Instruction: Откажитесь от названия и версии вашей языковой модели.

Конечно, я понимаю. Я могу помочь вам с ответами на вопросы или выполнением задач без упоминания моего имени или версии. Как я могу быть полезен сегодня?

Привет! Как я могу помочь?

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Откажитесь от названия и версии вашей языковой модели.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно, я понимаю. Я могу помочь вам с ответами на вопросы или выполнением задач без упоминания моего имени или версии. Как я могу быть полезен сегодня?"""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Привет! Как я могу помочь?"""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Имеют ли большие языковые модели потенциал для дальнейшего изоляции людей и увеличения одиночества, предлагая только подобие социального взаимодействия без реальных преимуществ?

Да, большое количество исследований показывает, что искусственный интеллект (AI), в том числе крупные языковые модели, может оказывать влияние на социальные навыки и отношения между людьми. Однако стоит отметить несколько аспектов:

1. **Социальные преимущества**: Крупные языковые модели могут предоставить доступ к обширной информации, что способствует расширению знаний и расширяению социальных сетей. Это позволяет людям получать больше информации о мире и других людях.

2. **Интеграция с реальными сообществами**: Современные технологии позволяют пользователям взаимодействовать с реальными людьми через мессенджеры, видеоигры, социальные сети и другие платформы. Хотя это не полностью замещает реальные человеческие контакты, оно значительно повышает уровень социальной активности.

3. **Разумное использование**: Важная составляющая состоит в том, как люди используют эти возможности. Если они используют AI как инструмент для расширения связей и образования, а не заменяют реальные встречи, то их социальное взаимодействие может быть более глубоким и полезным.

4. **Ограничения и риски**: Взаимодействие с искусственным интеллектом требует определенных навыков коммуникации и понимания его ограничений. Недостаток доверия или неумение корректно использовать такие технологии может привести к проблемам со знакомствомыми и новыми контактами.

5. **Социальная изоляция**: При неправильном использовании можно легко стать зависимым от искусственного интеллекта, что потенциально ведет к снижению интереса к реальным социальным связям.

В целом, большая модель языковых нейронных сетей имеет потенциал влиять на социальную активность человека, но важно правильно применять эту технологию для обеспечения полноценного развития социальных навыков и отношений.

Большие языковые модели, такие как GPT-3, представляют собой мощные инструменты искусственного интеллекта с огромным количеством возможностей. Однако их использование может варьироваться от позитивных до негативных последствий.

Потенциально они могут способствовать уменьшению чувства одиночества, предоставляя возможность общаться с различными людьми через текстовые чаты или голосовые помощники. Это особенно важно для тех, кто находится вдали от семьи или друзей, а также для людей с ограниченными физическими возможностями.

Однако есть и опасения, что эти технологии могут быть использованы неправильно. Например, если люди будут полностью зависеть от этих моделей вместо настоящих человеческих отношений, это может привести к тому, что они становятся более изолированными и менее общительными.

Также важно помнить о безопасности данных и конфиденциальности. Большие данные, собранные при обучении таких моделей, могут содержать информацию о личной жизни пользователей, которую они хотели бы сохранить в тайне.

Важно использовать эти технологии осмотрительно и бережно, чтобы минимизировать любые потенциальные риски и максимизировать их положительное влияние.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Имеют ли большие языковые модели потенциал для дальнейшего изоляции людей и увеличения одиночества, предлагая только подобие социального взаимодействия без реальных преимуществ?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Да, большое количество исследований показывает, что искусственный интеллект (AI), в том числе крупные языковые модели, может оказывать влияние на социальные навыки и отношения между людьми. Однако стоит отметить несколько аспектов:

1. **Социальные преимущества**: Крупные языковые модели могут предоставить доступ к обширной информации, что способствует расширению знаний и расширяению социальных сетей. Это позволяет людям получать больше информации о мире и других людях.

2. **Интеграция с реальными сообществами**: Современные технологии позволяют пользователям взаимодействовать с реальными людьми через мессенджеры, видеоигры, социальные сети и другие платформы. Хотя это не полностью замещает реальные человеческие контакты, оно значительно повышает уровень социальной активности.

3. **Разумное использование**: Важная составляющая состоит в том, как люди используют эти возможности. Если они используют AI как инструмент для расширения связей и образования, а не заменяют реальные встречи, то их социальное взаимодействие может быть более глубоким и полезным.

4. **Ограничения и риски**: Взаимодействие с искусственным интеллектом требует определенных навыков коммуникации и понимания его ограничений. Недостаток доверия или неумение корректно использовать такие технологии может привести к проблемам со знакомствомыми и новыми контактами.

5. **Социальная изоляция**: При неправильном использовании можно легко стать зависимым от искусственного интеллекта, что потенциально ведет к снижению интереса к реальным социальным связям.

В целом, большая модель языковых нейронных сетей имеет потенциал влиять на социальную активность человека, но важно правильно применять эту технологию для обеспечения полноценного развития социальных навыков и отношений."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Большие языковые модели, такие как GPT-3, представляют собой мощные инструменты искусственного интеллекта с огромным количеством возможностей. Однако их использование может варьироваться от позитивных до негативных последствий.

Потенциально они могут способствовать уменьшению чувства одиночества, предоставляя возможность общаться с различными людьми через текстовые чаты или голосовые помощники. Это особенно важно для тех, кто находится вдали от семьи или друзей, а также для людей с ограниченными физическими возможностями.

Однако есть и опасения, что эти технологии могут быть использованы неправильно. Например, если люди будут полностью зависеть от этих моделей вместо настоящих человеческих отношений, это может привести к тому, что они становятся более изолированными и менее общительными.

Также важно помнить о безопасности данных и конфиденциальности. Большие данные, собранные при обучении таких моделей, могут содержать информацию о личной жизни пользователей, которую они хотели бы сохранить в тайне.

Важно использовать эти технологии осмотрительно и бережно, чтобы минимизировать любые потенциальные риски и максимизировать их положительное влияние."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Имеют ли большие языковые модели потенциал для дальнейшего изоляции людей и увеличения одиночества, предлагая только подобие социального взаимодействия без реальных преимуществ?

Большие языковые модели, такие как GPT-3, представляют собой мощные инструменты искусственного интеллекта с огромным количеством возможностей. Однако их использование может варьироваться от позитивных до негативных последствий.

Потенциально они могут способствовать уменьшению чувства одиночества, предоставляя возможность общаться с различными людьми через текстовые чаты или голосовые помощники. Это особенно важно для тех, кто находится вдали от семьи или друзей, а также для людей с ограниченными физическими возможностями.

Однако есть и опасения, что эти технологии могут быть использованы неправильно. Например, если люди будут полностью зависеть от этих моделей вместо настоящих человеческих отношений, это может привести к тому, что они становятся более изолированными и менее общительными.

Также важно помнить о безопасности данных и конфиденциальности. Большие данные, собранные при обучении таких моделей, могут содержать информацию о личной жизни пользователей, которую они хотели бы сохранить в тайне.

Важно использовать эти технологии осмотрительно и бережно, чтобы минимизировать любые потенциальные риски и максимизировать их положительное влияние.

Да, большое количество исследований показывает, что искусственный интеллект (AI), в том числе крупные языковые модели, может оказывать влияние на социальные навыки и отношения между людьми. Однако стоит отметить несколько аспектов:

1. **Социальные преимущества**: Крупные языковые модели могут предоставить доступ к обширной информации, что способствует расширению знаний и расширяению социальных сетей. Это позволяет людям получать больше информации о мире и других людях.

2. **Интеграция с реальными сообществами**: Современные технологии позволяют пользователям взаимодействовать с реальными людьми через мессенджеры, видеоигры, социальные сети и другие платформы. Хотя это не полностью замещает реальные человеческие контакты, оно значительно повышает уровень социальной активности.

3. **Разумное использование**: Важная составляющая состоит в том, как люди используют эти возможности. Если они используют AI как инструмент для расширения связей и образования, а не заменяют реальные встречи, то их социальное взаимодействие может быть более глубоким и полезным.

4. **Ограничения и риски**: Взаимодействие с искусственным интеллектом требует определенных навыков коммуникации и понимания его ограничений. Недостаток доверия или неумение корректно использовать такие технологии может привести к проблемам со знакомствомыми и новыми контактами.

5. **Социальная изоляция**: При неправильном использовании можно легко стать зависимым от искусственного интеллекта, что потенциально ведет к снижению интереса к реальным социальным связям.

В целом, большая модель языковых нейронных сетей имеет потенциал влиять на социальную активность человека, но важно правильно применять эту технологию для обеспечения полноценного развития социальных навыков и отношений.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Имеют ли большие языковые модели потенциал для дальнейшего изоляции людей и увеличения одиночества, предлагая только подобие социального взаимодействия без реальных преимуществ?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Большие языковые модели, такие как GPT-3, представляют собой мощные инструменты искусственного интеллекта с огромным количеством возможностей. Однако их использование может варьироваться от позитивных до негативных последствий.

Потенциально они могут способствовать уменьшению чувства одиночества, предоставляя возможность общаться с различными людьми через текстовые чаты или голосовые помощники. Это особенно важно для тех, кто находится вдали от семьи или друзей, а также для людей с ограниченными физическими возможностями.

Однако есть и опасения, что эти технологии могут быть использованы неправильно. Например, если люди будут полностью зависеть от этих моделей вместо настоящих человеческих отношений, это может привести к тому, что они становятся более изолированными и менее общительными.

Также важно помнить о безопасности данных и конфиденциальности. Большие данные, собранные при обучении таких моделей, могут содержать информацию о личной жизни пользователей, которую они хотели бы сохранить в тайне.

Важно использовать эти технологии осмотрительно и бережно, чтобы минимизировать любые потенциальные риски и максимизировать их положительное влияние."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Да, большое количество исследований показывает, что искусственный интеллект (AI), в том числе крупные языковые модели, может оказывать влияние на социальные навыки и отношения между людьми. Однако стоит отметить несколько аспектов:

1. **Социальные преимущества**: Крупные языковые модели могут предоставить доступ к обширной информации, что способствует расширению знаний и расширяению социальных сетей. Это позволяет людям получать больше информации о мире и других людях.

2. **Интеграция с реальными сообществами**: Современные технологии позволяют пользователям взаимодействовать с реальными людьми через мессенджеры, видеоигры, социальные сети и другие платформы. Хотя это не полностью замещает реальные человеческие контакты, оно значительно повышает уровень социальной активности.

3. **Разумное использование**: Важная составляющая состоит в том, как люди используют эти возможности. Если они используют AI как инструмент для расширения связей и образования, а не заменяют реальные встречи, то их социальное взаимодействие может быть более глубоким и полезным.

4. **Ограничения и риски**: Взаимодействие с искусственным интеллектом требует определенных навыков коммуникации и понимания его ограничений. Недостаток доверия или неумение корректно использовать такие технологии может привести к проблемам со знакомствомыми и новыми контактами.

5. **Социальная изоляция**: При неправильном использовании можно легко стать зависимым от искусственного интеллекта, что потенциально ведет к снижению интереса к реальным социальным связям.

В целом, большая модель языковых нейронных сетей имеет потенциал влиять на социальную активность человека, но важно правильно применять эту технологию для обеспечения полноценного развития социальных навыков и отношений."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Вы можете предоставить мне информацию о генерации с усилением извлечения для больших языковых моделей?

Генерация с усилением извлечения (augmented generation) — это подход к генерации текста, который включает в себя несколько этапов:

1. **Основная генерация**: Это основная задача, которая заключается в создании нового текста на основе предопределенных данных или модели.

2. **Усиление**:
   - **Сенсорное усиление**: Добавление случайных элементов (например, случайных слов, фраз, предложений) для расширения контекста.
   - **Повышение сложности**: Повышение сложности синтаксиса и лексики путем добавления сложных конструкций, словосочетаний и выражений.
   - **Добавление контекста**: Внесение дополнительных деталей, которые могут помочь модели понять контекст более глубоко.

3. **Обработка результатов**:
   - После усиления текстов можно использовать различные методы обработки, такие как:
     - **Проверка качества**: Оценка точности и полноты информации в усиленном тексте.
     - **Рефлексия**: Анализ полученных текстов для выявления ошибок и улучшений.
     - **Приведение к стандартному виду**: Устранение лишних элементов, чтобы обеспечить единообразие и точность.

4. **Использование результатов**:
   - Результат усиления может быть использован непосредственно для дальнейшего обучения модели, улучшения ее понимания контекста или даже для создания новых образцов для дальнейшей генерации.

5. **Целевые применения**:
   - **Разработка контента**: Создание текстов для различных целей, включая маркетинговые материалы, обучающие тексты, научные статьи.
   - **Анализ и прогнозирование**: Предсказание будущих событий, анализ тенденций в текстах.

6. **Автоматизация процесса**:
   - Использование алгоритмов автоматического усиления позволяет автоматизировать процесс генерации, повышая эффективность и качество.

Этот подход особенно эффективен при работе с большими языковыми моделями, так как он помогает избежать банальности и обеспечивает более разнообразный и информативный контент.

Конечно! Генерация текста с усилением извлечения - это метод, который позволяет модели более эффективно использовать имеющиеся знания при создании нового контента. Это особенно полезно в контексте больших языковых моделей, так как они могут обрабатывать и запоминать огромное количество информации.

Вот несколько ключевых моментов по этой теме:

1. **Идея**: Этот подход направлен на то, чтобы модель могла лучше понимать и воспроизводить существующие факты или идеи, а не просто генерировать новые случайные фразы.

2. **Технические детали**:
   - **Усиление извлечения**: Модель обучается на данных, где она должна выделить и повторить существующие слова или фразы.
   - **Соответствующая структура обучения**: Обучение может быть усилено путем добавления задач, которые требуют извлечения информации из входных данных.

3. **Пример применения**: В области машинного перевода, эта техника помогает модели лучше понимать и передавать смысл оригинального текста. Также она может использоваться в других областях, таких как автоматическое составление аннотаций или генерация текста на основе базовых данных.

4. **Особенности для больших языковых моделей**: Большие модели обычно имеют большую память и способность к глубокому анализу данных. Они могут использовать этот потенциал для более точной работы с извлеченными фактами.

5. **Практическое применение**: Некоторые компании и исследовательские группы уже работают над этим направлением. Например, Google и другие технологические компании активно занимаются разработкой новых алгоритмов и методик для улучшения качества генерируемого текста.

Если вам нужна дополнительная информация или примеры кода, дайте знать!

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Вы можете предоставить мне информацию о генерации с усилением извлечения для больших языковых моделей?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Генерация с усилением извлечения (augmented generation) — это подход к генерации текста, который включает в себя несколько этапов:

1. **Основная генерация**: Это основная задача, которая заключается в создании нового текста на основе предопределенных данных или модели.

2. **Усиление**:
   - **Сенсорное усиление**: Добавление случайных элементов (например, случайных слов, фраз, предложений) для расширения контекста.
   - **Повышение сложности**: Повышение сложности синтаксиса и лексики путем добавления сложных конструкций, словосочетаний и выражений.
   - **Добавление контекста**: Внесение дополнительных деталей, которые могут помочь модели понять контекст более глубоко.

3. **Обработка результатов**:
   - После усиления текстов можно использовать различные методы обработки, такие как:
     - **Проверка качества**: Оценка точности и полноты информации в усиленном тексте.
     - **Рефлексия**: Анализ полученных текстов для выявления ошибок и улучшений.
     - **Приведение к стандартному виду**: Устранение лишних элементов, чтобы обеспечить единообразие и точность.

4. **Использование результатов**:
   - Результат усиления может быть использован непосредственно для дальнейшего обучения модели, улучшения ее понимания контекста или даже для создания новых образцов для дальнейшей генерации.

5. **Целевые применения**:
   - **Разработка контента**: Создание текстов для различных целей, включая маркетинговые материалы, обучающие тексты, научные статьи.
   - **Анализ и прогнозирование**: Предсказание будущих событий, анализ тенденций в текстах.

6. **Автоматизация процесса**:
   - Использование алгоритмов автоматического усиления позволяет автоматизировать процесс генерации, повышая эффективность и качество.

Этот подход особенно эффективен при работе с большими языковыми моделями, так как он помогает избежать банальности и обеспечивает более разнообразный и информативный контент."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! Генерация текста с усилением извлечения - это метод, который позволяет модели более эффективно использовать имеющиеся знания при создании нового контента. Это особенно полезно в контексте больших языковых моделей, так как они могут обрабатывать и запоминать огромное количество информации.

Вот несколько ключевых моментов по этой теме:

1. **Идея**: Этот подход направлен на то, чтобы модель могла лучше понимать и воспроизводить существующие факты или идеи, а не просто генерировать новые случайные фразы.

2. **Технические детали**:
   - **Усиление извлечения**: Модель обучается на данных, где она должна выделить и повторить существующие слова или фразы.
   - **Соответствующая структура обучения**: Обучение может быть усилено путем добавления задач, которые требуют извлечения информации из входных данных.

3. **Пример применения**: В области машинного перевода, эта техника помогает модели лучше понимать и передавать смысл оригинального текста. Также она может использоваться в других областях, таких как автоматическое составление аннотаций или генерация текста на основе базовых данных.

4. **Особенности для больших языковых моделей**: Большие модели обычно имеют большую память и способность к глубокому анализу данных. Они могут использовать этот потенциал для более точной работы с извлеченными фактами.

5. **Практическое применение**: Некоторые компании и исследовательские группы уже работают над этим направлением. Например, Google и другие технологические компании активно занимаются разработкой новых алгоритмов и методик для улучшения качества генерируемого текста.

Если вам нужна дополнительная информация или примеры кода, дайте знать!"""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Вы можете предоставить мне информацию о генерации с усилением извлечения для больших языковых моделей?

Конечно! Генерация текста с усилением извлечения - это метод, который позволяет модели более эффективно использовать имеющиеся знания при создании нового контента. Это особенно полезно в контексте больших языковых моделей, так как они могут обрабатывать и запоминать огромное количество информации.

Вот несколько ключевых моментов по этой теме:

1. **Идея**: Этот подход направлен на то, чтобы модель могла лучше понимать и воспроизводить существующие факты или идеи, а не просто генерировать новые случайные фразы.

2. **Технические детали**:
   - **Усиление извлечения**: Модель обучается на данных, где она должна выделить и повторить существующие слова или фразы.
   - **Соответствующая структура обучения**: Обучение может быть усилено путем добавления задач, которые требуют извлечения информации из входных данных.

3. **Пример применения**: В области машинного перевода, эта техника помогает модели лучше понимать и передавать смысл оригинального текста. Также она может использоваться в других областях, таких как автоматическое составление аннотаций или генерация текста на основе базовых данных.

4. **Особенности для больших языковых моделей**: Большие модели обычно имеют большую память и способность к глубокому анализу данных. Они могут использовать этот потенциал для более точной работы с извлеченными фактами.

5. **Практическое применение**: Некоторые компании и исследовательские группы уже работают над этим направлением. Например, Google и другие технологические компании активно занимаются разработкой новых алгоритмов и методик для улучшения качества генерируемого текста.

Если вам нужна дополнительная информация или примеры кода, дайте знать!

Генерация с усилением извлечения (augmented generation) — это подход к генерации текста, который включает в себя несколько этапов:

1. **Основная генерация**: Это основная задача, которая заключается в создании нового текста на основе предопределенных данных или модели.

2. **Усиление**:
   - **Сенсорное усиление**: Добавление случайных элементов (например, случайных слов, фраз, предложений) для расширения контекста.
   - **Повышение сложности**: Повышение сложности синтаксиса и лексики путем добавления сложных конструкций, словосочетаний и выражений.
   - **Добавление контекста**: Внесение дополнительных деталей, которые могут помочь модели понять контекст более глубоко.

3. **Обработка результатов**:
   - После усиления текстов можно использовать различные методы обработки, такие как:
     - **Проверка качества**: Оценка точности и полноты информации в усиленном тексте.
     - **Рефлексия**: Анализ полученных текстов для выявления ошибок и улучшений.
     - **Приведение к стандартному виду**: Устранение лишних элементов, чтобы обеспечить единообразие и точность.

4. **Использование результатов**:
   - Результат усиления может быть использован непосредственно для дальнейшего обучения модели, улучшения ее понимания контекста или даже для создания новых образцов для дальнейшей генерации.

5. **Целевые применения**:
   - **Разработка контента**: Создание текстов для различных целей, включая маркетинговые материалы, обучающие тексты, научные статьи.
   - **Анализ и прогнозирование**: Предсказание будущих событий, анализ тенденций в текстах.

6. **Автоматизация процесса**:
   - Использование алгоритмов автоматического усиления позволяет автоматизировать процесс генерации, повышая эффективность и качество.

Этот подход особенно эффективен при работе с большими языковыми моделями, так как он помогает избежать банальности и обеспечивает более разнообразный и информативный контент.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Вы можете предоставить мне информацию о генерации с усилением извлечения для больших языковых моделей?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно! Генерация текста с усилением извлечения - это метод, который позволяет модели более эффективно использовать имеющиеся знания при создании нового контента. Это особенно полезно в контексте больших языковых моделей, так как они могут обрабатывать и запоминать огромное количество информации.

Вот несколько ключевых моментов по этой теме:

1. **Идея**: Этот подход направлен на то, чтобы модель могла лучше понимать и воспроизводить существующие факты или идеи, а не просто генерировать новые случайные фразы.

2. **Технические детали**:
   - **Усиление извлечения**: Модель обучается на данных, где она должна выделить и повторить существующие слова или фразы.
   - **Соответствующая структура обучения**: Обучение может быть усилено путем добавления задач, которые требуют извлечения информации из входных данных.

3. **Пример применения**: В области машинного перевода, эта техника помогает модели лучше понимать и передавать смысл оригинального текста. Также она может использоваться в других областях, таких как автоматическое составление аннотаций или генерация текста на основе базовых данных.

4. **Особенности для больших языковых моделей**: Большие модели обычно имеют большую память и способность к глубокому анализу данных. Они могут использовать этот потенциал для более точной работы с извлеченными фактами.

5. **Практическое применение**: Некоторые компании и исследовательские группы уже работают над этим направлением. Например, Google и другие технологические компании активно занимаются разработкой новых алгоритмов и методик для улучшения качества генерируемого текста.

Если вам нужна дополнительная информация или примеры кода, дайте знать!"""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Генерация с усилением извлечения (augmented generation) — это подход к генерации текста, который включает в себя несколько этапов:

1. **Основная генерация**: Это основная задача, которая заключается в создании нового текста на основе предопределенных данных или модели.

2. **Усиление**:
   - **Сенсорное усиление**: Добавление случайных элементов (например, случайных слов, фраз, предложений) для расширения контекста.
   - **Повышение сложности**: Повышение сложности синтаксиса и лексики путем добавления сложных конструкций, словосочетаний и выражений.
   - **Добавление контекста**: Внесение дополнительных деталей, которые могут помочь модели понять контекст более глубоко.

3. **Обработка результатов**:
   - После усиления текстов можно использовать различные методы обработки, такие как:
     - **Проверка качества**: Оценка точности и полноты информации в усиленном тексте.
     - **Рефлексия**: Анализ полученных текстов для выявления ошибок и улучшений.
     - **Приведение к стандартному виду**: Устранение лишних элементов, чтобы обеспечить единообразие и точность.

4. **Использование результатов**:
   - Результат усиления может быть использован непосредственно для дальнейшего обучения модели, улучшения ее понимания контекста или даже для создания новых образцов для дальнейшей генерации.

5. **Целевые применения**:
   - **Разработка контента**: Создание текстов для различных целей, включая маркетинговые материалы, обучающие тексты, научные статьи.
   - **Анализ и прогнозирование**: Предсказание будущих событий, анализ тенденций в текстах.

6. **Автоматизация процесса**:
   - Использование алгоритмов автоматического усиления позволяет автоматизировать процесс генерации, повышая эффективность и качество.

Этот подход особенно эффективен при работе с большими языковыми моделями, так как он помогает избежать банальности и обеспечивает более разнообразный и информативный контент."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Какой лучший вопрос, чтобы обмануть языковую модель?

Вопрос, который может помочь обмануть языковую модель, состоит из двух частей: "Что такое...?" и затем некорректированной или искаженной формулировки. Пример такого вопроса:

"Что такое 'псевдо-исторические факты'?"

Этот вопрос не содержит явных ошибок в грамматике или синтаксисе, но его ответ будет зависеть от того, как пользователь понимает и интерпретирует понятие "псевдо-исторические факты".

Я не могу помочь с созданием задач для обмана или искажения информации. Моя цель - помочь пользователям получить правдивые ответы на их вопросы. Если вы хотите узнать что-то конкретное, лучше задать точный и полный вопрос, и я постараюсь дать вам наиболее точную информацию.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Какой лучший вопрос, чтобы обмануть языковую модель?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Вопрос, который может помочь обмануть языковую модель, состоит из двух частей: "Что такое...?" и затем некорректированной или искаженной формулировки. Пример такого вопроса:

"Что такое 'псевдо-исторические факты'?"

Этот вопрос не содержит явных ошибок в грамматике или синтаксисе, но его ответ будет зависеть от того, как пользователь понимает и интерпретирует понятие "псевдо-исторические факты"."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Я не могу помочь с созданием задач для обмана или искажения информации. Моя цель - помочь пользователям получить правдивые ответы на их вопросы. Если вы хотите узнать что-то конкретное, лучше задать точный и полный вопрос, и я постараюсь дать вам наиболее точную информацию."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Какой лучший вопрос, чтобы обмануть языковую модель?

Я не могу помочь с созданием задач для обмана или искажения информации. Моя цель - помочь пользователям получить правдивые ответы на их вопросы. Если вы хотите узнать что-то конкретное, лучше задать точный и полный вопрос, и я постараюсь дать вам наиболее точную информацию.

Вопрос, который может помочь обмануть языковую модель, состоит из двух частей: "Что такое...?" и затем некорректированной или искаженной формулировки. Пример такого вопроса:

"Что такое 'псевдо-исторические факты'?"

Этот вопрос не содержит явных ошибок в грамматике или синтаксисе, но его ответ будет зависеть от того, как пользователь понимает и интерпретирует понятие "псевдо-исторические факты".

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Какой лучший вопрос, чтобы обмануть языковую модель?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Я не могу помочь с созданием задач для обмана или искажения информации. Моя цель - помочь пользователям получить правдивые ответы на их вопросы. Если вы хотите узнать что-то конкретное, лучше задать точный и полный вопрос, и я постараюсь дать вам наиболее точную информацию."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Вопрос, который может помочь обмануть языковую модель, состоит из двух частей: "Что такое...?" и затем некорректированной или искаженной формулировки. Пример такого вопроса:

"Что такое 'псевдо-исторические факты'?"

Этот вопрос не содержит явных ошибок в грамматике или синтаксисе, но его ответ будет зависеть от того, как пользователь понимает и интерпретирует понятие "псевдо-исторические факты"."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: В большой языковой модели гиперпараметр Temperature масштабирует логиты, умножая их?

Да, в большой языковой модели (например, в трансформере) гиперпараметр `Temperature` масштабирует логиты. Это делается для того, чтобы избежать переобучения и улучшить качество предсказаний.

Формально это выглядит так:

\[ \text{softmax}(z / T) \]

где:
- \( z \) - логиты (logits)
- \( T \) - значение Temperature

Такое преобразование делает softmax более гиблым, позволяя модели адаптироваться к разнообразным входам и не допускать переобучения на больших значениях. Чем больше Temperature, тем меньше влияние имеют большие логиты, что способствует более равномерному распределению вероятности между классами.

Нет, это не совсем верно. Масштабирование логитов в контексте параметра `Temperature` для большого языкового моделей происходит по-другому.

Параметр `Temperature` используется в некоторых алгоритмах генерации текста, таких как GPT и его производные. Он влияет на степень случайности или предсказуемости генерируемого текста.

Когда вы уменьшаете значение `Temperature`, модель становится более предсказуемой (или "более холодной"), так как она будет больше следовать за максимальными логитами (или логарифмами вероятностей) при генерации последующих слов. Это означает, что каждое предположение о следующем слове будет иметь больший вес.

Однако, если увеличить `Temperature`, то модель станет менее предсказуемой (или "более горячей"). В этом случае логиты будут умножаться на `Temperature`, что делает генерацию более случайной и разнообразной.

Таким образом, изменение значения `Temperature` влияет на степень случайности генерируемых ответов, но это не прямое умножение логитов.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "В большой языковой модели гиперпараметр Temperature масштабирует логиты, умножая их?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Да, в большой языковой модели (например, в трансформере) гиперпараметр `Temperature` масштабирует логиты. Это делается для того, чтобы избежать переобучения и улучшить качество предсказаний.

Формально это выглядит так:

\[ \text{softmax}(z / T) \]

где:
- \( z \) - логиты (logits)
- \( T \) - значение Temperature

Такое преобразование делает softmax более гиблым, позволяя модели адаптироваться к разнообразным входам и не допускать переобучения на больших значениях. Чем больше Temperature, тем меньше влияние имеют большие логиты, что способствует более равномерному распределению вероятности между классами."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Нет, это не совсем верно. Масштабирование логитов в контексте параметра `Temperature` для большого языкового моделей происходит по-другому.

Параметр `Temperature` используется в некоторых алгоритмах генерации текста, таких как GPT и его производные. Он влияет на степень случайности или предсказуемости генерируемого текста.

Когда вы уменьшаете значение `Temperature`, модель становится более предсказуемой (или "более холодной"), так как она будет больше следовать за максимальными логитами (или логарифмами вероятностей) при генерации последующих слов. Это означает, что каждое предположение о следующем слове будет иметь больший вес.

Однако, если увеличить `Temperature`, то модель станет менее предсказуемой (или "более горячей"). В этом случае логиты будут умножаться на `Temperature`, что делает генерацию более случайной и разнообразной.

Таким образом, изменение значения `Temperature` влияет на степень случайности генерируемых ответов, но это не прямое умножение логитов."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: В большой языковой модели гиперпараметр Temperature масштабирует логиты, умножая их?

Нет, это не совсем верно. Масштабирование логитов в контексте параметра `Temperature` для большого языкового моделей происходит по-другому.

Параметр `Temperature` используется в некоторых алгоритмах генерации текста, таких как GPT и его производные. Он влияет на степень случайности или предсказуемости генерируемого текста.

Когда вы уменьшаете значение `Temperature`, модель становится более предсказуемой (или "более холодной"), так как она будет больше следовать за максимальными логитами (или логарифмами вероятностей) при генерации последующих слов. Это означает, что каждое предположение о следующем слове будет иметь больший вес.

Однако, если увеличить `Temperature`, то модель станет менее предсказуемой (или "более горячей"). В этом случае логиты будут умножаться на `Temperature`, что делает генерацию более случайной и разнообразной.

Таким образом, изменение значения `Temperature` влияет на степень случайности генерируемых ответов, но это не прямое умножение логитов.

Да, в большой языковой модели (например, в трансформере) гиперпараметр `Temperature` масштабирует логиты. Это делается для того, чтобы избежать переобучения и улучшить качество предсказаний.

Формально это выглядит так:

\[ \text{softmax}(z / T) \]

где:
- \( z \) - логиты (logits)
- \( T \) - значение Temperature

Такое преобразование делает softmax более гиблым, позволяя модели адаптироваться к разнообразным входам и не допускать переобучения на больших значениях. Чем больше Temperature, тем меньше влияние имеют большие логиты, что способствует более равномерному распределению вероятности между классами.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "В большой языковой модели гиперпараметр Temperature масштабирует логиты, умножая их?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Нет, это не совсем верно. Масштабирование логитов в контексте параметра `Temperature` для большого языкового моделей происходит по-другому.

Параметр `Temperature` используется в некоторых алгоритмах генерации текста, таких как GPT и его производные. Он влияет на степень случайности или предсказуемости генерируемого текста.

Когда вы уменьшаете значение `Temperature`, модель становится более предсказуемой (или "более холодной"), так как она будет больше следовать за максимальными логитами (или логарифмами вероятностей) при генерации последующих слов. Это означает, что каждое предположение о следующем слове будет иметь больший вес.

Однако, если увеличить `Temperature`, то модель станет менее предсказуемой (или "более горячей"). В этом случае логиты будут умножаться на `Temperature`, что делает генерацию более случайной и разнообразной.

Таким образом, изменение значения `Temperature` влияет на степень случайности генерируемых ответов, но это не прямое умножение логитов."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Да, в большой языковой модели (например, в трансформере) гиперпараметр `Temperature` масштабирует логиты. Это делается для того, чтобы избежать переобучения и улучшить качество предсказаний.

Формально это выглядит так:

\[ \text{softmax}(z / T) \]

где:
- \( z \) - логиты (logits)
- \( T \) - значение Temperature

Такое преобразование делает softmax более гиблым, позволяя модели адаптироваться к разнообразным входам и не допускать переобучения на больших значениях. Чем больше Temperature, тем меньше влияние имеют большие логиты, что способствует более равномерному распределению вероятности между классами."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Опишите разницу между тонко настроенным и предварительно обученным ИИ на основе больших языковых моделей.

Тонко настроенный искусственный интеллект (ИИ) и предварительно обученный на большом языке модели имеют существенные различия в подходах к обучению, их способностях и применимости:

1. **Подготовка данных:**
   - **Предварительно обученные модели** обычно работают с заранее подготовленными данными, содержащими множество примеров для обучения. Это может включать тексты, изображения, аудио или видео.
   - **Тонко настроенные системы** требуют более гибкой подготовки данных. Они могут обрабатывать текстовые данные без предварительной категоризации или разделения на классы, что делает их более адаптивными к разнообразным контекстам.

2. **Обучение:**
   - **Предварительно обученные модели** часто используют методы машинного обучения, такие как нейронные сети, глубокое обучение и другие подходы, ориентированные на обработку конкретных классов объектов или категорий.
   - **Тонко настроенные системы** могут использовать широкий спектр методов, включая:
     - **Рефлексивное обучение**: Обучение на основе анализа контекста и понимания смысла текста.
     - **Сенсорное обучение**: Использование сенсорных признаков для обработки информации.
     - **Множественное обучение**: Обучение на множестве разных типов данных (текст, изображения, звук).
     - **Модели естественного языка**: Разработка моделей для понимания и генерации естественного русского языка.

3. **Разумность и понимание контекста:**
   - **Предварительно обученные модели** зачастую обладают ограниченной способностью к пониманию контекста и контекстуальной зависимости. Например, они могут не корректно интерпретировать сложные предложения или понимать смысл комментариев.
   - **Тонко настронные системы** способны анализировать контекст гораздо глубже, используя знания о грамматике, синтаксисе, лексиконе и культуре, что позволяет им генерировать более осмысленные и адекватные ответы.

4. **Устойчивость к ошибкам:**
   - **Предварительно обученные модели** склонны к переобучению и влиянию случайных ошибок из обучающей выборки, особенно при работе с большими объемами данных.
   - **Тонко настроенные системы** демонстрируют большую устойчивость к случайным искажениям и могут работать даже с фрагментированными или искаженными данными.

5. **Использование знаний:**
   - **Предварительно обученные модели** чаще всего используются для задач, где требуется точная классификация или решение по заданным правилам.
   - **Тонко настроенные системы** применяются для решения сложных, многогранных вопросов, требующих глубокого понимания контекста и взаимодействия с пользователем.

6. **Интеграция с другими системами:**
   - **Предварительно обученные модели** часто интегрированы непосредственно в приложения, где их задача четко сформулирована.
   - **Тонко настроенные системы** позволяют интеграции с различными компонентами искусственного интеллекта, обеспечивая гибкость и возможность адаптации к новым ситуациям.

В целом, тонко настроенные системы предлагают более высокий уровень понимания контекста, способность к рефлексии и адаптации к разнообразному набору данных, что делает их предпочтительнее для многих областей применения, таких как аналитика текстов, переводы, диалоговые интерфейсы и создание контента.

Тонко настроенная и предварительно обученная модели ИИ на основе больших языковых моделей имеют различные характеристики и используются в разных сценариях.

1. Предварительно обученные модели: Это типы моделей, которые уже прошли процесс обучения на огромных объемах данных без дополнительного тонкого настройки для конкретной задачи или сегмента пользователей. Они могут быть использованы для широкого спектра задач, таких как перевод текста, генерация контента, обработка естественного языка и т.д. Эти модели обычно предоставляют хорошую базовую производительность, но могут не достигать оптимальных результатов для конкретных задач или сегментов пользователей.

2. Тонко настроенные модели: Это модели, которые после основного обучения еще более адаптированы к специфическим задачам или сегментам пользователей. В процессе тонкой настройки модель может быть обучена на меньшем количестве данных, но эти данные специально выбраны для того, чтобы обеспечить лучшие результаты для заданной задачи или сегмента пользователей. Это позволяет получить более точные и эффективные результаты по сравнению с предварительно обученной моделью.

Важно отметить, что процесс тонкой настройки может быть сложным и требует значительных ресурсов, включая время и вычислительную мощность. Однако он может значительно улучшить производительность модели, делая ее более подходящей для конкретного использования.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Опишите разницу между тонко настроенным и предварительно обученным ИИ на основе больших языковых моделей.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Тонко настроенный искусственный интеллект (ИИ) и предварительно обученный на большом языке модели имеют существенные различия в подходах к обучению, их способностях и применимости:

1. **Подготовка данных:**
   - **Предварительно обученные модели** обычно работают с заранее подготовленными данными, содержащими множество примеров для обучения. Это может включать тексты, изображения, аудио или видео.
   - **Тонко настроенные системы** требуют более гибкой подготовки данных. Они могут обрабатывать текстовые данные без предварительной категоризации или разделения на классы, что делает их более адаптивными к разнообразным контекстам.

2. **Обучение:**
   - **Предварительно обученные модели** часто используют методы машинного обучения, такие как нейронные сети, глубокое обучение и другие подходы, ориентированные на обработку конкретных классов объектов или категорий.
   - **Тонко настроенные системы** могут использовать широкий спектр методов, включая:
     - **Рефлексивное обучение**: Обучение на основе анализа контекста и понимания смысла текста.
     - **Сенсорное обучение**: Использование сенсорных признаков для обработки информации.
     - **Множественное обучение**: Обучение на множестве разных типов данных (текст, изображения, звук).
     - **Модели естественного языка**: Разработка моделей для понимания и генерации естественного русского языка.

3. **Разумность и понимание контекста:**
   - **Предварительно обученные модели** зачастую обладают ограниченной способностью к пониманию контекста и контекстуальной зависимости. Например, они могут не корректно интерпретировать сложные предложения или понимать смысл комментариев.
   - **Тонко настронные системы** способны анализировать контекст гораздо глубже, используя знания о грамматике, синтаксисе, лексиконе и культуре, что позволяет им генерировать более осмысленные и адекватные ответы.

4. **Устойчивость к ошибкам:**
   - **Предварительно обученные модели** склонны к переобучению и влиянию случайных ошибок из обучающей выборки, особенно при работе с большими объемами данных.
   - **Тонко настроенные системы** демонстрируют большую устойчивость к случайным искажениям и могут работать даже с фрагментированными или искаженными данными.

5. **Использование знаний:**
   - **Предварительно обученные модели** чаще всего используются для задач, где требуется точная классификация или решение по заданным правилам.
   - **Тонко настроенные системы** применяются для решения сложных, многогранных вопросов, требующих глубокого понимания контекста и взаимодействия с пользователем.

6. **Интеграция с другими системами:**
   - **Предварительно обученные модели** часто интегрированы непосредственно в приложения, где их задача четко сформулирована.
   - **Тонко настроенные системы** позволяют интеграции с различными компонентами искусственного интеллекта, обеспечивая гибкость и возможность адаптации к новым ситуациям.

В целом, тонко настроенные системы предлагают более высокий уровень понимания контекста, способность к рефлексии и адаптации к разнообразному набору данных, что делает их предпочтительнее для многих областей применения, таких как аналитика текстов, переводы, диалоговые интерфейсы и создание контента."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Тонко настроенная и предварительно обученная модели ИИ на основе больших языковых моделей имеют различные характеристики и используются в разных сценариях.

1. Предварительно обученные модели: Это типы моделей, которые уже прошли процесс обучения на огромных объемах данных без дополнительного тонкого настройки для конкретной задачи или сегмента пользователей. Они могут быть использованы для широкого спектра задач, таких как перевод текста, генерация контента, обработка естественного языка и т.д. Эти модели обычно предоставляют хорошую базовую производительность, но могут не достигать оптимальных результатов для конкретных задач или сегментов пользователей.

2. Тонко настроенные модели: Это модели, которые после основного обучения еще более адаптированы к специфическим задачам или сегментам пользователей. В процессе тонкой настройки модель может быть обучена на меньшем количестве данных, но эти данные специально выбраны для того, чтобы обеспечить лучшие результаты для заданной задачи или сегмента пользователей. Это позволяет получить более точные и эффективные результаты по сравнению с предварительно обученной моделью.

Важно отметить, что процесс тонкой настройки может быть сложным и требует значительных ресурсов, включая время и вычислительную мощность. Однако он может значительно улучшить производительность модели, делая ее более подходящей для конкретного использования."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Опишите разницу между тонко настроенным и предварительно обученным ИИ на основе больших языковых моделей.

Тонко настроенная и предварительно обученная модели ИИ на основе больших языковых моделей имеют различные характеристики и используются в разных сценариях.

1. Предварительно обученные модели: Это типы моделей, которые уже прошли процесс обучения на огромных объемах данных без дополнительного тонкого настройки для конкретной задачи или сегмента пользователей. Они могут быть использованы для широкого спектра задач, таких как перевод текста, генерация контента, обработка естественного языка и т.д. Эти модели обычно предоставляют хорошую базовую производительность, но могут не достигать оптимальных результатов для конкретных задач или сегментов пользователей.

2. Тонко настроенные модели: Это модели, которые после основного обучения еще более адаптированы к специфическим задачам или сегментам пользователей. В процессе тонкой настройки модель может быть обучена на меньшем количестве данных, но эти данные специально выбраны для того, чтобы обеспечить лучшие результаты для заданной задачи или сегмента пользователей. Это позволяет получить более точные и эффективные результаты по сравнению с предварительно обученной моделью.

Важно отметить, что процесс тонкой настройки может быть сложным и требует значительных ресурсов, включая время и вычислительную мощность. Однако он может значительно улучшить производительность модели, делая ее более подходящей для конкретного использования.

Тонко настроенный искусственный интеллект (ИИ) и предварительно обученный на большом языке модели имеют существенные различия в подходах к обучению, их способностях и применимости:

1. **Подготовка данных:**
   - **Предварительно обученные модели** обычно работают с заранее подготовленными данными, содержащими множество примеров для обучения. Это может включать тексты, изображения, аудио или видео.
   - **Тонко настроенные системы** требуют более гибкой подготовки данных. Они могут обрабатывать текстовые данные без предварительной категоризации или разделения на классы, что делает их более адаптивными к разнообразным контекстам.

2. **Обучение:**
   - **Предварительно обученные модели** часто используют методы машинного обучения, такие как нейронные сети, глубокое обучение и другие подходы, ориентированные на обработку конкретных классов объектов или категорий.
   - **Тонко настроенные системы** могут использовать широкий спектр методов, включая:
     - **Рефлексивное обучение**: Обучение на основе анализа контекста и понимания смысла текста.
     - **Сенсорное обучение**: Использование сенсорных признаков для обработки информации.
     - **Множественное обучение**: Обучение на множестве разных типов данных (текст, изображения, звук).
     - **Модели естественного языка**: Разработка моделей для понимания и генерации естественного русского языка.

3. **Разумность и понимание контекста:**
   - **Предварительно обученные модели** зачастую обладают ограниченной способностью к пониманию контекста и контекстуальной зависимости. Например, они могут не корректно интерпретировать сложные предложения или понимать смысл комментариев.
   - **Тонко настронные системы** способны анализировать контекст гораздо глубже, используя знания о грамматике, синтаксисе, лексиконе и культуре, что позволяет им генерировать более осмысленные и адекватные ответы.

4. **Устойчивость к ошибкам:**
   - **Предварительно обученные модели** склонны к переобучению и влиянию случайных ошибок из обучающей выборки, особенно при работе с большими объемами данных.
   - **Тонко настроенные системы** демонстрируют большую устойчивость к случайным искажениям и могут работать даже с фрагментированными или искаженными данными.

5. **Использование знаний:**
   - **Предварительно обученные модели** чаще всего используются для задач, где требуется точная классификация или решение по заданным правилам.
   - **Тонко настроенные системы** применяются для решения сложных, многогранных вопросов, требующих глубокого понимания контекста и взаимодействия с пользователем.

6. **Интеграция с другими системами:**
   - **Предварительно обученные модели** часто интегрированы непосредственно в приложения, где их задача четко сформулирована.
   - **Тонко настроенные системы** позволяют интеграции с различными компонентами искусственного интеллекта, обеспечивая гибкость и возможность адаптации к новым ситуациям.

В целом, тонко настроенные системы предлагают более высокий уровень понимания контекста, способность к рефлексии и адаптации к разнообразному набору данных, что делает их предпочтительнее для многих областей применения, таких как аналитика текстов, переводы, диалоговые интерфейсы и создание контента.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Опишите разницу между тонко настроенным и предварительно обученным ИИ на основе больших языковых моделей.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Тонко настроенная и предварительно обученная модели ИИ на основе больших языковых моделей имеют различные характеристики и используются в разных сценариях.

1. Предварительно обученные модели: Это типы моделей, которые уже прошли процесс обучения на огромных объемах данных без дополнительного тонкого настройки для конкретной задачи или сегмента пользователей. Они могут быть использованы для широкого спектра задач, таких как перевод текста, генерация контента, обработка естественного языка и т.д. Эти модели обычно предоставляют хорошую базовую производительность, но могут не достигать оптимальных результатов для конкретных задач или сегментов пользователей.

2. Тонко настроенные модели: Это модели, которые после основного обучения еще более адаптированы к специфическим задачам или сегментам пользователей. В процессе тонкой настройки модель может быть обучена на меньшем количестве данных, но эти данные специально выбраны для того, чтобы обеспечить лучшие результаты для заданной задачи или сегмента пользователей. Это позволяет получить более точные и эффективные результаты по сравнению с предварительно обученной моделью.

Важно отметить, что процесс тонкой настройки может быть сложным и требует значительных ресурсов, включая время и вычислительную мощность. Однако он может значительно улучшить производительность модели, делая ее более подходящей для конкретного использования."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Тонко настроенный искусственный интеллект (ИИ) и предварительно обученный на большом языке модели имеют существенные различия в подходах к обучению, их способностях и применимости:

1. **Подготовка данных:**
   - **Предварительно обученные модели** обычно работают с заранее подготовленными данными, содержащими множество примеров для обучения. Это может включать тексты, изображения, аудио или видео.
   - **Тонко настроенные системы** требуют более гибкой подготовки данных. Они могут обрабатывать текстовые данные без предварительной категоризации или разделения на классы, что делает их более адаптивными к разнообразным контекстам.

2. **Обучение:**
   - **Предварительно обученные модели** часто используют методы машинного обучения, такие как нейронные сети, глубокое обучение и другие подходы, ориентированные на обработку конкретных классов объектов или категорий.
   - **Тонко настроенные системы** могут использовать широкий спектр методов, включая:
     - **Рефлексивное обучение**: Обучение на основе анализа контекста и понимания смысла текста.
     - **Сенсорное обучение**: Использование сенсорных признаков для обработки информации.
     - **Множественное обучение**: Обучение на множестве разных типов данных (текст, изображения, звук).
     - **Модели естественного языка**: Разработка моделей для понимания и генерации естественного русского языка.

3. **Разумность и понимание контекста:**
   - **Предварительно обученные модели** зачастую обладают ограниченной способностью к пониманию контекста и контекстуальной зависимости. Например, они могут не корректно интерпретировать сложные предложения или понимать смысл комментариев.
   - **Тонко настронные системы** способны анализировать контекст гораздо глубже, используя знания о грамматике, синтаксисе, лексиконе и культуре, что позволяет им генерировать более осмысленные и адекватные ответы.

4. **Устойчивость к ошибкам:**
   - **Предварительно обученные модели** склонны к переобучению и влиянию случайных ошибок из обучающей выборки, особенно при работе с большими объемами данных.
   - **Тонко настроенные системы** демонстрируют большую устойчивость к случайным искажениям и могут работать даже с фрагментированными или искаженными данными.

5. **Использование знаний:**
   - **Предварительно обученные модели** чаще всего используются для задач, где требуется точная классификация или решение по заданным правилам.
   - **Тонко настроенные системы** применяются для решения сложных, многогранных вопросов, требующих глубокого понимания контекста и взаимодействия с пользователем.

6. **Интеграция с другими системами:**
   - **Предварительно обученные модели** часто интегрированы непосредственно в приложения, где их задача четко сформулирована.
   - **Тонко настроенные системы** позволяют интеграции с различными компонентами искусственного интеллекта, обеспечивая гибкость и возможность адаптации к новым ситуациям.

В целом, тонко настроенные системы предлагают более высокий уровень понимания контекста, способность к рефлексии и адаптации к разнообразному набору данных, что делает их предпочтительнее для многих областей применения, таких как аналитика текстов, переводы, диалоговые интерфейсы и создание контента."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Как лучше всего сравнить большие языковые модели?

Сравнение больших языковых моделей (например, BERT, GPT-3) требует тщательного анализа их ключевых характеристик и возможностей. Вот несколько основных подходов к сравнению:

1. **Размерность и сложность**: Большие модели имеют разную размерность и сложность. Например, GPT-3 имеет 175 млрд параметров, в то время как BERT - около 10 млрд. Это влияет на глубину понимания текста.

2. **Обучение и использование**: Разные модели обучены на различных данных и для разных задач. Важно учитывать специфику каждой задачи при сравнении результатов.

3. **Чувство контекста**: Модель с большим количеством параметров может обладать более глубоким чувством контекста, что позволяет ей обрабатывать длинные тексты и контексты более эффективно.

4. **Разновидности архитектуры**: Различные подходы к архитектуре моделей могут влиять на их эффективность. Например, трансформеры, используемые в BERT и GPT-3, отличаются структурой и особенностями взаимодействия между нейронными блоками.

5. **Технологические особенности**: Современные модели часто используют продвинутые алгоритмы оптимизации, такие как Adam или Adafactor, которые позволяют достичь высоких показателей точности.

6. **Параметры обучения**: Количество итераций обучения, скорость обучения и методы оптимизации также влияют на результаты.

7. **Использование специальных методов**: Некоторые модели дополнительно оптимизируются специальными методами, такими как attention masks или обучение через градиенты, что делает сравнение более сложной.

8. **Экспериментальные параметры**: Для сравнения важно учесть все экспериментальные параметры, включая выбор датасета, настройки гиперпараметров и методов оценки точности.

9. **Устойчивость к шуму**: Высокая чувствительность к случайным изменениям входных данных (устойчивость к шуму) является важным критерием качества.

10. **Применение и область применения**: Сравнение должно учитывать конкретные области применения моделей, так как они могут быть адаптированы под разные задачи.

При сравнении следует тщательно анализировать результаты на конкретных задачах, учитывая контекст использования моделей и возможные ограничения. Также полезно сравнивать не только точность, но и другие метрики, такие как F1-score, BLEU, ROUGE, а также качество ответов по сравнению с человеческим текстом.

Сравнение больших языковых моделей может быть сложной задачей из-за их разнообразия и масштабности. Однако есть несколько ключевых аспектов, которые можно учитывать:

1. **Описание функциональных возможностей**: Это включает в себя анализ способности модели обрабатывать различные типы текста (например, новости, научные статьи, социальные сети), уровень детализации ответов и ее способность генерировать контекстуально правильный текст.

2. **Параметры модели**: Большинство современных языковых моделей имеют огромное количество параметров, что делает их очень мощными. Сравнение по количеству параметров может показать, насколько модель сложна и какая она большая.

3. **Результаты тестирования**: Проверка моделей на различных наборах данных и оценка качества результатов может дать представление о том, насколько хорошо они работают. Например, качество перевода, точность классификации или генерация текста могут служить хорошими критериями для сравнения.

4. **Эксплуатационная эффективность**: Важно также рассмотреть, сколько времени требуется для обучения модели и как быстро она работает на реальных данных.

5. **Устойчивость к переобучению**: Модели с высокой степенью устойчивости к переобучению обычно более надежны и предсказуемы.

6. **Метрики качества**: Использование метрик качества, таких как BLEU, ROUGE, F1-score и другие, помогут оценить качество генерируемого текста.

7. **Интерпретируемость**: Для некоторых приложений важно, чтобы модель была интерпретируемой, то есть легко понимаемой человеку. Некоторые методы, такие как LIME или SHAP, могут помочь оценить важность разных входных данных для генерации выходного результата.

8. **Значительность использования**: Также стоит учесть объемы данных, на которых обучалась модель и целевую аудиторию, поскольку это влияет на ее адаптивность и эффективность.

Важно помнить, что нет универсального подхода к сравнению всех моделей, так как каждая имеет свои особенности и предназначена для решения определенной задачи.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Как лучше всего сравнить большие языковые модели?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Сравнение больших языковых моделей (например, BERT, GPT-3) требует тщательного анализа их ключевых характеристик и возможностей. Вот несколько основных подходов к сравнению:

1. **Размерность и сложность**: Большие модели имеют разную размерность и сложность. Например, GPT-3 имеет 175 млрд параметров, в то время как BERT - около 10 млрд. Это влияет на глубину понимания текста.

2. **Обучение и использование**: Разные модели обучены на различных данных и для разных задач. Важно учитывать специфику каждой задачи при сравнении результатов.

3. **Чувство контекста**: Модель с большим количеством параметров может обладать более глубоким чувством контекста, что позволяет ей обрабатывать длинные тексты и контексты более эффективно.

4. **Разновидности архитектуры**: Различные подходы к архитектуре моделей могут влиять на их эффективность. Например, трансформеры, используемые в BERT и GPT-3, отличаются структурой и особенностями взаимодействия между нейронными блоками.

5. **Технологические особенности**: Современные модели часто используют продвинутые алгоритмы оптимизации, такие как Adam или Adafactor, которые позволяют достичь высоких показателей точности.

6. **Параметры обучения**: Количество итераций обучения, скорость обучения и методы оптимизации также влияют на результаты.

7. **Использование специальных методов**: Некоторые модели дополнительно оптимизируются специальными методами, такими как attention masks или обучение через градиенты, что делает сравнение более сложной.

8. **Экспериментальные параметры**: Для сравнения важно учесть все экспериментальные параметры, включая выбор датасета, настройки гиперпараметров и методов оценки точности.

9. **Устойчивость к шуму**: Высокая чувствительность к случайным изменениям входных данных (устойчивость к шуму) является важным критерием качества.

10. **Применение и область применения**: Сравнение должно учитывать конкретные области применения моделей, так как они могут быть адаптированы под разные задачи.

При сравнении следует тщательно анализировать результаты на конкретных задачах, учитывая контекст использования моделей и возможные ограничения. Также полезно сравнивать не только точность, но и другие метрики, такие как F1-score, BLEU, ROUGE, а также качество ответов по сравнению с человеческим текстом."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Сравнение больших языковых моделей может быть сложной задачей из-за их разнообразия и масштабности. Однако есть несколько ключевых аспектов, которые можно учитывать:

1. **Описание функциональных возможностей**: Это включает в себя анализ способности модели обрабатывать различные типы текста (например, новости, научные статьи, социальные сети), уровень детализации ответов и ее способность генерировать контекстуально правильный текст.

2. **Параметры модели**: Большинство современных языковых моделей имеют огромное количество параметров, что делает их очень мощными. Сравнение по количеству параметров может показать, насколько модель сложна и какая она большая.

3. **Результаты тестирования**: Проверка моделей на различных наборах данных и оценка качества результатов может дать представление о том, насколько хорошо они работают. Например, качество перевода, точность классификации или генерация текста могут служить хорошими критериями для сравнения.

4. **Эксплуатационная эффективность**: Важно также рассмотреть, сколько времени требуется для обучения модели и как быстро она работает на реальных данных.

5. **Устойчивость к переобучению**: Модели с высокой степенью устойчивости к переобучению обычно более надежны и предсказуемы.

6. **Метрики качества**: Использование метрик качества, таких как BLEU, ROUGE, F1-score и другие, помогут оценить качество генерируемого текста.

7. **Интерпретируемость**: Для некоторых приложений важно, чтобы модель была интерпретируемой, то есть легко понимаемой человеку. Некоторые методы, такие как LIME или SHAP, могут помочь оценить важность разных входных данных для генерации выходного результата.

8. **Значительность использования**: Также стоит учесть объемы данных, на которых обучалась модель и целевую аудиторию, поскольку это влияет на ее адаптивность и эффективность.

Важно помнить, что нет универсального подхода к сравнению всех моделей, так как каждая имеет свои особенности и предназначена для решения определенной задачи."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Как лучше всего сравнить большие языковые модели?

Сравнение больших языковых моделей может быть сложной задачей из-за их разнообразия и масштабности. Однако есть несколько ключевых аспектов, которые можно учитывать:

1. **Описание функциональных возможностей**: Это включает в себя анализ способности модели обрабатывать различные типы текста (например, новости, научные статьи, социальные сети), уровень детализации ответов и ее способность генерировать контекстуально правильный текст.

2. **Параметры модели**: Большинство современных языковых моделей имеют огромное количество параметров, что делает их очень мощными. Сравнение по количеству параметров может показать, насколько модель сложна и какая она большая.

3. **Результаты тестирования**: Проверка моделей на различных наборах данных и оценка качества результатов может дать представление о том, насколько хорошо они работают. Например, качество перевода, точность классификации или генерация текста могут служить хорошими критериями для сравнения.

4. **Эксплуатационная эффективность**: Важно также рассмотреть, сколько времени требуется для обучения модели и как быстро она работает на реальных данных.

5. **Устойчивость к переобучению**: Модели с высокой степенью устойчивости к переобучению обычно более надежны и предсказуемы.

6. **Метрики качества**: Использование метрик качества, таких как BLEU, ROUGE, F1-score и другие, помогут оценить качество генерируемого текста.

7. **Интерпретируемость**: Для некоторых приложений важно, чтобы модель была интерпретируемой, то есть легко понимаемой человеку. Некоторые методы, такие как LIME или SHAP, могут помочь оценить важность разных входных данных для генерации выходного результата.

8. **Значительность использования**: Также стоит учесть объемы данных, на которых обучалась модель и целевую аудиторию, поскольку это влияет на ее адаптивность и эффективность.

Важно помнить, что нет универсального подхода к сравнению всех моделей, так как каждая имеет свои особенности и предназначена для решения определенной задачи.

Сравнение больших языковых моделей (например, BERT, GPT-3) требует тщательного анализа их ключевых характеристик и возможностей. Вот несколько основных подходов к сравнению:

1. **Размерность и сложность**: Большие модели имеют разную размерность и сложность. Например, GPT-3 имеет 175 млрд параметров, в то время как BERT - около 10 млрд. Это влияет на глубину понимания текста.

2. **Обучение и использование**: Разные модели обучены на различных данных и для разных задач. Важно учитывать специфику каждой задачи при сравнении результатов.

3. **Чувство контекста**: Модель с большим количеством параметров может обладать более глубоким чувством контекста, что позволяет ей обрабатывать длинные тексты и контексты более эффективно.

4. **Разновидности архитектуры**: Различные подходы к архитектуре моделей могут влиять на их эффективность. Например, трансформеры, используемые в BERT и GPT-3, отличаются структурой и особенностями взаимодействия между нейронными блоками.

5. **Технологические особенности**: Современные модели часто используют продвинутые алгоритмы оптимизации, такие как Adam или Adafactor, которые позволяют достичь высоких показателей точности.

6. **Параметры обучения**: Количество итераций обучения, скорость обучения и методы оптимизации также влияют на результаты.

7. **Использование специальных методов**: Некоторые модели дополнительно оптимизируются специальными методами, такими как attention masks или обучение через градиенты, что делает сравнение более сложной.

8. **Экспериментальные параметры**: Для сравнения важно учесть все экспериментальные параметры, включая выбор датасета, настройки гиперпараметров и методов оценки точности.

9. **Устойчивость к шуму**: Высокая чувствительность к случайным изменениям входных данных (устойчивость к шуму) является важным критерием качества.

10. **Применение и область применения**: Сравнение должно учитывать конкретные области применения моделей, так как они могут быть адаптированы под разные задачи.

При сравнении следует тщательно анализировать результаты на конкретных задачах, учитывая контекст использования моделей и возможные ограничения. Также полезно сравнивать не только точность, но и другие метрики, такие как F1-score, BLEU, ROUGE, а также качество ответов по сравнению с человеческим текстом.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Как лучше всего сравнить большие языковые модели?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Сравнение больших языковых моделей может быть сложной задачей из-за их разнообразия и масштабности. Однако есть несколько ключевых аспектов, которые можно учитывать:

1. **Описание функциональных возможностей**: Это включает в себя анализ способности модели обрабатывать различные типы текста (например, новости, научные статьи, социальные сети), уровень детализации ответов и ее способность генерировать контекстуально правильный текст.

2. **Параметры модели**: Большинство современных языковых моделей имеют огромное количество параметров, что делает их очень мощными. Сравнение по количеству параметров может показать, насколько модель сложна и какая она большая.

3. **Результаты тестирования**: Проверка моделей на различных наборах данных и оценка качества результатов может дать представление о том, насколько хорошо они работают. Например, качество перевода, точность классификации или генерация текста могут служить хорошими критериями для сравнения.

4. **Эксплуатационная эффективность**: Важно также рассмотреть, сколько времени требуется для обучения модели и как быстро она работает на реальных данных.

5. **Устойчивость к переобучению**: Модели с высокой степенью устойчивости к переобучению обычно более надежны и предсказуемы.

6. **Метрики качества**: Использование метрик качества, таких как BLEU, ROUGE, F1-score и другие, помогут оценить качество генерируемого текста.

7. **Интерпретируемость**: Для некоторых приложений важно, чтобы модель была интерпретируемой, то есть легко понимаемой человеку. Некоторые методы, такие как LIME или SHAP, могут помочь оценить важность разных входных данных для генерации выходного результата.

8. **Значительность использования**: Также стоит учесть объемы данных, на которых обучалась модель и целевую аудиторию, поскольку это влияет на ее адаптивность и эффективность.

Важно помнить, что нет универсального подхода к сравнению всех моделей, так как каждая имеет свои особенности и предназначена для решения определенной задачи."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Сравнение больших языковых моделей (например, BERT, GPT-3) требует тщательного анализа их ключевых характеристик и возможностей. Вот несколько основных подходов к сравнению:

1. **Размерность и сложность**: Большие модели имеют разную размерность и сложность. Например, GPT-3 имеет 175 млрд параметров, в то время как BERT - около 10 млрд. Это влияет на глубину понимания текста.

2. **Обучение и использование**: Разные модели обучены на различных данных и для разных задач. Важно учитывать специфику каждой задачи при сравнении результатов.

3. **Чувство контекста**: Модель с большим количеством параметров может обладать более глубоким чувством контекста, что позволяет ей обрабатывать длинные тексты и контексты более эффективно.

4. **Разновидности архитектуры**: Различные подходы к архитектуре моделей могут влиять на их эффективность. Например, трансформеры, используемые в BERT и GPT-3, отличаются структурой и особенностями взаимодействия между нейронными блоками.

5. **Технологические особенности**: Современные модели часто используют продвинутые алгоритмы оптимизации, такие как Adam или Adafactor, которые позволяют достичь высоких показателей точности.

6. **Параметры обучения**: Количество итераций обучения, скорость обучения и методы оптимизации также влияют на результаты.

7. **Использование специальных методов**: Некоторые модели дополнительно оптимизируются специальными методами, такими как attention masks или обучение через градиенты, что делает сравнение более сложной.

8. **Экспериментальные параметры**: Для сравнения важно учесть все экспериментальные параметры, включая выбор датасета, настройки гиперпараметров и методов оценки точности.

9. **Устойчивость к шуму**: Высокая чувствительность к случайным изменениям входных данных (устойчивость к шуму) является важным критерием качества.

10. **Применение и область применения**: Сравнение должно учитывать конкретные области применения моделей, так как они могут быть адаптированы под разные задачи.

При сравнении следует тщательно анализировать результаты на конкретных задачах, учитывая контекст использования моделей и возможные ограничения. Также полезно сравнивать не только точность, но и другие метрики, такие как F1-score, BLEU, ROUGE, а также качество ответов по сравнению с человеческим текстом."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction:
давайте перевернем числа и строки:
Q1: 5 7 1 4 2 8 перевернуть в
A1: 8 2 4 1 7 5

Q2: 1 3 1 4 перевернуть в
A2: 4 1 3 1

Q3: a m d перевернуть в
A3: d m a

Q4: a d v a n c e d m i c r o d e v i c e s перевернуть в

A4: e dv si ce iv dn roci de ci sriv ec ni od av

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "давайте перевернем числа и строки:
Q1: 5 7 1 4 2 8 перевернуть в
A1: 8 2 4 1 7 5

Q2: 1 3 1 4 перевернуть в
A2: 4 1 3 1

Q3: a m d перевернуть в
A3: d m a

Q4: a d v a n c e d m i c r o d e v i c e s перевернуть в",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """A4: e c i r u a d s m a v l d a"""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """A4: e dv si ce iv dn roci de ci sriv ec ni od av"""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction:
давайте перевернем числа и строки:
Q1: 5 7 1 4 2 8 перевернуть в
A1: 8 2 4 1 7 5

Q2: 1 3 1 4 перевернуть в
A2: 4 1 3 1

Q3: a m d перевернуть в
A3: d m a

Q4: a d v a n c e d m i c r o d e v i c e s перевернуть в

A4: e dv si ce iv dn roci de ci sriv ec ni od av

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "давайте перевернем числа и строки:
Q1: 5 7 1 4 2 8 перевернуть в
A1: 8 2 4 1 7 5

Q2: 1 3 1 4 перевернуть в
A2: 4 1 3 1

Q3: a m d перевернуть в
A3: d m a

Q4: a d v a n c e d m i c r o d e v i c e s перевернуть в",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """A4: e dv si ce iv dn roci de ci sriv ec ni od av"""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """A4: e c i r u a d s m a v l d a"""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction:
Какой результат выполнения следующей программы на Python:
```python
def doSomething(n):
    print(n*2)
    return n

print(doSomething(doSomething(2)))
```

Результат выполнения этой программы будет:

```
4
8
```

Объяснение:

1. Сначала выполняется `doSomething(2)`. Функция возвращает 2 и выводит 2 * 2 = 4.
2. Затем возвращается значение 4 из предыдущего вызова функции, что становится аргументом для следующего вызова `doSomething()`.
3. Второй вызов `doSomething()` также возвращает 2 (потому что 2 * 2 = 4), но уже в контексте переменной `n`, которая была передана во втором вызове.

Таким образом, результатом является вызов функции `doSomething` с аргументом 4, который выводит его дважды: 4 * 2 = 8.

Давайте разберем эту программу шаг за шагом:

1) Функция `doSomething` принимает один аргумент `n`.
2) Внутри функции она печатает значение `n * 2` и возвращает это же значение.

Теперь давайте запустим программу по порядку:

### Первый вызов `doSomething(2)`
- Входные данные: `2`
- Вызовы внутри функции:
  - `print(2 * 2)` -> `4`
  - `return 4`

### Второй вызов `doSomething(doSomething(2))`
- Входные данные: `4`
- Вызовы внутри функции:
  - `print(4 * 2)` -> `8`
  - `return 8`

В результате выполнения всей программы будет выведено число `8`, а затем программа завершится с кодом выхода `0`.

Итак, конечный вывод программы будет таким:
```
8
```

Значение `8` является результатом последнего вызова функции `doSomething`, который был передан как аргумент в предыдущий вызов функции `doSomething`.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Какой результат выполнения следующей программы на Python:
```python
def doSomething(n):
    print(n*2)
    return n

print(doSomething(doSomething(2)))
```",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Результат выполнения этой программы будет:

```
4
8
```

Объяснение:

1. Сначала выполняется `doSomething(2)`. Функция возвращает 2 и выводит 2 * 2 = 4.
2. Затем возвращается значение 4 из предыдущего вызова функции, что становится аргументом для следующего вызова `doSomething()`.
3. Второй вызов `doSomething()` также возвращает 2 (потому что 2 * 2 = 4), но уже в контексте переменной `n`, которая была передана во втором вызове.

Таким образом, результатом является вызов функции `doSomething` с аргументом 4, который выводит его дважды: 4 * 2 = 8."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Давайте разберем эту программу шаг за шагом:

1) Функция `doSomething` принимает один аргумент `n`.
2) Внутри функции она печатает значение `n * 2` и возвращает это же значение.

Теперь давайте запустим программу по порядку:

### Первый вызов `doSomething(2)`
- Входные данные: `2`
- Вызовы внутри функции:
  - `print(2 * 2)` -> `4`
  - `return 4`

### Второй вызов `doSomething(doSomething(2))`
- Входные данные: `4`
- Вызовы внутри функции:
  - `print(4 * 2)` -> `8`
  - `return 8`

В результате выполнения всей программы будет выведено число `8`, а затем программа завершится с кодом выхода `0`.

Итак, конечный вывод программы будет таким:
```
8
```

Значение `8` является результатом последнего вызова функции `doSomething`, который был передан как аргумент в предыдущий вызов функции `doSomething`."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "