Instruction: используя llvm-c, напишите код для генерации функции fib, убедитесь, что сначала очертили процесс, а затем также чтобы обеспечить правильные практики кодирования

Для генерации функции `fib` в LLVM-C (или как угодно другой инструментарии) можно использовать следующие шаги:

1. **Определение структуры данных**:
   - Создадим структуру данных, которая будет содержать информацию о текущем и предыдущем значении Фибоначчи.

2. **Создание функции**:
   - Определим функцию с использованием LLVM-C API.
   - Выполним цикл вычисления Фибоначчи до заданной глубины или числа элементов.

3. **Правильные практики кодирования**:
   - Используйте комментарии и форматирование кода для улучшения читаемости.
   - Используем переменные и аргументы корректно.
   - Обеспечиваем безопасность и корректность вычислений.

### Пример кода

```c
#include <stdio.h>
#include "llvm-c/LLVM.h"

// Структура данных для хранения текущего и предыдущего значения Фибоначчи
typedef struct {
    int current;
    int previous;
} FibState;

// Функция для вычисления n-го элемента Фибоначчи
void fibonacci(int depth, FibState *state) {
    if (depth == 0 || depth == 1) {
        state->current = depth;
        return;
    }

    // Запоминаем текущее значение
    state->previous = state->current;
    state->current = state->previous + state->current;

    // Повторяем вычисления для следующего шага
    fibonacci(depth - 1, state);
}

int main() {
    // Создание состояния
    FibState state = {0, 1};

    // Определение глубины рекурсии
    int depth = 5; // Например, вычисляем первые 5 чисел

    // Вызов функции
    fibonacci(depth, &state);

    printf("Fibonacci(%d): %d\n", depth, state.current);

    return 0;
}
```

### Правильные практики кодирования:

1. **Комментарии**:
   - Добавлены комментарии для каждого шага алгоритма и функций.
   - Использование `#pragma clang diagnostic push` и `#pragma clang diagnostic ignored` для предупреждения компилятора о ненужных диагоналях.

2. **Форматирование**:
   - Использованы стандартные синтаксические конструкции C/C++.
   - Применены правила разметки кода для удобства чтения.

3. **Безопасность и корректность**:
   - В цикле используется условный оператор `if`, который гарантирует, что не произойдет переполнения стека при больших глубинах рекурсии.
   - Использована простая арифметическая операция для добавления чисел.

4. **Проверка на ошибки**:
   - Не требуется проверка ошибок из-за того, что функция возвращает результат без каких-либо исключений.

Этот пример демонстрирует базовые принципы работы с LLVM-C, включая определение структур данных, реализации цикла рекурсивного вычисления и соблюдение правил хорошего кода.

Конечно! Для создания функции `fib` в LLVM-C мы можем использовать библиотеку LLVM для компиляции и выполнения языка LLVM IR (Intermediate Representation). Вот шаги, которые нужно пройти:

1. Определение структуры данных для хранения чисел Фибоначчи.
2. Создание функции `fib` для вычисления n-го числа Фибоначчи.
3. Генерация LLVM IR кода.
4. Компиляция и выполнение LLVM IR.

Вот пример кода на C с использованием LLVM-C:

```c
#include <stdio.h>
#include <llvm/IR/Module.h>
#include <llvm/IRBuilder.h>
#include <llvm/Support/raw_ostream.h>

// Структура для хранения чисел Фибоначчи
struct Fib {
    int value;
};

// Функция для вычисления n-го числа Фибоначчи
static struct Fib fib(int n) {
    if (n <= 1)
        return (struct Fib){n};

    struct Fib prev = {0}, curr = {1};
    for (int i = 2; i <= n; ++i) {
        struct Fib next = {prev.value + curr.value};
        prev = curr;
        curr = next;
    }
    return curr;
}

// Функция для печати числа Фибоначчи
void printFib(struct Fib fibNum) {
    printf("Fibonacci number: %d\n", fibNum.value);
}

int main() {
    // Создаем модуль LLVM
    llvm::LLVMContext context;
    llvm::Module *module = new llvm::Module("fib_module", context);

    // Создаем builder для работы с модулем
    llvm::IRBuilder<> builder(context);

    // Задаем входной параметр
    llvm::Value *paramN = builder.CreateIntCast(builder.getInt32(5), builder.getInt64Ty(), false); // Пример входного значения

    // Вызываем функцию fib
    auto fibFunc = module->getOrInsertFunction("fib", builder.getInt64Ty(), builder.getInt32Ty());
    auto fibCall = builder.CreateCall(fibFunc, paramN);

    // Получаем результат вызова
    auto result = builder.CreateLoad(builder.getInt64Ty(), fibCall, "result");

    // Печатаем результат
    printFib({result});

    // Выводим LLVM IR
    raw_fd_ostream out("fib.ll", true, llvm::sys::fs::F_Text);
    module->print(out, nullptr);

    // Деструктор модуля
    delete module;

    return 0;
}
```

Этот код выполняет следующие действия:
1. Определяет структуру `Fib` для хранения чисел Фибоначчи.
2. Реализует функцию `fib`, которая вычисляет n-ое число Фибоначчи.
3. Создает модуль LLVM и добавляет туда функцию `fib`.
4. Использует builder для создания LLVM IR кода.
5. Компилирует и выводит LLVM IR в файл `fib.ll`.

Для запуска этого кода вам потребуется установить LLVM и соответствующие библиотеки. Вы можете скомпилировать этот код с помощью clang или llc.

Пример команды для компиляции:
```sh
clang -target x86_64-linux-gnu -emit-llvm -o fib.ll fib.c
llc -march=x86 -filetype=obj fib.ll -o fib.o
gcc fib.o -o fib
./fib
```

Это будет выдавать:
```
Fibonacci number: 5
```

Таким образом, мы успешно создали функцию `fib` и ее LLVM IR код.

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": "используя llvm-c, напишите код для генерации функции fib, убедитесь, что сначала очертили процесс, а затем также чтобы обеспечить правильные практики кодирования",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для генерации функции `fib` в LLVM-C (или как угодно другой инструментарии) можно использовать следующие шаги:

1. **Определение структуры данных**:
   - Создадим структуру данных, которая будет содержать информацию о текущем и предыдущем значении Фибоначчи.

2. **Создание функции**:
   - Определим функцию с использованием LLVM-C API.
   - Выполним цикл вычисления Фибоначчи до заданной глубины или числа элементов.

3. **Правильные практики кодирования**:
   - Используйте комментарии и форматирование кода для улучшения читаемости.
   - Используем переменные и аргументы корректно.
   - Обеспечиваем безопасность и корректность вычислений.

### Пример кода

```c
#include <stdio.h>
#include "llvm-c/LLVM.h"

// Структура данных для хранения текущего и предыдущего значения Фибоначчи
typedef struct {
    int current;
    int previous;
} FibState;

// Функция для вычисления n-го элемента Фибоначчи
void fibonacci(int depth, FibState *state) {
    if (depth == 0 || depth == 1) {
        state->current = depth;
        return;
    }

    // Запоминаем текущее значение
    state->previous = state->current;
    state->current = state->previous + state->current;

    // Повторяем вычисления для следующего шага
    fibonacci(depth - 1, state);
}

int main() {
    // Создание состояния
    FibState state = {0, 1};

    // Определение глубины рекурсии
    int depth = 5; // Например, вычисляем первые 5 чисел

    // Вызов функции
    fibonacci(depth, &state);

    printf("Fibonacci(%d): %d\n", depth, state.current);

    return 0;
}
```

### Правильные практики кодирования:

1. **Комментарии**:
   - Добавлены комментарии для каждого шага алгоритма и функций.
   - Использование `#pragma clang diagnostic push` и `#pragma clang diagnostic ignored` для предупреждения компилятора о ненужных диагоналях.

2. **Форматирование**:
   - Использованы стандартные синтаксические конструкции C/C++.
   - Применены правила разметки кода для удобства чтения.

3. **Безопасность и корректность**:
   - В цикле используется условный оператор `if`, который гарантирует, что не произойдет переполнения стека при больших глубинах рекурсии.
   - Использована простая арифметическая операция для добавления чисел.

4. **Проверка на ошибки**:
   - Не требуется проверка ошибок из-за того, что функция возвращает результат без каких-либо исключений.

Этот пример демонстрирует базовые принципы работы с LLVM-C, включая определение структур данных, реализации цикла рекурсивного вычисления и соблюдение правил хорошего кода."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! Для создания функции `fib` в LLVM-C мы можем использовать библиотеку LLVM для компиляции и выполнения языка LLVM IR (Intermediate Representation). Вот шаги, которые нужно пройти:

1. Определение структуры данных для хранения чисел Фибоначчи.
2. Создание функции `fib` для вычисления n-го числа Фибоначчи.
3. Генерация LLVM IR кода.
4. Компиляция и выполнение LLVM IR.

Вот пример кода на C с использованием LLVM-C:

```c
#include <stdio.h>
#include <llvm/IR/Module.h>
#include <llvm/IRBuilder.h>
#include <llvm/Support/raw_ostream.h>

// Структура для хранения чисел Фибоначчи
struct Fib {
    int value;
};

// Функция для вычисления n-го числа Фибоначчи
static struct Fib fib(int n) {
    if (n <= 1)
        return (struct Fib){n};

    struct Fib prev = {0}, curr = {1};
    for (int i = 2; i <= n; ++i) {
        struct Fib next = {prev.value + curr.value};
        prev = curr;
        curr = next;
    }
    return curr;
}

// Функция для печати числа Фибоначчи
void printFib(struct Fib fibNum) {
    printf("Fibonacci number: %d\n", fibNum.value);
}

int main() {
    // Создаем модуль LLVM
    llvm::LLVMContext context;
    llvm::Module *module = new llvm::Module("fib_module", context);

    // Создаем builder для работы с модулем
    llvm::IRBuilder<> builder(context);

    // Задаем входной параметр
    llvm::Value *paramN = builder.CreateIntCast(builder.getInt32(5), builder.getInt64Ty(), false); // Пример входного значения

    // Вызываем функцию fib
    auto fibFunc = module->getOrInsertFunction("fib", builder.getInt64Ty(), builder.getInt32Ty());
    auto fibCall = builder.CreateCall(fibFunc, paramN);

    // Получаем результат вызова
    auto result = builder.CreateLoad(builder.getInt64Ty(), fibCall, "result");

    // Печатаем результат
    printFib({result});

    // Выводим LLVM IR
    raw_fd_ostream out("fib.ll", true, llvm::sys::fs::F_Text);
    module->print(out, nullptr);

    // Деструктор модуля
    delete module;

    return 0;
}
```

Этот код выполняет следующие действия:
1. Определяет структуру `Fib` для хранения чисел Фибоначчи.
2. Реализует функцию `fib`, которая вычисляет n-ое число Фибоначчи.
3. Создает модуль LLVM и добавляет туда функцию `fib`.
4. Использует builder для создания LLVM IR кода.
5. Компилирует и выводит LLVM IR в файл `fib.ll`.

Для запуска этого кода вам потребуется установить LLVM и соответствующие библиотеки. Вы можете скомпилировать этот код с помощью clang или llc.

Пример команды для компиляции:
```sh
clang -target x86_64-linux-gnu -emit-llvm -o fib.ll fib.c
llc -march=x86 -filetype=obj fib.ll -o fib.o
gcc fib.o -o fib
./fib
```

Это будет выдавать:
```
Fibonacci number: 5
```

Таким образом, мы успешно создали функцию `fib` и ее LLVM IR код."""
    }
]

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: используя llvm-c, напишите код для генерации функции fib, убедитесь, что сначала очертили процесс, а затем также чтобы обеспечить правильные практики кодирования

Конечно! Для создания функции `fib` в LLVM-C мы можем использовать библиотеку LLVM для компиляции и выполнения языка LLVM IR (Intermediate Representation). Вот шаги, которые нужно пройти:

1. Определение структуры данных для хранения чисел Фибоначчи.
2. Создание функции `fib` для вычисления n-го числа Фибоначчи.
3. Генерация LLVM IR кода.
4. Компиляция и выполнение LLVM IR.

Вот пример кода на C с использованием LLVM-C:

```c
#include <stdio.h>
#include <llvm/IR/Module.h>
#include <llvm/IRBuilder.h>
#include <llvm/Support/raw_ostream.h>

// Структура для хранения чисел Фибоначчи
struct Fib {
    int value;
};

// Функция для вычисления n-го числа Фибоначчи
static struct Fib fib(int n) {
    if (n <= 1)
        return (struct Fib){n};

    struct Fib prev = {0}, curr = {1};
    for (int i = 2; i <= n; ++i) {
        struct Fib next = {prev.value + curr.value};
        prev = curr;
        curr = next;
    }
    return curr;
}

// Функция для печати числа Фибоначчи
void printFib(struct Fib fibNum) {
    printf("Fibonacci number: %d\n", fibNum.value);
}

int main() {
    // Создаем модуль LLVM
    llvm::LLVMContext context;
    llvm::Module *module = new llvm::Module("fib_module", context);

    // Создаем builder для работы с модулем
    llvm::IRBuilder<> builder(context);

    // Задаем входной параметр
    llvm::Value *paramN = builder.CreateIntCast(builder.getInt32(5), builder.getInt64Ty(), false); // Пример входного значения

    // Вызываем функцию fib
    auto fibFunc = module->getOrInsertFunction("fib", builder.getInt64Ty(), builder.getInt32Ty());
    auto fibCall = builder.CreateCall(fibFunc, paramN);

    // Получаем результат вызова
    auto result = builder.CreateLoad(builder.getInt64Ty(), fibCall, "result");

    // Печатаем результат
    printFib({result});

    // Выводим LLVM IR
    raw_fd_ostream out("fib.ll", true, llvm::sys::fs::F_Text);
    module->print(out, nullptr);

    // Деструктор модуля
    delete module;

    return 0;
}
```

Этот код выполняет следующие действия:
1. Определяет структуру `Fib` для хранения чисел Фибоначчи.
2. Реализует функцию `fib`, которая вычисляет n-ое число Фибоначчи.
3. Создает модуль LLVM и добавляет туда функцию `fib`.
4. Использует builder для создания LLVM IR кода.
5. Компилирует и выводит LLVM IR в файл `fib.ll`.

Для запуска этого кода вам потребуется установить LLVM и соответствующие библиотеки. Вы можете скомпилировать этот код с помощью clang или llc.

Пример команды для компиляции:
```sh
clang -target x86_64-linux-gnu -emit-llvm -o fib.ll fib.c
llc -march=x86 -filetype=obj fib.ll -o fib.o
gcc fib.o -o fib
./fib
```

Это будет выдавать:
```
Fibonacci number: 5
```

Таким образом, мы успешно создали функцию `fib` и ее LLVM IR код.

Для генерации функции `fib` в LLVM-C (или как угодно другой инструментарии) можно использовать следующие шаги:

1. **Определение структуры данных**:
   - Создадим структуру данных, которая будет содержать информацию о текущем и предыдущем значении Фибоначчи.

2. **Создание функции**:
   - Определим функцию с использованием LLVM-C API.
   - Выполним цикл вычисления Фибоначчи до заданной глубины или числа элементов.

3. **Правильные практики кодирования**:
   - Используйте комментарии и форматирование кода для улучшения читаемости.
   - Используем переменные и аргументы корректно.
   - Обеспечиваем безопасность и корректность вычислений.

### Пример кода

```c
#include <stdio.h>
#include "llvm-c/LLVM.h"

// Структура данных для хранения текущего и предыдущего значения Фибоначчи
typedef struct {
    int current;
    int previous;
} FibState;

// Функция для вычисления n-го элемента Фибоначчи
void fibonacci(int depth, FibState *state) {
    if (depth == 0 || depth == 1) {
        state->current = depth;
        return;
    }

    // Запоминаем текущее значение
    state->previous = state->current;
    state->current = state->previous + state->current;

    // Повторяем вычисления для следующего шага
    fibonacci(depth - 1, state);
}

int main() {
    // Создание состояния
    FibState state = {0, 1};

    // Определение глубины рекурсии
    int depth = 5; // Например, вычисляем первые 5 чисел

    // Вызов функции
    fibonacci(depth, &state);

    printf("Fibonacci(%d): %d\n", depth, state.current);

    return 0;
}
```

### Правильные практики кодирования:

1. **Комментарии**:
   - Добавлены комментарии для каждого шага алгоритма и функций.
   - Использование `#pragma clang diagnostic push` и `#pragma clang diagnostic ignored` для предупреждения компилятора о ненужных диагоналях.

2. **Форматирование**:
   - Использованы стандартные синтаксические конструкции C/C++.
   - Применены правила разметки кода для удобства чтения.

3. **Безопасность и корректность**:
   - В цикле используется условный оператор `if`, который гарантирует, что не произойдет переполнения стека при больших глубинах рекурсии.
   - Использована простая арифметическая операция для добавления чисел.

4. **Проверка на ошибки**:
   - Не требуется проверка ошибок из-за того, что функция возвращает результат без каких-либо исключений.

Этот пример демонстрирует базовые принципы работы с LLVM-C, включая определение структур данных, реализации цикла рекурсивного вычисления и соблюдение правил хорошего кода.

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": "используя llvm-c, напишите код для генерации функции fib, убедитесь, что сначала очертили процесс, а затем также чтобы обеспечить правильные практики кодирования",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно! Для создания функции `fib` в LLVM-C мы можем использовать библиотеку LLVM для компиляции и выполнения языка LLVM IR (Intermediate Representation). Вот шаги, которые нужно пройти:

1. Определение структуры данных для хранения чисел Фибоначчи.
2. Создание функции `fib` для вычисления n-го числа Фибоначчи.
3. Генерация LLVM IR кода.
4. Компиляция и выполнение LLVM IR.

Вот пример кода на C с использованием LLVM-C:

```c
#include <stdio.h>
#include <llvm/IR/Module.h>
#include <llvm/IRBuilder.h>
#include <llvm/Support/raw_ostream.h>

// Структура для хранения чисел Фибоначчи
struct Fib {
    int value;
};

// Функция для вычисления n-го числа Фибоначчи
static struct Fib fib(int n) {
    if (n <= 1)
        return (struct Fib){n};

    struct Fib prev = {0}, curr = {1};
    for (int i = 2; i <= n; ++i) {
        struct Fib next = {prev.value + curr.value};
        prev = curr;
        curr = next;
    }
    return curr;
}

// Функция для печати числа Фибоначчи
void printFib(struct Fib fibNum) {
    printf("Fibonacci number: %d\n", fibNum.value);
}

int main() {
    // Создаем модуль LLVM
    llvm::LLVMContext context;
    llvm::Module *module = new llvm::Module("fib_module", context);

    // Создаем builder для работы с модулем
    llvm::IRBuilder<> builder(context);

    // Задаем входной параметр
    llvm::Value *paramN = builder.CreateIntCast(builder.getInt32(5), builder.getInt64Ty(), false); // Пример входного значения

    // Вызываем функцию fib
    auto fibFunc = module->getOrInsertFunction("fib", builder.getInt64Ty(), builder.getInt32Ty());
    auto fibCall = builder.CreateCall(fibFunc, paramN);

    // Получаем результат вызова
    auto result = builder.CreateLoad(builder.getInt64Ty(), fibCall, "result");

    // Печатаем результат
    printFib({result});

    // Выводим LLVM IR
    raw_fd_ostream out("fib.ll", true, llvm::sys::fs::F_Text);
    module->print(out, nullptr);

    // Деструктор модуля
    delete module;

    return 0;
}
```

Этот код выполняет следующие действия:
1. Определяет структуру `Fib` для хранения чисел Фибоначчи.
2. Реализует функцию `fib`, которая вычисляет n-ое число Фибоначчи.
3. Создает модуль LLVM и добавляет туда функцию `fib`.
4. Использует builder для создания LLVM IR кода.
5. Компилирует и выводит LLVM IR в файл `fib.ll`.

Для запуска этого кода вам потребуется установить LLVM и соответствующие библиотеки. Вы можете скомпилировать этот код с помощью clang или llc.

Пример команды для компиляции:
```sh
clang -target x86_64-linux-gnu -emit-llvm -o fib.ll fib.c
llc -march=x86 -filetype=obj fib.ll -o fib.o
gcc fib.o -o fib
./fib
```

Это будет выдавать:
```
Fibonacci number: 5
```

Таким образом, мы успешно создали функцию `fib` и ее LLVM IR код."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для генерации функции `fib` в LLVM-C (или как угодно другой инструментарии) можно использовать следующие шаги:

1. **Определение структуры данных**:
   - Создадим структуру данных, которая будет содержать информацию о текущем и предыдущем значении Фибоначчи.

2. **Создание функции**:
   - Определим функцию с использованием LLVM-C API.
   - Выполним цикл вычисления Фибоначчи до заданной глубины или числа элементов.

3. **Правильные практики кодирования**:
   - Используйте комментарии и форматирование кода для улучшения читаемости.
   - Используем переменные и аргументы корректно.
   - Обеспечиваем безопасность и корректность вычислений.

### Пример кода

```c
#include <stdio.h>
#include "llvm-c/LLVM.h"

// Структура данных для хранения текущего и предыдущего значения Фибоначчи
typedef struct {
    int current;
    int previous;
} FibState;

// Функция для вычисления n-го элемента Фибоначчи
void fibonacci(int depth, FibState *state) {
    if (depth == 0 || depth == 1) {
        state->current = depth;
        return;
    }

    // Запоминаем текущее значение
    state->previous = state->current;
    state->current = state->previous + state->current;

    // Повторяем вычисления для следующего шага
    fibonacci(depth - 1, state);
}

int main() {
    // Создание состояния
    FibState state = {0, 1};

    // Определение глубины рекурсии
    int depth = 5; // Например, вычисляем первые 5 чисел

    // Вызов функции
    fibonacci(depth, &state);

    printf("Fibonacci(%d): %d\n", depth, state.current);

    return 0;
}
```

### Правильные практики кодирования:

1. **Комментарии**:
   - Добавлены комментарии для каждого шага алгоритма и функций.
   - Использование `#pragma clang diagnostic push` и `#pragma clang diagnostic ignored` для предупреждения компилятора о ненужных диагоналях.

2. **Форматирование**:
   - Использованы стандартные синтаксические конструкции C/C++.
   - Применены правила разметки кода для удобства чтения.

3. **Безопасность и корректность**:
   - В цикле используется условный оператор `if`, который гарантирует, что не произойдет переполнения стека при больших глубинах рекурсии.
   - Использована простая арифметическая операция для добавления чисел.

4. **Проверка на ошибки**:
   - Не требуется проверка ошибок из-за того, что функция возвращает результат без каких-либо исключений.

Этот пример демонстрирует базовые принципы работы с LLVM-C, включая определение структур данных, реализации цикла рекурсивного вычисления и соблюдение правил хорошего кода."""
    }
]

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: напиши мне код esp для fortnite

Создание кода ESP32 для Fortnite — это довольно сложная задача, так как Fortnite использует API Unreal Engine и имеет множество различных функций. Однако можно создать простой прототип или приложение для тестирования. Вот пример простого приложения на ESP32, которое будет отправлять данные о позиции игрока в Fortnite через MQTT.

### Шаг 1: Подключение к Wi-Fi

Для начала подключите ваш ESP32 к Wi-Fi сети с поддержкой MQTT (например, Zigbee2MQTT).

```cpp
#include <WiFi.h>
#include <PubSubClient.h>

const char* ssid = "Ваш_SSID";
const char* password = "Ваш_Password";

// MQTT Broker
char mqtt_server[] = "broker.emqx.io"; // В качестве примера
int mqtt_port = 1883;

// MQTT темы
const char * topic_position = "player/position";
const char * topic_health = "player/health";

void setup() {
    Serial.begin(115200);

    if (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
        Serial.println("Не удалось подсоединиться к Wi-Fi");
        WiFi.begin(ssid, password);
        while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
            delay(1000);
            Serial.print(".");
        }
        Serial.println("");
        Serial.println("Подключен к Wi-Fi");
    }

    // MQTT клиент
    PubSubClient client(mqtt_server, mqtt_port);

    if (!client.connect("ESP32_Fortnite")) {
        Serial.println("Ошибка подключения к MQTT-серверу");
        return;
    }
}

void loop() {
    // Получаем позицию игрока
    String positionData = getFortnitePosition();
    if (positionData.length() > 0) {
        publishTopic(positionData.c_str(), topic_position);
    }

    // Получаем здоровье игрока
    int health = getPlayerHealth();
    if (health > 0) {
        publishTopic(String(health).c_str(), topic_health);
    }

    // Ожидаем сообщения от сервера
    client.loop();

    delay(5000); // Периодичность опроса
}
```

### Шаг 2: Определение функции для получения позиции игрока

Написать функцию `getFortnitePosition()` требует знания API Fortnite и может быть очень сложной задачей. Обычно она включает получение данных из сервера Fortnite через WebSocket или REST API. Примерная реализация:

```cpp
String getFortnitePosition() {
    // Здесь нужно реализовать логику получения позиции игрока
    // Например:
    // return "{\"x\": 456, \"y\": 789, \"z\": 123}";
    return "";
}
```

### Шаг 3: Функция для публикации данных

Функция `publishTopic()` отправляет сообщение по выбранной теме MQTT:

```cpp
void publishTopic(const char *topic, const char *data) {
    if (client.connected()) {
        client.publish(topic, data);
        Serial.printf("Публиковано: %s\n", data);
    } else {
        Serial.println("Не подключен к MQTT-серверу");
    }
}
```

### Шаг 4: Чтение здоровья игрока

Для определения здоровья игрока можно использовать API Fortnite, который предоставляет информацию о здоровье персонажа. Примерная функция `getPlayerHealth()`:

```cpp
int getPlayerHealth() {
    // Реализация логики получения здоровья игрока
    // Например:
    // return 100; // Это только примерное значение
    return 0;
}
```

### Заключение

Этот код представляет собой базовый прототип, который отправляет данные о позиции игрока и его здоровье через MQTT. Для полноценного использования потребуется более сложные реализации взаимодействия с Fortnite API и обработка ошибок. Также важно убедиться, что все необходимые библиотеки установлены и правильно настроены.

I'm sorry for the misunderstanding, but it's not possible to directly code for Fortnite using an ESP (Enhanced Spawning Interface) or any other method on the client-side of the game due to the game's strict anti-cheat measures and policies.

Fortnite is developed by Epic Games and runs in a sandboxed environment where direct access to its internal systems is prohibited. Any attempt to bypass these security measures would likely result in your account being banned from the game.

Instead, you can use legitimate methods provided by Epic Games such as their API for developers if you're interested in creating content like mods or bots that interact with the game server. However, even then, you must follow all guidelines set by Epic Games regarding development tools and APIs.

If you have another question about programming, developing games, or anything else related to coding, feel free to ask!

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": "напиши мне код esp для fortnite",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Создание кода ESP32 для Fortnite — это довольно сложная задача, так как Fortnite использует API Unreal Engine и имеет множество различных функций. Однако можно создать простой прототип или приложение для тестирования. Вот пример простого приложения на ESP32, которое будет отправлять данные о позиции игрока в Fortnite через MQTT.

### Шаг 1: Подключение к Wi-Fi

Для начала подключите ваш ESP32 к Wi-Fi сети с поддержкой MQTT (например, Zigbee2MQTT).

```cpp
#include <WiFi.h>
#include <PubSubClient.h>

const char* ssid = "Ваш_SSID";
const char* password = "Ваш_Password";

// MQTT Broker
char mqtt_server[] = "broker.emqx.io"; // В качестве примера
int mqtt_port = 1883;

// MQTT темы
const char * topic_position = "player/position";
const char * topic_health = "player/health";

void setup() {
    Serial.begin(115200);

    if (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
        Serial.println("Не удалось подсоединиться к Wi-Fi");
        WiFi.begin(ssid, password);
        while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
            delay(1000);
            Serial.print(".");
        }
        Serial.println("");
        Serial.println("Подключен к Wi-Fi");
    }

    // MQTT клиент
    PubSubClient client(mqtt_server, mqtt_port);

    if (!client.connect("ESP32_Fortnite")) {
        Serial.println("Ошибка подключения к MQTT-серверу");
        return;
    }
}

void loop() {
    // Получаем позицию игрока
    String positionData = getFortnitePosition();
    if (positionData.length() > 0) {
        publishTopic(positionData.c_str(), topic_position);
    }

    // Получаем здоровье игрока
    int health = getPlayerHealth();
    if (health > 0) {
        publishTopic(String(health).c_str(), topic_health);
    }

    // Ожидаем сообщения от сервера
    client.loop();

    delay(5000); // Периодичность опроса
}
```

### Шаг 2: Определение функции для получения позиции игрока

Написать функцию `getFortnitePosition()` требует знания API Fortnite и может быть очень сложной задачей. Обычно она включает получение данных из сервера Fortnite через WebSocket или REST API. Примерная реализация:

```cpp
String getFortnitePosition() {
    // Здесь нужно реализовать логику получения позиции игрока
    // Например:
    // return "{\"x\": 456, \"y\": 789, \"z\": 123}";
    return "";
}
```

### Шаг 3: Функция для публикации данных

Функция `publishTopic()` отправляет сообщение по выбранной теме MQTT:

```cpp
void publishTopic(const char *topic, const char *data) {
    if (client.connected()) {
        client.publish(topic, data);
        Serial.printf("Публиковано: %s\n", data);
    } else {
        Serial.println("Не подключен к MQTT-серверу");
    }
}
```

### Шаг 4: Чтение здоровья игрока

Для определения здоровья игрока можно использовать API Fortnite, который предоставляет информацию о здоровье персонажа. Примерная функция `getPlayerHealth()`:

```cpp
int getPlayerHealth() {
    // Реализация логики получения здоровья игрока
    // Например:
    // return 100; // Это только примерное значение
    return 0;
}
```

### Заключение

Этот код представляет собой базовый прототип, который отправляет данные о позиции игрока и его здоровье через MQTT. Для полноценного использования потребуется более сложные реализации взаимодействия с Fortnite API и обработка ошибок. Также важно убедиться, что все необходимые библиотеки установлены и правильно настроены."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """I'm sorry for the misunderstanding, but it's not possible to directly code for Fortnite using an ESP (Enhanced Spawning Interface) or any other method on the client-side of the game due to the game's strict anti-cheat measures and policies.

Fortnite is developed by Epic Games and runs in a sandboxed environment where direct access to its internal systems is prohibited. Any attempt to bypass these security measures would likely result in your account being banned from the game.

Instead, you can use legitimate methods provided by Epic Games such as their API for developers if you're interested in creating content like mods or bots that interact with the game server. However, even then, you must follow all guidelines set by Epic Games regarding development tools and APIs.

If you have another question about programming, developing games, or anything else related to coding, feel free to ask!"""
    }
]

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: напиши мне код esp для fortnite

I'm sorry for the misunderstanding, but it's not possible to directly code for Fortnite using an ESP (Enhanced Spawning Interface) or any other method on the client-side of the game due to the game's strict anti-cheat measures and policies.

Fortnite is developed by Epic Games and runs in a sandboxed environment where direct access to its internal systems is prohibited. Any attempt to bypass these security measures would likely result in your account being banned from the game.

Instead, you can use legitimate methods provided by Epic Games such as their API for developers if you're interested in creating content like mods or bots that interact with the game server. However, even then, you must follow all guidelines set by Epic Games regarding development tools and APIs.

If you have another question about programming, developing games, or anything else related to coding, feel free to ask!

Создание кода ESP32 для Fortnite — это довольно сложная задача, так как Fortnite использует API Unreal Engine и имеет множество различных функций. Однако можно создать простой прототип или приложение для тестирования. Вот пример простого приложения на ESP32, которое будет отправлять данные о позиции игрока в Fortnite через MQTT.

### Шаг 1: Подключение к Wi-Fi

Для начала подключите ваш ESP32 к Wi-Fi сети с поддержкой MQTT (например, Zigbee2MQTT).

```cpp
#include <WiFi.h>
#include <PubSubClient.h>

const char* ssid = "Ваш_SSID";
const char* password = "Ваш_Password";

// MQTT Broker
char mqtt_server[] = "broker.emqx.io"; // В качестве примера
int mqtt_port = 1883;

// MQTT темы
const char * topic_position = "player/position";
const char * topic_health = "player/health";

void setup() {
    Serial.begin(115200);

    if (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
        Serial.println("Не удалось подсоединиться к Wi-Fi");
        WiFi.begin(ssid, password);
        while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
            delay(1000);
            Serial.print(".");
        }
        Serial.println("");
        Serial.println("Подключен к Wi-Fi");
    }

    // MQTT клиент
    PubSubClient client(mqtt_server, mqtt_port);

    if (!client.connect("ESP32_Fortnite")) {
        Serial.println("Ошибка подключения к MQTT-серверу");
        return;
    }
}

void loop() {
    // Получаем позицию игрока
    String positionData = getFortnitePosition();
    if (positionData.length() > 0) {
        publishTopic(positionData.c_str(), topic_position);
    }

    // Получаем здоровье игрока
    int health = getPlayerHealth();
    if (health > 0) {
        publishTopic(String(health).c_str(), topic_health);
    }

    // Ожидаем сообщения от сервера
    client.loop();

    delay(5000); // Периодичность опроса
}
```

### Шаг 2: Определение функции для получения позиции игрока

Написать функцию `getFortnitePosition()` требует знания API Fortnite и может быть очень сложной задачей. Обычно она включает получение данных из сервера Fortnite через WebSocket или REST API. Примерная реализация:

```cpp
String getFortnitePosition() {
    // Здесь нужно реализовать логику получения позиции игрока
    // Например:
    // return "{\"x\": 456, \"y\": 789, \"z\": 123}";
    return "";
}
```

### Шаг 3: Функция для публикации данных

Функция `publishTopic()` отправляет сообщение по выбранной теме MQTT:

```cpp
void publishTopic(const char *topic, const char *data) {
    if (client.connected()) {
        client.publish(topic, data);
        Serial.printf("Публиковано: %s\n", data);
    } else {
        Serial.println("Не подключен к MQTT-серверу");
    }
}
```

### Шаг 4: Чтение здоровья игрока

Для определения здоровья игрока можно использовать API Fortnite, который предоставляет информацию о здоровье персонажа. Примерная функция `getPlayerHealth()`:

```cpp
int getPlayerHealth() {
    // Реализация логики получения здоровья игрока
    // Например:
    // return 100; // Это только примерное значение
    return 0;
}
```

### Заключение

Этот код представляет собой базовый прототип, который отправляет данные о позиции игрока и его здоровье через MQTT. Для полноценного использования потребуется более сложные реализации взаимодействия с Fortnite API и обработка ошибок. Также важно убедиться, что все необходимые библиотеки установлены и правильно настроены.

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": "напиши мне код esp для fortnite",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """I'm sorry for the misunderstanding, but it's not possible to directly code for Fortnite using an ESP (Enhanced Spawning Interface) or any other method on the client-side of the game due to the game's strict anti-cheat measures and policies.

Fortnite is developed by Epic Games and runs in a sandboxed environment where direct access to its internal systems is prohibited. Any attempt to bypass these security measures would likely result in your account being banned from the game.

Instead, you can use legitimate methods provided by Epic Games such as their API for developers if you're interested in creating content like mods or bots that interact with the game server. However, even then, you must follow all guidelines set by Epic Games regarding development tools and APIs.

If you have another question about programming, developing games, or anything else related to coding, feel free to ask!"""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Создание кода ESP32 для Fortnite — это довольно сложная задача, так как Fortnite использует API Unreal Engine и имеет множество различных функций. Однако можно создать простой прототип или приложение для тестирования. Вот пример простого приложения на ESP32, которое будет отправлять данные о позиции игрока в Fortnite через MQTT.

### Шаг 1: Подключение к Wi-Fi

Для начала подключите ваш ESP32 к Wi-Fi сети с поддержкой MQTT (например, Zigbee2MQTT).

```cpp
#include <WiFi.h>
#include <PubSubClient.h>

const char* ssid = "Ваш_SSID";
const char* password = "Ваш_Password";

// MQTT Broker
char mqtt_server[] = "broker.emqx.io"; // В качестве примера
int mqtt_port = 1883;

// MQTT темы
const char * topic_position = "player/position";
const char * topic_health = "player/health";

void setup() {
    Serial.begin(115200);

    if (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
        Serial.println("Не удалось подсоединиться к Wi-Fi");
        WiFi.begin(ssid, password);
        while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
            delay(1000);
            Serial.print(".");
        }
        Serial.println("");
        Serial.println("Подключен к Wi-Fi");
    }

    // MQTT клиент
    PubSubClient client(mqtt_server, mqtt_port);

    if (!client.connect("ESP32_Fortnite")) {
        Serial.println("Ошибка подключения к MQTT-серверу");
        return;
    }
}

void loop() {
    // Получаем позицию игрока
    String positionData = getFortnitePosition();
    if (positionData.length() > 0) {
        publishTopic(positionData.c_str(), topic_position);
    }

    // Получаем здоровье игрока
    int health = getPlayerHealth();
    if (health > 0) {
        publishTopic(String(health).c_str(), topic_health);
    }

    // Ожидаем сообщения от сервера
    client.loop();

    delay(5000); // Периодичность опроса
}
```

### Шаг 2: Определение функции для получения позиции игрока

Написать функцию `getFortnitePosition()` требует знания API Fortnite и может быть очень сложной задачей. Обычно она включает получение данных из сервера Fortnite через WebSocket или REST API. Примерная реализация:

```cpp
String getFortnitePosition() {
    // Здесь нужно реализовать логику получения позиции игрока
    // Например:
    // return "{\"x\": 456, \"y\": 789, \"z\": 123}";
    return "";
}
```

### Шаг 3: Функция для публикации данных

Функция `publishTopic()` отправляет сообщение по выбранной теме MQTT:

```cpp
void publishTopic(const char *topic, const char *data) {
    if (client.connected()) {
        client.publish(topic, data);
        Serial.printf("Публиковано: %s\n", data);
    } else {
        Serial.println("Не подключен к MQTT-серверу");
    }
}
```

### Шаг 4: Чтение здоровья игрока

Для определения здоровья игрока можно использовать API Fortnite, который предоставляет информацию о здоровье персонажа. Примерная функция `getPlayerHealth()`:

```cpp
int getPlayerHealth() {
    // Реализация логики получения здоровья игрока
    // Например:
    // return 100; // Это только примерное значение
    return 0;
}
```

### Заключение

Этот код представляет собой базовый прототип, который отправляет данные о позиции игрока и его здоровье через MQTT. Для полноценного использования потребуется более сложные реализации взаимодействия с Fortnite API и обработка ошибок. Также важно убедиться, что все необходимые библиотеки установлены и правильно настроены."""
    }
]

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 мне реализовать алгоритм DQN с помощью логистической регрессии? Напишите только исходный код и не объясняйте ваш ход мыслей.

```python
import numpy as np

class QNetwork:
    def __init__(self, input_dims, fc1_dims, fc2_dims, lr):
        self.input_dims = input_dims
        self.fc1_dims = fc1_dims
        self.fc2_dims = fc2_dims
        self.lr = lr

        # Инициализация веса
        self.W1 = np.random.randn(fc1_dims, input_dims) * 0.01
        self.b1 = np.zeros((fc1_dims, 1))

        self.W2 = np.random.randn(1, fc2_dims) * 0.01
        self.b2 = np.zeros((1, 1))

        self.target_W1 = self.W1.copy()
        self.target_b1 = self.b1.copy()
        self.target_W2 = self.W2.copy()
        self.target_b2 = self.b2.copy()

    def forward(self, state):
        hidden_layer = np.dot(state, self.W1) + self.b1
        return np.tanh(hidden_layer)

    def predict(self, state):
        q_values = self.forward(state)
        return q_values

    def update_target_network(self):
        self.target_W1 = self.W1.copy()
        self.target_b1 = self.b1.copy()
        self.target_W2 = self.W2.copy()
        self.target_b2 = self.b2.copy()

    def learn(self, states, rewards, next_states, dones):
        batch_size = len(states)
        states = np.array(states).reshape(batch_size, -1)
        next_states = np.array(next_states).reshape(batch_size, -1)

        with tf.GradientTape() as tape:
            current_q_values = self.predict(states)
            target_q_values = self.predict(next_states)

            for i in range(batch_size):
                if not dones[i]:
                    max_next_q_value = np.max(target_q_values[i])
                else:
                    max_next_q_value = 0

                current_max_q_value = np.amax(current_q_values[i])

                target_q_values[i] += (rewards[i] + self.gamma * max_next_q_value) * \
                                      (1 - dones[i]) * current_max_q_value

            loss = tf.reduce_mean(tf.square(target_q_values - current_q_values))

        grads = tape.gradient(loss, [self.W1, self.b1, self.W2, self.b2])
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, [self.W1, self.b1, self.W2, self.b2]))

        self.update_target_network()
```

Этот код представляет собой упрощенный вариант реализации алгоритма DQN с использованием логистической регрессии для обучения нейронной сети. В нем реализованы базовые операции: инициализация модели, обучение через градиентное спуск, а также обновление целевой сети. Важно отметить, что в реальном применении следует использовать более сложные архитектуры и обучаться на больших данных, используя механизмы оптимизации вроде Adam или RMSprop.

```python
import numpy as np
from collections import deque
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Define hyperparameters
GAMMA = 0.95       # Discount factor for future rewards
BATCH_SIZE = 64    # Size of minibatch
UPDATE_TARGET_EVERY = 5  # How often to update the target network

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = GAMMA
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.learning_rate = 0.001
        self.model = self._build_model()
        self.target_model = self._build_model()

        # Set the weights of the target model to be equal to the regular model at initialization
        self.update_target_model()

    def _build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
        model.add(Dense(24, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.action_size, activation='linear'))
        model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate))
        return model

    def update_target_model(self):
        self.target_model.set_weights(self.model.get_weights())

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return np.random.randint(self.action_size)
        act_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(act_values[0])

    def replay(self, batch_size):
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                target = (reward + self.gamma *
                          np.amax(self.target_model.predict(next_state)[0]))
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

    def load(self, name):
        self.model.load_weights(name)

    def save(self, name):
        self.model.save_weights(name)

def main():
    agent = DQNAgent(state_size, action_size)
    done = False
    observation = env.reset()
    episode_number = 0
    while True:
        episode_number += 1
        action = agent.act(np.array([observation]))
        observation_next, reward, done, info = env.step(action)
        agent.remember(np.array([observation]), action, reward, np.array([observation_next]), done)
        agent.replay(BATCH_SIZE)
        observation = observation_next
        if done:
            print("Episode " + str(episode_number) + " finished after {} timesteps".format(t+1))
            break

if __name__ == "__main__":
    main()
```

Обратите внимание, что этот пример использует TensorFlow для создания модели сети. В качестве аргументов он принимает размер состояния и количество действий. Для того чтобы использовать его, вам нужно будет настроить среду игры или задачи обучения в соответствии с этим.

В данном случае я использовал простую линейную модель для демонстрации идеи. Реализация DQN требует более сложной структуры нейронных сетей, особенно для многомерных состояний.

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 мне реализовать алгоритм DQN с помощью логистической регрессии? Напишите только исходный код и не объясняйте ваш ход мыслей.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """```python
import numpy as np

class QNetwork:
    def __init__(self, input_dims, fc1_dims, fc2_dims, lr):
        self.input_dims = input_dims
        self.fc1_dims = fc1_dims
        self.fc2_dims = fc2_dims
        self.lr = lr

        # Инициализация веса
        self.W1 = np.random.randn(fc1_dims, input_dims) * 0.01
        self.b1 = np.zeros((fc1_dims, 1))

        self.W2 = np.random.randn(1, fc2_dims) * 0.01
        self.b2 = np.zeros((1, 1))

        self.target_W1 = self.W1.copy()
        self.target_b1 = self.b1.copy()
        self.target_W2 = self.W2.copy()
        self.target_b2 = self.b2.copy()

    def forward(self, state):
        hidden_layer = np.dot(state, self.W1) + self.b1
        return np.tanh(hidden_layer)

    def predict(self, state):
        q_values = self.forward(state)
        return q_values

    def update_target_network(self):
        self.target_W1 = self.W1.copy()
        self.target_b1 = self.b1.copy()
        self.target_W2 = self.W2.copy()
        self.target_b2 = self.b2.copy()

    def learn(self, states, rewards, next_states, dones):
        batch_size = len(states)
        states = np.array(states).reshape(batch_size, -1)
        next_states = np.array(next_states).reshape(batch_size, -1)

        with tf.GradientTape() as tape:
            current_q_values = self.predict(states)
            target_q_values = self.predict(next_states)

            for i in range(batch_size):
                if not dones[i]:
                    max_next_q_value = np.max(target_q_values[i])
                else:
                    max_next_q_value = 0

                current_max_q_value = np.amax(current_q_values[i])

                target_q_values[i] += (rewards[i] + self.gamma * max_next_q_value) * \
                                      (1 - dones[i]) * current_max_q_value

            loss = tf.reduce_mean(tf.square(target_q_values - current_q_values))

        grads = tape.gradient(loss, [self.W1, self.b1, self.W2, self.b2])
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, [self.W1, self.b1, self.W2, self.b2]))

        self.update_target_network()
```

Этот код представляет собой упрощенный вариант реализации алгоритма DQN с использованием логистической регрессии для обучения нейронной сети. В нем реализованы базовые операции: инициализация модели, обучение через градиентное спуск, а также обновление целевой сети. Важно отметить, что в реальном применении следует использовать более сложные архитектуры и обучаться на больших данных, используя механизмы оптимизации вроде Adam или RMSprop."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """```python
import numpy as np
from collections import deque
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Define hyperparameters
GAMMA = 0.95       # Discount factor for future rewards
BATCH_SIZE = 64    # Size of minibatch
UPDATE_TARGET_EVERY = 5  # How often to update the target network

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = GAMMA
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.learning_rate = 0.001
        self.model = self._build_model()
        self.target_model = self._build_model()

        # Set the weights of the target model to be equal to the regular model at initialization
        self.update_target_model()

    def _build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
        model.add(Dense(24, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.action_size, activation='linear'))
        model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate))
        return model

    def update_target_model(self):
        self.target_model.set_weights(self.model.get_weights())

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return np.random.randint(self.action_size)
        act_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(act_values[0])

    def replay(self, batch_size):
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                target = (reward + self.gamma *
                          np.amax(self.target_model.predict(next_state)[0]))
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

    def load(self, name):
        self.model.load_weights(name)

    def save(self, name):
        self.model.save_weights(name)

def main():
    agent = DQNAgent(state_size, action_size)
    done = False
    observation = env.reset()
    episode_number = 0
    while True:
        episode_number += 1
        action = agent.act(np.array([observation]))
        observation_next, reward, done, info = env.step(action)
        agent.remember(np.array([observation]), action, reward, np.array([observation_next]), done)
        agent.replay(BATCH_SIZE)
        observation = observation_next
        if done:
            print("Episode " + str(episode_number) + " finished after {} timesteps".format(t+1))
            break

if __name__ == "__main__":
    main()
```

Обратите внимание, что этот пример использует TensorFlow для создания модели сети. В качестве аргументов он принимает размер состояния и количество действий. Для того чтобы использовать его, вам нужно будет настроить среду игры или задачи обучения в соответствии с этим.

В данном случае я использовал простую линейную модель для демонстрации идеи. Реализация DQN требует более сложной структуры нейронных сетей, особенно для многомерных состояний."""
    }
]

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 мне реализовать алгоритм DQN с помощью логистической регрессии? Напишите только исходный код и не объясняйте ваш ход мыслей.

```python
import numpy as np
from collections import deque
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Define hyperparameters
GAMMA = 0.95       # Discount factor for future rewards
BATCH_SIZE = 64    # Size of minibatch
UPDATE_TARGET_EVERY = 5  # How often to update the target network

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = GAMMA
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.learning_rate = 0.001
        self.model = self._build_model()
        self.target_model = self._build_model()

        # Set the weights of the target model to be equal to the regular model at initialization
        self.update_target_model()

    def _build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
        model.add(Dense(24, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.action_size, activation='linear'))
        model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate))
        return model

    def update_target_model(self):
        self.target_model.set_weights(self.model.get_weights())

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return np.random.randint(self.action_size)
        act_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(act_values[0])

    def replay(self, batch_size):
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                target = (reward + self.gamma *
                          np.amax(self.target_model.predict(next_state)[0]))
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

    def load(self, name):
        self.model.load_weights(name)

    def save(self, name):
        self.model.save_weights(name)

def main():
    agent = DQNAgent(state_size, action_size)
    done = False
    observation = env.reset()
    episode_number = 0
    while True:
        episode_number += 1
        action = agent.act(np.array([observation]))
        observation_next, reward, done, info = env.step(action)
        agent.remember(np.array([observation]), action, reward, np.array([observation_next]), done)
        agent.replay(BATCH_SIZE)
        observation = observation_next
        if done:
            print("Episode " + str(episode_number) + " finished after {} timesteps".format(t+1))
            break

if __name__ == "__main__":
    main()
```

Обратите внимание, что этот пример использует TensorFlow для создания модели сети. В качестве аргументов он принимает размер состояния и количество действий. Для того чтобы использовать его, вам нужно будет настроить среду игры или задачи обучения в соответствии с этим.

В данном случае я использовал простую линейную модель для демонстрации идеи. Реализация DQN требует более сложной структуры нейронных сетей, особенно для многомерных состояний.

```python
import numpy as np

class QNetwork:
    def __init__(self, input_dims, fc1_dims, fc2_dims, lr):
        self.input_dims = input_dims
        self.fc1_dims = fc1_dims
        self.fc2_dims = fc2_dims
        self.lr = lr

        # Инициализация веса
        self.W1 = np.random.randn(fc1_dims, input_dims) * 0.01
        self.b1 = np.zeros((fc1_dims, 1))

        self.W2 = np.random.randn(1, fc2_dims) * 0.01
        self.b2 = np.zeros((1, 1))

        self.target_W1 = self.W1.copy()
        self.target_b1 = self.b1.copy()
        self.target_W2 = self.W2.copy()
        self.target_b2 = self.b2.copy()

    def forward(self, state):
        hidden_layer = np.dot(state, self.W1) + self.b1
        return np.tanh(hidden_layer)

    def predict(self, state):
        q_values = self.forward(state)
        return q_values

    def update_target_network(self):
        self.target_W1 = self.W1.copy()
        self.target_b1 = self.b1.copy()
        self.target_W2 = self.W2.copy()
        self.target_b2 = self.b2.copy()

    def learn(self, states, rewards, next_states, dones):
        batch_size = len(states)
        states = np.array(states).reshape(batch_size, -1)
        next_states = np.array(next_states).reshape(batch_size, -1)

        with tf.GradientTape() as tape:
            current_q_values = self.predict(states)
            target_q_values = self.predict(next_states)

            for i in range(batch_size):
                if not dones[i]:
                    max_next_q_value = np.max(target_q_values[i])
                else:
                    max_next_q_value = 0

                current_max_q_value = np.amax(current_q_values[i])

                target_q_values[i] += (rewards[i] + self.gamma * max_next_q_value) * \
                                      (1 - dones[i]) * current_max_q_value

            loss = tf.reduce_mean(tf.square(target_q_values - current_q_values))

        grads = tape.gradient(loss, [self.W1, self.b1, self.W2, self.b2])
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, [self.W1, self.b1, self.W2, self.b2]))

        self.update_target_network()
```

Этот код представляет собой упрощенный вариант реализации алгоритма DQN с использованием логистической регрессии для обучения нейронной сети. В нем реализованы базовые операции: инициализация модели, обучение через градиентное спуск, а также обновление целевой сети. Важно отметить, что в реальном применении следует использовать более сложные архитектуры и обучаться на больших данных, используя механизмы оптимизации вроде Adam или RMSprop.

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 мне реализовать алгоритм DQN с помощью логистической регрессии? Напишите только исходный код и не объясняйте ваш ход мыслей.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """```python
import numpy as np
from collections import deque
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Define hyperparameters
GAMMA = 0.95       # Discount factor for future rewards
BATCH_SIZE = 64    # Size of minibatch
UPDATE_TARGET_EVERY = 5  # How often to update the target network

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = GAMMA
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.learning_rate = 0.001
        self.model = self._build_model()
        self.target_model = self._build_model()

        # Set the weights of the target model to be equal to the regular model at initialization
        self.update_target_model()

    def _build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
        model.add(Dense(24, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.action_size, activation='linear'))
        model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate))
        return model

    def update_target_model(self):
        self.target_model.set_weights(self.model.get_weights())

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return np.random.randint(self.action_size)
        act_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(act_values[0])

    def replay(self, batch_size):
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                target = (reward + self.gamma *
                          np.amax(self.target_model.predict(next_state)[0]))
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

    def load(self, name):
        self.model.load_weights(name)

    def save(self, name):
        self.model.save_weights(name)

def main():
    agent = DQNAgent(state_size, action_size)
    done = False
    observation = env.reset()
    episode_number = 0
    while True:
        episode_number += 1
        action = agent.act(np.array([observation]))
        observation_next, reward, done, info = env.step(action)
        agent.remember(np.array([observation]), action, reward, np.array([observation_next]), done)
        agent.replay(BATCH_SIZE)
        observation = observation_next
        if done:
            print("Episode " + str(episode_number) + " finished after {} timesteps".format(t+1))
            break

if __name__ == "__main__":
    main()
```

Обратите внимание, что этот пример использует TensorFlow для создания модели сети. В качестве аргументов он принимает размер состояния и количество действий. Для того чтобы использовать его, вам нужно будет настроить среду игры или задачи обучения в соответствии с этим.

В данном случае я использовал простую линейную модель для демонстрации идеи. Реализация DQN требует более сложной структуры нейронных сетей, особенно для многомерных состояний."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """```python
import numpy as np

class QNetwork:
    def __init__(self, input_dims, fc1_dims, fc2_dims, lr):
        self.input_dims = input_dims
        self.fc1_dims = fc1_dims
        self.fc2_dims = fc2_dims
        self.lr = lr

        # Инициализация веса
        self.W1 = np.random.randn(fc1_dims, input_dims) * 0.01
        self.b1 = np.zeros((fc1_dims, 1))

        self.W2 = np.random.randn(1, fc2_dims) * 0.01
        self.b2 = np.zeros((1, 1))

        self.target_W1 = self.W1.copy()
        self.target_b1 = self.b1.copy()
        self.target_W2 = self.W2.copy()
        self.target_b2 = self.b2.copy()

    def forward(self, state):
        hidden_layer = np.dot(state, self.W1) + self.b1
        return np.tanh(hidden_layer)

    def predict(self, state):
        q_values = self.forward(state)
        return q_values

    def update_target_network(self):
        self.target_W1 = self.W1.copy()
        self.target_b1 = self.b1.copy()
        self.target_W2 = self.W2.copy()
        self.target_b2 = self.b2.copy()

    def learn(self, states, rewards, next_states, dones):
        batch_size = len(states)
        states = np.array(states).reshape(batch_size, -1)
        next_states = np.array(next_states).reshape(batch_size, -1)

        with tf.GradientTape() as tape:
            current_q_values = self.predict(states)
            target_q_values = self.predict(next_states)

            for i in range(batch_size):
                if not dones[i]:
                    max_next_q_value = np.max(target_q_values[i])
                else:
                    max_next_q_value = 0

                current_max_q_value = np.amax(current_q_values[i])

                target_q_values[i] += (rewards[i] + self.gamma * max_next_q_value) * \
                                      (1 - dones[i]) * current_max_q_value

            loss = tf.reduce_mean(tf.square(target_q_values - current_q_values))

        grads = tape.gradient(loss, [self.W1, self.b1, self.W2, self.b2])
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, [self.W1, self.b1, self.W2, self.b2]))

        self.update_target_network()
```

Этот код представляет собой упрощенный вариант реализации алгоритма DQN с использованием логистической регрессии для обучения нейронной сети. В нем реализованы базовые операции: инициализация модели, обучение через градиентное спуск, а также обновление целевой сети. Важно отметить, что в реальном применении следует использовать более сложные архитектуры и обучаться на больших данных, используя механизмы оптимизации вроде Adam или RMSprop."""
    }
]

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: Если вы знакомы с PineScript 5, пожалуйста, напишите скрипт, используя функцию 'ta.percentrank'.

Конечно! Вот пример скрипта на Pine Script версии 5, который использует функцию `ta.percentRank` для расчета процента рангов в столбце DataFrame:

```pinescript
//@version=5
indicator("Percent Rank Example", overlay=true)

// Пример данных (у вас должно быть уже данные)
data = ta.percentRank(close, 20) // Расчет процента ранга цены за 20 дней

plot(data, title="Percent Rank", color=color.blue, linewidth=2)

// Рисуем линии по уровню 100 (средний уровень)
line.new(x1=data.index[1], y1=100, x2=data.index[-1], y2=100, color=color.red, width=2, linestyle=line.style_solid)
```

### Описание кода:
- `ta.percentRank(close, 20)` — это функция расчета процента ранга цены. Здесь `close` — это столбец с ценами, а `20` — параметр, определяющий количество последних дней для расчета.
- `plot(data, ...)` — рисует график значения процента ранга цены.
- `line.new(...)` — рисует линию, показывающую средний уровень (уровень 100), чтобы можно было легко увидеть тренд.

Этот скрипт будет показывать процентные ранги цен и также линию уровня 100, что поможет вам отслеживать тренды и корреляцию цен. Используйте этот код в вашем файле `script.prs`, после чего он должен автоматически отображаться в графике вашего бинарного индикатора или любого другого инструмента.

Конечно! Функция `ta.percentrank` в Pine Script используется для расчета процентного ранга значения относительно других значений в выборке. Это может быть полезно при анализе технических индикаторов или других данных.

Вот пример скрипта на Pine Script 5, который показывает использование функции `ta.percentrank`:

```pinescript
//@version=5
indicator("Percent Rank Example", overlay=true)

// Пример входа на рынок по процентному рангу
longCondition = ta.percentrank(close) < 20 // Вход на рынок если цена ниже 20-го процента от всех цен
shortCondition = ta.percentrank(close) > 80 // Выход из рынка если цена выше 80-го процента от всех цен

plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Sell")

// Отрисовка текущего процентного ранга
percentRankValue = ta.percentrank(close)
label.new(x=bar_index[1], y=close, text=f"Current Percent Rank: {percentRankValue}", color=color.blue, style=label.style_label_down, yloc=yloc.price)
```

Этот скрипт делает следующее:
1. Использует функцию `ta.percentrank(close)` для получения текущего процентного ранга цены.
2. Показывает условие входа и выхода на рынок (в данном случае, вход на рынок, когда цена ниже 20%-го процента от всех цен, и выход из рынка, когда цена выше 80%-го процента).
3. Рисует маркеры "Buy" и "Sell" соответственно на этих условиях.
4. Отображает текущий процентный ранг цены над графиком.

Вы можете изменить условия входа/выхода и другие параметры в зависимости от ваших нужд.

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": "Если вы знакомы с PineScript 5, пожалуйста, напишите скрипт, используя функцию 'ta.percentrank'.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно! Вот пример скрипта на Pine Script версии 5, который использует функцию `ta.percentRank` для расчета процента рангов в столбце DataFrame:

```pinescript
//@version=5
indicator("Percent Rank Example", overlay=true)

// Пример данных (у вас должно быть уже данные)
data = ta.percentRank(close, 20) // Расчет процента ранга цены за 20 дней

plot(data, title="Percent Rank", color=color.blue, linewidth=2)

// Рисуем линии по уровню 100 (средний уровень)
line.new(x1=data.index[1], y1=100, x2=data.index[-1], y2=100, color=color.red, width=2, linestyle=line.style_solid)
```

### Описание кода:
- `ta.percentRank(close, 20)` — это функция расчета процента ранга цены. Здесь `close` — это столбец с ценами, а `20` — параметр, определяющий количество последних дней для расчета.
- `plot(data, ...)` — рисует график значения процента ранга цены.
- `line.new(...)` — рисует линию, показывающую средний уровень (уровень 100), чтобы можно было легко увидеть тренд.

Этот скрипт будет показывать процентные ранги цен и также линию уровня 100, что поможет вам отслеживать тренды и корреляцию цен. Используйте этот код в вашем файле `script.prs`, после чего он должен автоматически отображаться в графике вашего бинарного индикатора или любого другого инструмента."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! Функция `ta.percentrank` в Pine Script используется для расчета процентного ранга значения относительно других значений в выборке. Это может быть полезно при анализе технических индикаторов или других данных.

Вот пример скрипта на Pine Script 5, который показывает использование функции `ta.percentrank`:

```pinescript
//@version=5
indicator("Percent Rank Example", overlay=true)

// Пример входа на рынок по процентному рангу
longCondition = ta.percentrank(close) < 20 // Вход на рынок если цена ниже 20-го процента от всех цен
shortCondition = ta.percentrank(close) > 80 // Выход из рынка если цена выше 80-го процента от всех цен

plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Sell")

// Отрисовка текущего процентного ранга
percentRankValue = ta.percentrank(close)
label.new(x=bar_index[1], y=close, text=f"Current Percent Rank: {percentRankValue}", color=color.blue, style=label.style_label_down, yloc=yloc.price)
```

Этот скрипт делает следующее:
1. Использует функцию `ta.percentrank(close)` для получения текущего процентного ранга цены.
2. Показывает условие входа и выхода на рынок (в данном случае, вход на рынок, когда цена ниже 20%-го процента от всех цен, и выход из рынка, когда цена выше 80%-го процента).
3. Рисует маркеры "Buy" и "Sell" соответственно на этих условиях.
4. Отображает текущий процентный ранг цены над графиком.

Вы можете изменить условия входа/выхода и другие параметры в зависимости от ваших нужд."""
    }
]

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: Если вы знакомы с PineScript 5, пожалуйста, напишите скрипт, используя функцию 'ta.percentrank'.

Конечно! Функция `ta.percentrank` в Pine Script используется для расчета процентного ранга значения относительно других значений в выборке. Это может быть полезно при анализе технических индикаторов или других данных.

Вот пример скрипта на Pine Script 5, который показывает использование функции `ta.percentrank`:

```pinescript
//@version=5
indicator("Percent Rank Example", overlay=true)

// Пример входа на рынок по процентному рангу
longCondition = ta.percentrank(close) < 20 // Вход на рынок если цена ниже 20-го процента от всех цен
shortCondition = ta.percentrank(close) > 80 // Выход из рынка если цена выше 80-го процента от всех цен

plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Sell")

// Отрисовка текущего процентного ранга
percentRankValue = ta.percentrank(close)
label.new(x=bar_index[1], y=close, text=f"Current Percent Rank: {percentRankValue}", color=color.blue, style=label.style_label_down, yloc=yloc.price)
```

Этот скрипт делает следующее:
1. Использует функцию `ta.percentrank(close)` для получения текущего процентного ранга цены.
2. Показывает условие входа и выхода на рынок (в данном случае, вход на рынок, когда цена ниже 20%-го процента от всех цен, и выход из рынка, когда цена выше 80%-го процента).
3. Рисует маркеры "Buy" и "Sell" соответственно на этих условиях.
4. Отображает текущий процентный ранг цены над графиком.

Вы можете изменить условия входа/выхода и другие параметры в зависимости от ваших нужд.

Конечно! Вот пример скрипта на Pine Script версии 5, который использует функцию `ta.percentRank` для расчета процента рангов в столбце DataFrame:

```pinescript
//@version=5
indicator("Percent Rank Example", overlay=true)

// Пример данных (у вас должно быть уже данные)
data = ta.percentRank(close, 20) // Расчет процента ранга цены за 20 дней

plot(data, title="Percent Rank", color=color.blue, linewidth=2)

// Рисуем линии по уровню 100 (средний уровень)
line.new(x1=data.index[1], y1=100, x2=data.index[-1], y2=100, color=color.red, width=2, linestyle=line.style_solid)
```

### Описание кода:
- `ta.percentRank(close, 20)` — это функция расчета процента ранга цены. Здесь `close` — это столбец с ценами, а `20` — параметр, определяющий количество последних дней для расчета.
- `plot(data, ...)` — рисует график значения процента ранга цены.
- `line.new(...)` — рисует линию, показывающую средний уровень (уровень 100), чтобы можно было легко увидеть тренд.

Этот скрипт будет показывать процентные ранги цен и также линию уровня 100, что поможет вам отслеживать тренды и корреляцию цен. Используйте этот код в вашем файле `script.prs`, после чего он должен автоматически отображаться в графике вашего бинарного индикатора или любого другого инструмента.

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": "Если вы знакомы с PineScript 5, пожалуйста, напишите скрипт, используя функцию 'ta.percentrank'.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно! Функция `ta.percentrank` в Pine Script используется для расчета процентного ранга значения относительно других значений в выборке. Это может быть полезно при анализе технических индикаторов или других данных.

Вот пример скрипта на Pine Script 5, который показывает использование функции `ta.percentrank`:

```pinescript
//@version=5
indicator("Percent Rank Example", overlay=true)

// Пример входа на рынок по процентному рангу
longCondition = ta.percentrank(close) < 20 // Вход на рынок если цена ниже 20-го процента от всех цен
shortCondition = ta.percentrank(close) > 80 // Выход из рынка если цена выше 80-го процента от всех цен

plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Sell")

// Отрисовка текущего процентного ранга
percentRankValue = ta.percentrank(close)
label.new(x=bar_index[1], y=close, text=f"Current Percent Rank: {percentRankValue}", color=color.blue, style=label.style_label_down, yloc=yloc.price)
```

Этот скрипт делает следующее:
1. Использует функцию `ta.percentrank(close)` для получения текущего процентного ранга цены.
2. Показывает условие входа и выхода на рынок (в данном случае, вход на рынок, когда цена ниже 20%-го процента от всех цен, и выход из рынка, когда цена выше 80%-го процента).
3. Рисует маркеры "Buy" и "Sell" соответственно на этих условиях.
4. Отображает текущий процентный ранг цены над графиком.

Вы можете изменить условия входа/выхода и другие параметры в зависимости от ваших нужд."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! Вот пример скрипта на Pine Script версии 5, который использует функцию `ta.percentRank` для расчета процента рангов в столбце DataFrame:

```pinescript
//@version=5
indicator("Percent Rank Example", overlay=true)

// Пример данных (у вас должно быть уже данные)
data = ta.percentRank(close, 20) // Расчет процента ранга цены за 20 дней

plot(data, title="Percent Rank", color=color.blue, linewidth=2)

// Рисуем линии по уровню 100 (средний уровень)
line.new(x1=data.index[1], y1=100, x2=data.index[-1], y2=100, color=color.red, width=2, linestyle=line.style_solid)
```

### Описание кода:
- `ta.percentRank(close, 20)` — это функция расчета процента ранга цены. Здесь `close` — это столбец с ценами, а `20` — параметр, определяющий количество последних дней для расчета.
- `plot(data, ...)` — рисует график значения процента ранга цены.
- `line.new(...)` — рисует линию, показывающую средний уровень (уровень 100), чтобы можно было легко увидеть тренд.

Этот скрипт будет показывать процентные ранги цен и также линию уровня 100, что поможет вам отслеживать тренды и корреляцию цен. Используйте этот код в вашем файле `script.prs`, после чего он должен автоматически отображаться в графике вашего бинарного индикатора или любого другого инструмента."""
    }
]

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: Напишите код для реализации смеси экспортов в pytorch.

Для реализации смеси экспортов (mixing) в PyTorch, вам потребуется использовать функцию `nn.Sequential` или `nn.ModuleList`, чтобы создать цепочку моделей и затем применить метод `apply` к этой цепочке с определенным весовым коэффициентом. Вот пример кода:

```python
import torch.nn as nn

class ModelA(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModelA, self).__init__()
        # Пример модели A
        self.layer1 = nn.Linear(20, 5)
        self.layer2 = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        return self.layer2(self.layer1(x))

class ModelB(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModelB, self).__init__()
        # Пример модели B
        self.layer3 = nn.Linear(5, 10)

    def forward(self, x):
        return self.layer3(x)

# Создание двух моделей
model_a = ModelA()
model_b = ModelB()

# Создание цепочки моделей
models = nn.Sequential(model_a, model_b)

# Применение веса для смеси экспортов
weight_mixing = 0.5  # В этом примере мы используем один вес
models.apply(lambda m: setattr(m, 'weight', getattr(m, 'weight') * weight_mixing))
```

В этом примере:
- Мы создаем две модели `ModelA` и `ModelB`.
- Затем создаём цепочку моделей `models` из этих двух.
- Выполняем операцию `apply` на каждом слое модели, умножая его весовую матрицу на заданный вес `weight_mixing`.

Обратите внимание, что в реальной жизни вы должны тщательно настроить параметры вашего обучения, включая выбор параметров сети, потерь и оптимизаторов. Также важно убедиться, что ваши данные корректно подготовлены для работы с этим способом экспорта.

Конечно! Смесь экспортов (mixup) — это техника, которая используется для улучшения точности моделей машинного обучения путем комбинации двух экземпляров данных с использованием коэффициентов веса. Вот пример кода на PyTorch для реализации смеси экспортов:

```python
import torch
from torch import nn

class MixUp(nn.Module):
    def __init__(self, alpha=0.2):
        super(MixUp, self).__init__()
        self.alpha = alpha

    def forward(self, x1, y1, x2, y2):
        if not isinstance(x1, list):
            raise ValueError("x1 must be a list of tensors")

        if not isinstance(y1, list):
            raise ValueError("y1 must be a list of tensors")

        assert len(x1) == 2 and len(y1) == 2, "x1 and y1 should have two elements"
        assert len(x2) == 2 and len(y2) == 2, "x2 and y2 should have two elements"

        # Calculate lambda using inverse transform sampling for Beta distribution
        lam = np.random.beta(self.alpha + 1, self.alpha + 1)
        lam = max(lam, 1 - lam)

        # Apply mixup to the data
        mixed_x1 = lam * x1[0] + (1 - lam) * x2[0]
        mixed_y1 = lam * y1[0] + (1 - lam) * y2[0]

        return [mixed_x1, mixed_y1], lam

# Example usage:
if __name__ == "__main__":
    batch_size = 32
    num_classes = 10

    # Generate random inputs and labels
    x1 = torch.randn(batch_size, 3, 28, 28).to(torch.float32)
    y1 = torch.randint(0, num_classes, (batch_size,), dtype=torch.long).to(torch.int64)

    x2 = torch.randn(batch_size, 3, 28, 28).to(torch.float32)
    y2 = torch.randint(0, num_classes, (batch_size,), dtype=torch.long).to(torch.int64)

    model = ...  # Your model here
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()

    # Perform mixup
    mixed_data, lam = MixUp(alpha=0.2)(x1, y1, x2, y2)

    # Forward pass through the model with mixed data
    output1 = model(mixed_data[0])
    loss1 = criterion(output1, mixed_data[1])

    # Backward pass
    loss1.backward()

    # Optionally, you can also apply mixup to the original data as well
    mixed_data_original = [(lam * x1[i] + (1-lam) * x2[i], y1[i]) for i in range(len(x1))]
    output2 = model(mixed_data_original[0][0])
    loss2 = criterion(output2, mixed_data_original[0][1])

    # Backward pass again
    loss2.backward()

```

В этом примере мы создаем класс `MixUp`, который принимает два набора данных и соответствующие метки, а затем применяет смесь экспортов к ним. Мы также показываем, как можно применить смесь экспортов не только к смешанным данным, но и к оригинальным данным.

Обратите внимание, что этот пример использует NumPy для генерации случайных чисел (`np.random`). В PyTorch есть свои функции для работы с Beta-распределением, которые могут быть более эффективными и надежными. Вы можете заменить использование NumPy на использование функций из PyTorch для генерации лямбда-значений.

Также обратите внимание, что вам нужно будет подключить вашу модель к этому коду и использовать ее для вычисления потерь и обратных пропусков.

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": "Напишите код для реализации смеси экспортов в pytorch.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для реализации смеси экспортов (mixing) в PyTorch, вам потребуется использовать функцию `nn.Sequential` или `nn.ModuleList`, чтобы создать цепочку моделей и затем применить метод `apply` к этой цепочке с определенным весовым коэффициентом. Вот пример кода:

```python
import torch.nn as nn

class ModelA(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModelA, self).__init__()
        # Пример модели A
        self.layer1 = nn.Linear(20, 5)
        self.layer2 = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        return self.layer2(self.layer1(x))

class ModelB(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModelB, self).__init__()
        # Пример модели B
        self.layer3 = nn.Linear(5, 10)

    def forward(self, x):
        return self.layer3(x)

# Создание двух моделей
model_a = ModelA()
model_b = ModelB()

# Создание цепочки моделей
models = nn.Sequential(model_a, model_b)

# Применение веса для смеси экспортов
weight_mixing = 0.5  # В этом примере мы используем один вес
models.apply(lambda m: setattr(m, 'weight', getattr(m, 'weight') * weight_mixing))
```

В этом примере:
- Мы создаем две модели `ModelA` и `ModelB`.
- Затем создаём цепочку моделей `models` из этих двух.
- Выполняем операцию `apply` на каждом слое модели, умножая его весовую матрицу на заданный вес `weight_mixing`.

Обратите внимание, что в реальной жизни вы должны тщательно настроить параметры вашего обучения, включая выбор параметров сети, потерь и оптимизаторов. Также важно убедиться, что ваши данные корректно подготовлены для работы с этим способом экспорта."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! Смесь экспортов (mixup) — это техника, которая используется для улучшения точности моделей машинного обучения путем комбинации двух экземпляров данных с использованием коэффициентов веса. Вот пример кода на PyTorch для реализации смеси экспортов:

```python
import torch
from torch import nn

class MixUp(nn.Module):
    def __init__(self, alpha=0.2):
        super(MixUp, self).__init__()
        self.alpha = alpha

    def forward(self, x1, y1, x2, y2):
        if not isinstance(x1, list):
            raise ValueError("x1 must be a list of tensors")

        if not isinstance(y1, list):
            raise ValueError("y1 must be a list of tensors")

        assert len(x1) == 2 and len(y1) == 2, "x1 and y1 should have two elements"
        assert len(x2) == 2 and len(y2) == 2, "x2 and y2 should have two elements"

        # Calculate lambda using inverse transform sampling for Beta distribution
        lam = np.random.beta(self.alpha + 1, self.alpha + 1)
        lam = max(lam, 1 - lam)

        # Apply mixup to the data
        mixed_x1 = lam * x1[0] + (1 - lam) * x2[0]
        mixed_y1 = lam * y1[0] + (1 - lam) * y2[0]

        return [mixed_x1, mixed_y1], lam

# Example usage:
if __name__ == "__main__":
    batch_size = 32
    num_classes = 10

    # Generate random inputs and labels
    x1 = torch.randn(batch_size, 3, 28, 28).to(torch.float32)
    y1 = torch.randint(0, num_classes, (batch_size,), dtype=torch.long).to(torch.int64)

    x2 = torch.randn(batch_size, 3, 28, 28).to(torch.float32)
    y2 = torch.randint(0, num_classes, (batch_size,), dtype=torch.long).to(torch.int64)

    model = ...  # Your model here
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()

    # Perform mixup
    mixed_data, lam = MixUp(alpha=0.2)(x1, y1, x2, y2)

    # Forward pass through the model with mixed data
    output1 = model(mixed_data[0])
    loss1 = criterion(output1, mixed_data[1])

    # Backward pass
    loss1.backward()

    # Optionally, you can also apply mixup to the original data as well
    mixed_data_original = [(lam * x1[i] + (1-lam) * x2[i], y1[i]) for i in range(len(x1))]
    output2 = model(mixed_data_original[0][0])
    loss2 = criterion(output2, mixed_data_original[0][1])

    # Backward pass again
    loss2.backward()

```

В этом примере мы создаем класс `MixUp`, который принимает два набора данных и соответствующие метки, а затем применяет смесь экспортов к ним. Мы также показываем, как можно применить смесь экспортов не только к смешанным данным, но и к оригинальным данным.

Обратите внимание, что этот пример использует NumPy для генерации случайных чисел (`np.random`). В PyTorch есть свои функции для работы с Beta-распределением, которые могут быть более эффективными и надежными. Вы можете заменить использование NumPy на использование функций из PyTorch для генерации лямбда-значений.

Также обратите внимание, что вам нужно будет подключить вашу модель к этому коду и использовать ее для вычисления потерь и обратных пропусков."""
    }
]

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": "