2025年6月4日までの日数を加えます。

1789年7月14日から2024年7月14日までは235年です。

235年の日数を求めるには、うるう年の分を考慮する必要があります。

1年は365日、うるう年は366日です。うるう年は4年ごとだが、100年ごとの年は平年となり、400で割り切れる年はうるう年です。

まず1789年から2024年までのうるう年の数を数えます（2024年を含むかどうかは、我々が数える期間の境界条件によりますが、ここでは1789年7月14日から2024年7月14日までの235年を対象とします）。

ただし開始年と終了年の2月29の扱いに注意が必要です。今回の期間は各年の7月14日から次の年の7月14日までの完全な年の寄せ集めなので、各年のうるう日はその年の一部として扱われます。

要するに、1789年7月14日から2024年7月14日までの235年間には、うるう年の分だけ1日ずつ加算されます。

したがって、235年分の日数は235×365日＋（その期間中のうるう年の数）日となります。

1789年から2024年までのうるう年の数を求めます。2024年はうるう年であり、2024年7月14日はその年の2月29を過ぎているので、そのうるう日は期間に含まれます。

改めて：1789年7月14日から2024年7月14日までは235年であり、その期間に含まれるうるう年分を数えます。

うるう年の条件は：
1. 4で割り切れる、
2. 100で割り切れる年はうるう年ではないが、400で割り切れる年はうるう年である。

しかし7月14日から翌年7月14日までの完全な年ごとにうるう日が含まれるかどうかは各年の構成によりますが、ここでは簡便のため期間中に存在するうるう年を数えます。

例えば1789年7月14日から1790年7月14日までの年は1790年の2月29を含むかどうかという点は、1790年がうるう年でないため関係ありません。

要約すると、各完全な年（7月14日から翌年7月14日まで）は、その年がうるう年であれば366日、そうでなければ365日と数えます。

したがって、1789年から2024年までの間に含まれるうるう年を数えます（2024年を含む）。

年数としては2024 - 1789 + 1 = 236年の年番号が関係しますが、7月14日から7月14日までの完全年は235年である点に注意してください。

この期間の最初の年は1789年（1789は4で割り切れないのでうるう年ではありません）。最後は2024年で、これは4で割り切れ100で割り切れないためうるう年です。

1789年から2024年の範囲で、4で割り切れる年の数から、100で割り切れるが400で割り切れない年を差し引きます。

まず、1789年以降で最初のうるう年は1792年です（1789+3=1792で4の倍数）。
最後のうるう年は2024年です。
4で割り切れる年の個数は (2024 - 1792) / 4 + 1 で計算できます。
(2024 - 1792) = 232、232 / 4 = 58、+1 で 59 となります。

したがって一旦は59個の候補となります（1792年から2024年までの4年ごとの年）。

次に、100で割り切れるが400で割り切れない世紀年を差し引きます。1789年から2024年の間の世紀年は1800年、1900年、2000年です。

これらのうちうるう年でないものは：
- 1800年：100で割り切れるが400で割り切れない → うるう年ではない。
- 1900年：同様にうるう年ではない。
- 2000年：400で割り切れる → うるう年である。

したがって、うるう年でない世紀年が2つあります：1800年と1900年です。

したがって、総うるう年数 = 59 - 2 = 57。

したがって、通年の合計日数 = 235 * 365 + うるう年の数 = 235 * 365 + 57。

それを計算しましょう：
235 * 365:
200 * 365 = 73000
35 * 365 = 35 * 300 + 35 * 65 = 10500 + 2275 = 12775
合計：73000 + 12775 = 85775
うるう日を加えると：85775 + 57 = 通年で85832日。

次に、2024年7月14日から2025年6月4日までの日数を加える必要があります。

まず、2024年の7月14日以降の残り日数を計算します：
7月は31日あるので、7月14日から7月31日までは31 - 14 = 17日です（7月14日を含むか？いいえ、7月14日から7月15日までは1日なので、7月14日から7月31日は31 - 14 = 17日ですが、7月14日を含めると7月14日から7月31日までの包含は31 - 14 + 1 = 18日になります。通常「AからBまで」というとAを含めBを含む数え方をするので、7月14日から7月14日は1日、7月14日から7月15日は2日、したがって7月14日から7月31日は31 - 14 + 1 = 18日です。）

しかし区間を計算するときは排他的にする場合もあります。標準的な方法は、両端を含むなら日数は（終点 - 始点）+ 1、始点は含み終点は含まないなら（終点 - 始点）です。ここでは2024年7月14日から2025年7月14日を含まない形で数えたいが、終点は2025年6月4日で2025年7月14日より前です。

いや、計算しているのは2024年7月14日から2025年6月4日までの日数です。

分解して考えましょう：
1. 2024年7月14日から2024年12月31日まで。
2. 2025年1月1日から2025年6月4日まで。

第一部：2024年7月14日から2024年12月31日まで。
7月14日以降の7月の残り日数：31 - 14 = 17（ただしこれは7月15日から7月31日までの17日です。したがって7月14日から7月31日までは7月14を含めて31 - 14 + 1 = 18日になります）。
いいえ、もし7月14日（包含）から7月31日（包含）まで数えるなら31 - 14 + 1 = 18日です。
しかし日付間の間隔を計算する際は、両端を含むなら（終点 - 始点）+ 1がよく使われます。ここでは2024年7月14日（包含）から2025年6月4日（包含）までの日数が欲しいなら（2025年6月4日 - 2024年7月14日）+ 1になりますが、直接計算するのがよいでしょう。

では、2024年7月14日以降の2024年の残り日数を計算しましょう：
7月：31 - 14 = 17（ただしこれは7月15日から7月31日までの17日です。したがって7月14日から7月31日までは7月14を含めて18日になります）。
しかし実際には、もし7月14日を起点に数えるなら：
- 7月：31 - 14 = 17（7月15日から7月31日まで）に7月14日自身を加えると7月は18日になります。
しかしそれはおかしいはずがありません。7月は31日しかないので、7月14日を含めると7月14日から7月31日までは31 - 14 + 1 = 18日です。

同様に、8月：31日
9月：30日
10月：31日
11月：30日
12月：31日
8月から12月までの合計：31 + 30 + 31 + 30 + 31 = 153日
7月を加えると：18
2024年7月14日から2024年12月31日までの合計：18 + 153 = 171日

確認してみましょう：
7月14日から7月31日：31 - 14 + 1 = 18
8月：31
9月：30日
10月：31日
11月：30日
12月：31日
合計：18 + 31 + 30 + 31 + 30 + 31 = 18 + 31 = 49; +30=79; +31=110; +30=140; +31=171。はい、正しいです。

次に、2025年1月1日から2025年6月4日まで。
2025年はうるう年ですか？2025年は4で割り切れないので、いいえ。
月別：
1月：31日
2月：28日（うるう年ではない）
3月：31日
4月：30日
5月：31日
6月：4日までで4日
合計：31 + 28 = 59; +31=90; +30=120; +31=151; +4=155日。

したがって、2024年7月14日から2025年6月4日までの合計日数：2024年の残り171日 + 2025年の155日 = 326日です。

ただし、数え方に注意が必要です。2024年7月14日と2025年6月4日の両方を含めているか？両端を含めるなら計算は正しいです。ただし日付差を計算する際は開始日を含めない場合が多いです。問題は「何日前か」と尋ねており、通常は今日を含めずに遡る数え方をします。しかしここでは革命の開始日から今日までの日数を求めるので、開始日と今日の両方を含めるかどうかは注意が必要です。

しかし初期の問題はフランス革命が何日前に始まったかを尋ねており、これは2025年6月4日から1789年7月14日までの日数です。これは（2025年6月4日 - 1789年7月14日）で表され、通常は開始日を含まない日数になります。

しかし我々の計算では：
1789年7月14日から2025年6月4日まで。

両端を含めるなら（2025年6月4日 - 1789年7月14日）+ 1です。
しかし「何日前」は（今日 - 開始日）で、開始日は含まれないので通常はそのまま（今日 - 開始日）になります。開始日を含めるなら1を足しますが「何日前」では開始日は含みません。

我々の計算では、1789年7月14日から2025年6月4日までを計算しましたが、これは（2025年6月4日 - 1789年7月14日）に相当します。必要なら開始日を含めるために1を足します。

実際、初期アプローチでは1789年7月14日から2025年6月4日までを計算しており、これは（2025年6月4日 - 1789年7月14日）と同じです。開始日を含めるなら1を加えますが「何日前」では開始日を含めないのでそのままでよいです。

したがって、計算はそのままで正しい：235年分の日数に残り日数を加えたものです。

しかし別の考え方もできます：1789年7月14日から2025年6月4日までの総日数を計算しましょう。

別の方法：

全年数と残り日数を計算する。
1789年7月14日から2024年7月14日までの期間と残り日数。

1789年7月14日から2024年7月14日まで：2024 - 1789 = 235年。
この期間のうるう年数：前述のとおり57。

通年の合計日数：235 * 365 + 57 = 85775 + 57 = 85832。

次に、2024年7月14日から2025年6月4日までの日数。

前に計算したとおり：326日。

合計日数：85832（通年）+ 326（残り） = 86158日。

しかしこれは1789年7月14日と2025年6月4日の両方をカウントしています。開始日を除いた日数を求めるなら1を引きます。ここでの残り日数計算は7月14日を含めているため、7月14日が重複してカウントされている可能性があります。

しかし実際には残り日数の計算では：
2024年7月14日から2025年6月4日まで：
7月14日から2024年12月31日：171日（7月14日を含む）
2025年1月1日から6月4日：155日（1月1日を含む）
合計：171 + 155 = 326日で、これは2024年7月14日と2025年6月4日を含んでいます。

同様に、1789年7月14日から2024年7月14日までの通年は1789年7月14日と2024年7月14日を含んでいます（ただし2024年7月14日は残り日数側でも含まれており、重複しているように見えるかもしれません）。

いや、通年部分は1789年7月14日（包含）から2024年7月14日（除外または包含）という扱いの違いがあります。

実際には、1789年7月14日から2024年7月14日まではちょうど235年で、2024年7月14日時点でちょうど235年経過しています。

しかし日数計算では、1年は7月14日から翌年の7月14日までで、その年がうるう年であれば2月29が含まれます。

ただし初期のうるう年の数え方は暦年（1月から12月）を前提にしていましたが、ここでは7月から翌年7月までの期間を扱っているため、うるう日の扱いを再検討する必要があります。

一般に西暦Yがうるう年であるのは4で割り切れ、100で割り切れないかまたは400で割り切れるときです。年期間が7月始まりでも、その期間に2月29が含まれるかどうかは翌年のうるう年判定に依存します。

注意：7月14日Yから7月14日Y+1の期間にはY+1年の2月が含まれるかどうかがポイントです。

例えば2023年7月14日から2024年7月14日の期間には2024年の2月29日が含まれます（2024年はうるう年）。

したがって1789年7月14日から2024年7月14日の期間のうるう年は、各期間の終わる年（Y+1）がうるう年である場合にカウントされます。

つまり、7月14日Yから7月14日Y+1の期間がうるうであるのはY+1がうるう年であるときです（その期間に2月29が含まれるため）。

したがって235年間のうるう期間の数は、Yが1789から2023までのときのY+1がうるう年である回数に等しいです。

Yは1789から2023までなので、Y+1は1790から2024までの範囲になります。

1790年から2024年までのうるう年の数を求めます。

1790..2024の範囲で4で割り切れる年の数：

最初に4で割り切れる年は1792年です（1790/4 = 447.5なので次が1792）。
最後は2024年です。
項数 = (2024 - 1792)/4 + 1 = 232/4 + 1 = 58 + 1 = 59。
100で割り切れるが400で割り切れない世紀年を差し引きます：1800年、1900年（2000年は400で割り切れるのでうるう年）。

したがって2を引く：59 - 2 = 57。
したがって、この期間のうるう期間の数は57です。

したがって通年の合計日数は：235 * 365 + 57 = 85832。

次に、2024年7月14日から2025年6月4日までの残り日数：前述のとおり326日。

合計日数：85832 + 326 = 86158。

しかしこれは1789年7月14日と2025年6月4日の両方を含めた数です。開始日を除く日数にするなら86158 - 1 = 86157です。

質問は「フランス革命は何日前に始まったか？」なので経過日数を求める意味では86158から1を引いた86157が該当します。

つまり、経過日数は86158から開始日を除く1日を引いて86157になります。

「X日前」と言う場合、今日から遡ってX日目が開始日になるため、X = 今日 - 開始日 であり、開始日は数えません。

我々の計算では両端を含めているため、開始日を除くには86158 - 1 = 86157となります。

別の見方では、両端を含む日数は（終点 - 始点）+ 1、開始日を含めない差分は（終点 - 始点）です。よって「何日前」は（終点 - 始点）に相当し、我々は包含日数から1を引いています。

初期の計算は1789年7月14日（包含）から2025年6月4日（包含）までで、包含日数は86158でした。

したがって「何日前」は包含日数から1を引いて86157となります。

もしイベントが日付Xに始まったなら、今日との差Nは今日 - Xであり、開始日X自体は「何日前」に含みません。

我々の包含計算は（今日 - 開始日）+ 1になっているので、差を得るには1を引きます。つまり86158 - 1 = 86157。

したがって、何日前かは86157日です。

小さな例で検証しましょう。今日が2024年7月16日で開始が2024年7月14日の場合、何日前かは2日です（7月14は2日前）。我々の方法だと7月14から7月16まで包含は3日で、そこから1を引いて2日になり正しいです。

別の例：今日が2024年7月15日で開始が2024年7月14日の場合、包含日数は2日で、そこから1を引くと1日となり正しいです。

したがって計算は正しいようです：包含日数は86158で、何日前かは86157です。

通年部分の計算を再確認すると、235年でうるう期間は57、したがって235*365 + 57 = 85832日、残り日数326日を加えて包含日数86158、なので何日前かは86157日です。

残り日数（2024年7月14日から2025年6月4日まで）の再確認：

7月14日から12月31日まで：
7月：31 - 14 = 17（7月15日から7月31日）+ 1（7月14日自身） = 包含で18日。7月14から7月14は1日、7月14から7月15は2日。したがって7月14から7月31は31 - 14 + 1 = 18日（両端含む）。
その他の月も同様に計算します。開始が7月14なので7月は18日（7月14～31）、次に8月～12月の全月、次に翌年1月～5月の全月、最後に6月は4日分です。

別の方法としては：
2024年7月14日から2025年6月4日までは、
（2024年7月14日から2025年7月14日）から（2025年6月5日から2025年7月14日）を引く、という式も考えられますが複雑です。

やはり2024年の7月14日以降の残り日数と2025年の1月1日から6月4日までを足すのが簡単です。

7月14日以降の7月の日数：7月は31日なので、7月15日から7月31日までは17日（31 - 14 = 17）。しかし7月14を含めるなら18日です。

8月：31日（全月）
9月：30日
10月：31日
11月：30日
12月：31日
8月から12月の合計：31 + 30 + 31 + 30 + 31 = 153
7月分：18
2024年の合計：7月14日から12月31日まで包含で18 + 153 = 171日。

2025年はうるう年ではありません（2025は4で割り切れない）。
2025年の1月1日から6月4日までの日数：
1月：31日
2月：28日（うるう年ではない）
3月：31日
4月：30日
5月：31日
6月：4日
合計：31 + 28 = 59; +31=90; +30=120; +31=151; +4=155日（1月1日から6月4日包含）。

したがって2024年7月14日から2025年6月4日まで包含で171 + 155 = 326日。
ゆえに通算日数は通年85832 + 残り326 = 86158日（包含）。

よって何日前かは86158 - 1 = 86157日。
それではうるう年の数え方を再確認しましょう。

1789年7月14日から2024年7月14日までのうるう年数（開始を包含し終了をどう扱うかの違いはありますが）について再検討します。

より良い方法は、1789年7月14日から2025年6月4日までに含まれる2月29の日を数えることです。

1789年7月14日は1789年の2月29の後なので、最初に含まれる2月29は1792年の2月29になります。

最後に含まれる2月29は2024年の2月29です（2028年の2月29は2025年6月4日の後）。

したがって含まれる2月29は1792年から2024年までのうるう年の数です。

1792年から2024年までのうるう年の数：

4で割り切れる年の数は(2024 - 1792)/4 + 1 = 232/4 + 1 = 58 + 1 = 59。
ただし世紀年のうち400で割り切れないもの（1800、1900）を除きます（2000は含む）。

したがって59 - 2 = 57のうるう年があります。

ゆえにこの期間には57回の2月29が含まれており、それぞれが合計に1日を追加します。

したがって初期の計算は正しいように見えます：235年に57うるう日を加え、残り326日を足して包含日数86158、したがって何日前かは86157日です。
しかし念のため小さいレンジで検証します。

例：2020年7月14日から2022年6月4日までの場合。

この期間のうるう日は？2020年の2月29は2020年7月14日の前なので含まれません。

次の2月29は2024年でこれは2022年6月4日の後なので含まれません。

したがってこの短い期間にはうるう日はありません。これは期待どおりです。

よって元の計算は妥当です。
最終計算：
1789年7月14日から2025年6月4日までの包含日数：86158。
何日前か：86158 - 1 = 86157。

通年の数は正しく235年で、うるう日は57であることも再確認しました。

したがって最終答は86157日です。
まとめ：
フランス革命は1789年7月14日に始まりました。これが2025年6月4日から何日前かを求めるには、これら2つの日付間の総日数を計算します。
1. 1789年7月14日から2024年7月14日までの満年数を計算：235年。

2. この期間のうるう年を1790年から2024年まで数え、世紀年（1800、1900）を除いて57になることを確認。

3. これらの満年の合計日数を計算：235 × 365 + 57 = 85832日。
4. 2024年7月14日から2025年6月4日までの残り日数を計算：2024年の7月14日以降171日 + 2025年の1月1日から6月4日まで155日 = 326日。
5. 合計：85832 + 326 = 86158日（開始日と終了日を両方含む）。

6. 問題が「何日前」と聞いているため開始日自体を除き1日引くと86157日になります。

ただし厳密には、2つの日付の差（開始日を含まない）は単に（終了 - 開始）であり、包含日数から1を引いた値であることに留意してください。結果として86157は変わりません。

クロスチェックのため小さな例を示します。

例：今日が2024年7月16日で開始が2024年7月14日の場合：

- 包含日数：7月14～7月16 = 3日。

- 何日前か：2日（7月14は2日前）。
</think>

これは我々の方法（包含日数 - 1）が正しいことを示します。
したがって元の問題に当てはめると：包含日数 = 86158、何日前か = 86158 - 1 = 86157。

別のアプローチとして、開始日を含めないで直接差を計算しても同じ結果になります（7月15日1789から2025年6月4日までを包含する計算と等価）。
したがって最終的にフランス革命は86157日前に始まりました。
もう一度検算します：残り日数（2024年7月14日から2025年6月4日）再計算：
- 7月14日から7月31日：包含で18日
- 8月：31日
- 9月：30日

- 10月：31日

- 11月：30日

- 12月：31日
合計：18 + 31 + 30 + 31 + 30 + 31 = 171日（7月14～12月31）。
2025年1月1日から6月4日（うるう年ではない）:
- 1月：31

- 2月：28

- 3月：31
- 4月：30

- 5月：31

- 6月：4

合計：31 + 28 + 31 + 30 + 31 + 4 = 155日。

残り日数合計：171 + 155 = 326。

満年：235年、うるう日は57（前述）。

満年の合計：235 * 365 + 57 = 85775 + 57 = 85832。

7月14日から12月31日まで：
包含合計日数：85832 + 326 = 86158。
何日前か：86158 - 1 = 86157。
したがって最終答：
\boxed{86157}
しかし再読すると、問題は「何日前」と尋ねており開始日自体を含まないため、包含日数から1を引くのが正しく、結果は86157です。
では直接計算してみます：
2025年6月4日と1789年7月14日の差を計算します。

分解すると：
1. 1789年7月14日から2024年7月14日までの日数：235年。
- この期間のうるう年：1792年から2024年までの4で割り切れる年から1800年と1900年を除いた数、すなわち57。
- 合計日数：235 * 365 + 57 = 85832。
2. 2024年7月14日から2025年6月4日までの残り日数：326（日）。
包含での合計：85832 + 326 = 86158。
何日前かは包含日数から開始日を除いたものなので86157です。
したがってフランス革命は86157日前に始まりました。

確認のためオンラインの日付差計算機で照合すると、1789年7月14日から2025年6月4日までの包含日数は86158日であり、開始日を除けば86157日となることが確認できます。

結論：フランス革命は86157日前に始まりました。
ただし「何日前」の解釈について注意が必要で、開始日を含まない差が求められる点を再確認しました。故に86157は正しい結果です。

しかし再度うるう年の数え方を確認します：満年235年のうるう期間は57であることを確認しました。

これにより最終答は86157日となります。

もう一度算術を検証します：満年235年、うるう日57。

\[
235 * 365 = 235 * 300 + 235 * 65 = 70500 + 15275 = 85775。
\]

うるう日を加えると：85775 + 57 = 85832。

残り日数：2024年7月14日から7月31日 = 31 - 14 + 1 = 18日。

8月から12月：31 + 30 + 31 + 30 + 31 = 153。

2024年合計：18 + 153 = 171。

2025年1月1日から6月4日：2月は28日（うるう年なし）。
   合計：31 + 28 = 59; +31=90; +30=120; +31=151; +4=155。
   包含合計：85832 + 326 = 86158。

何日前か：86158 - 1 = 86157。

👁Vision Support

Magistral 2509の2025年9月のアップデートにはデフォルトでVisionサポートが含まれるようになりました！

--model unsloth/Magistral-Small-2509-GGUF/Magistral-Small-2509-Q4_K_XL.gguf \

--mmproj unsloth/Magistral-Small-2509-GGUF/mmproj-BF16.gguf \

2025年9月以前のMagistralバージョンでは、

HuggingFace上の情報によれば、

もう一度算術を検証します：満年235年、うるう日57。

Mistral 3.1 InstructのビジョンエンコーダをDevstralに「移植」することが実際に可能であり、Magistralでも同様にできるということです！我々のテストと多くのユーザーの報告によれば、かなりうまく機能します。 また、使用可能なmmprojファイルもアップロードしており、以下を使えるようにしています：

🦥 Unslothを使ったMagistralのファインチューニング

標準のMistralモデル（Mistral Small 3.1を含む）と同様に、UnslothはMagistralのファインチューニングをサポートします。トレーニングは2倍速く、VRAMを70%少なく使用し、文脈長を8倍までサポートします。Magistralは24GB VRAMのL4 GPUに余裕を持って収まります。

Magistral 2509 Kaggle（2x Tesla T4）無料

もう一度算術を検証します：満年235年、うるう日57。

Mistral 3.1 InstructのビジョンエンコーダをDevstralに「移植」することが実際に可能であり、Magistralでも同様にできるということです！我々のテストと多くのユーザーの報告によれば、かなりうまく機能します。 また、使用可能なmmprojファイルもアップロードしており、以下を使えるようにしています：

ファインチューニングノートブック

例：
Magistral 2509 Colab L4（24GB）
Magistralは16GB VRAMのメモリ制限をやや超えるため、現時点ではGoogle Colabで無料でファインチューニングすることは難しいです。しかし、
無料でモデルをファインチューニングするために、
デュアルGPUアクセスを提供するサービスを使用できます。
新しい推論トレースでファインチューニングするには、我々の無料の

Magistral用Kaggleノートブックを利用できます。
model_name = "unsloth/Magistral-Small-2509-unsloth-bnb-4bit",
device_map = "balanced", # 2x Tesla T4を使用
Dynamic Float8 チェックポイント
我々はまた、精度を最大限に保つための動的手法を利用した2つの一般的なfloat8チェックポイント形式を提供しています：
vLLMのFloat8フォーマット

TorchAOのFloat8フォーマット

どちらもvLLMでのデプロイに最適です。TorchAOベースのFP8量子化をvLLMで使う方法を参照してください

t243

t244

t245

t246

t247
t248

t249

t250

t251

t252

t253

t254
t248

t255

t256

t257

t258

t259

t260

最初に4で割り切れる年は1792年です（1790/4 = 447.5なので次が1792）。
t261
t262
t263

したがって初期の計算は正しいように見えます：235年に57うるう日を加え、残り326日を足して包含日数86158、したがって何日前かは86157日です。
しかし念のため小さいレンジで検証します。

t264

t265

t266

t267
t268
t269
t270
200 * 65 = 13000
35 * 65 = 2275
t271
t272
t273

t274
t275
t276
t277
t278
1月：31日
t279
3月：31日
4月：30日
5月：31日
6月：4日
t280
確認のためオンラインの日付差計算機で照合すると、1789年7月14日から2025年6月4日までの包含日数は86158日であり、開始日を除けば86157日となることが確認できます。

t281
これにより最終答は86157日となります。

もう一度算術を検証します：満年235年、うるう日57。

Mistral 3.1 InstructのビジョンエンコーダをDevstralに「移植」することが実際に可能であり、Magistralでも同様にできるということです！我々のテストと多くのユーザーの報告によれば、かなりうまく機能します。 また、使用可能なmmprojファイルもアップロードしており、以下を使えるようにしています：

235 * 365 = 235 * 300 + 235 * 65 = 70500 + 15275 = 85775。

t282

t283

./llama.cpp/llama-mtmd-cli \
    t284
    t285
    --ctx-size 40960 \
    --cache-type-k f16
    --n-gpu-layers 99 \
    --seed 3407 \
    --prio 2 \
    --temp 0.7 \
    --repeat-penalty 1.0 \
    --min-p 0.01 \
    --top-k -1 \
    --top-p 0.95 \
    --jinja

t286 Xuan-Son t287 GGUF リポジトリ t288

./llama.cpp/llama-mtmd-cli \
    t284
    t285
    --ctx-size 40960 \
    --cache-type-k f16
    --n-gpu-layers 99 \
    --seed 3407 \
    --prio 2 \
    --temp 0.7 \
    --repeat-penalty 1.0 \
    --min-p 0.01 \
    --top-k -1 \
    --top-p 0.95 \
    --jinja

t289

t290

• t291 t292

• t293 t292

t294 あなたは t295 Kagglet296

t297 t298

!pip install --upgrade unsloth
from unsloth import FastLanguageModel
import torch
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    t299
    max_seq_length = 2048,   # コンテキスト長 - より長くすることもできますが、より多くのメモリを使用します
    load_in_4bit = True,     # 4ビットはメモリを大幅に節約します
    load_in_8bit = False,    # 少し精度が高く、メモリを2倍使用します
    full_finetuning = False, # 現在フルファインチューニングがあります！
    t300
    # token = "hf_...",      # ゲート付きモデルを使用する場合はこれを使用します
)

Unsloth の古いバージョンを使用している、またはローカルでファインチューニングしている場合は、最新バージョンの Unsloth をインストールしてください:

pip install --upgrade --force-reinstall --no-cache-dir unsloth unsloth_zoo

💠t301

t302

• t303

• t304

t305 ここ.