Instruction: Как найти путь к цели сломанной символической ссылки в Linux, пожалуйста?

При работе с символическими ссылками (или symlinks) на Unix-подобных системах, такие как Linux, иногда могут возникать проблемы, связанные с их "ломкой". Это может произойти из-за различных причин, таких как удаление оригинального файла или директории, которые были использованы для создания ссылки.

Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять для решения этой проблемы:

1. **Изменить владельца и группу**: Если у вас есть права администратора, попробуйте изменить владельца и группу символической ссылки:
   ```bash
   sudo chown <новый_владелец>:<новая_группа> /путь/к/symlink
   ```

2. **Установка прав доступа**: Убедитесь, что у вас есть необходимые права доступа:
   ```bash
   chmod 755 /путь/к/symlink
   ```
   Или если это директория:
   ```bash
   chmod 775 /путь/к/directory
   ```

3. **Пересоздание символической ссылки**: В некоторых случаях пересоздание ссылки может помочь:
   ```bash
   ln -s <новое_положение> /путь/к/symlink
   ```

4. **Решение проблем с владельцем и группой**: Если проблема связана с владельцем или группой, попробуйте изменить их:
   ```bash
   chown <новый_владелец>:<новая_группа> /путь/к/symlink
   ```

5. **Использование `realpath`**: Иногда можно использовать команду `realpath`, чтобы узнать истинное положение файла, который указывает на символическую ссылку:
   ```bash
   realpath /путь/к/symlink
   ```

6. **Проверка состояния файловой системы**: Проверьте состояние вашей файловой системы на наличие ошибок:
   ```bash
   fsck /dev/sdXn
   ```
   Замените `/dev/sdXn` на соответствующий раздел вашего диска.

Если после выполнения этих шагов проблема все еще сохраняется, возможно, вам потребуется более глубокое исследование или помощь специалиста по системе.

Для поиска пути к цели сломанной символической ссылки (symlink) в Linux можно использовать несколько методов. Вот основные шаги:

1. **Проверка наличия файла или директории:**
   Используйте `ls -l` для просмотра содержимого и атрибутов файлов:
   ```bash
   ls -l /path/to/symlink
   ```
   Если symlink не существует, вы увидите сообщение о том, что файл не найден.

2. **Удаление/восстановление symlink:**
   Для удаления:
   ```bash
   rm /path/to/symlink
   ```
   После удаления используйте `ln -s` для восстановления:
   ```bash
   ln -s /new/path/to/target /path/to/symlink
   ```

3. **Использование команды `readlink`:**
   Эта команда выводит путь до символического ссылки:
   ```bash
   readlink /path/to/symlink
   ```
   Это может помочь понять, какую ссылку ведет данный symlink.

4. **Использование утилиты `find`:**
   Поиск путей к символическим ссылкам с помощью `find`:
   ```bash
   find / -type l -name "target_name"  # если target_name — имя целевой ссылки
   ```
   Или более гибкий вариант:
   ```bash
   find / -type l \( -lname "*target*" \)
   ```

5. **С использованием утилиты `locate` (только для систем с обновленным поиском):**
   ```bash
   locate symlink | grep target_name
   ```
   Вместо `target_name` замените на нужный вам идентификатор или полное название.

6. **Поиск в каталогах по имени файла:**
   Если цель лежит внутри конкретной папки, можно искать там:
   ```bash
   find /path/to/directory -type l -name "target_name"
   ```

7. **Попытка использования `fusermount` (для удаленных ссылок):**
   Если ссылка является внешним именем, возможно, нужно проверить доступ к нему через соответствующий менеджер внешних ссылок (например, в macOS это Finder).

8. **Обратная связь:**
   Если все предыдущие методы не помогают, обратитесь за дополнительной информацией к администратору системы или документации по вашему дистрибутиву Linux.

Каждый из этих шагов позволяет лучше разобраться с ситуацией и найти нужный путь к цели сломанной символической ссылки.

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 найти путь к цели сломанной символической ссылки в Linux, пожалуйста?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """При работе с символическими ссылками (или symlinks) на Unix-подобных системах, такие как Linux, иногда могут возникать проблемы, связанные с их "ломкой". Это может произойти из-за различных причин, таких как удаление оригинального файла или директории, которые были использованы для создания ссылки.

Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять для решения этой проблемы:

1. **Изменить владельца и группу**: Если у вас есть права администратора, попробуйте изменить владельца и группу символической ссылки:
   ```bash
   sudo chown <новый_владелец>:<новая_группа> /путь/к/symlink
   ```

2. **Установка прав доступа**: Убедитесь, что у вас есть необходимые права доступа:
   ```bash
   chmod 755 /путь/к/symlink
   ```
   Или если это директория:
   ```bash
   chmod 775 /путь/к/directory
   ```

3. **Пересоздание символической ссылки**: В некоторых случаях пересоздание ссылки может помочь:
   ```bash
   ln -s <новое_положение> /путь/к/symlink
   ```

4. **Решение проблем с владельцем и группой**: Если проблема связана с владельцем или группой, попробуйте изменить их:
   ```bash
   chown <новый_владелец>:<новая_группа> /путь/к/symlink
   ```

5. **Использование `realpath`**: Иногда можно использовать команду `realpath`, чтобы узнать истинное положение файла, который указывает на символическую ссылку:
   ```bash
   realpath /путь/к/symlink
   ```

6. **Проверка состояния файловой системы**: Проверьте состояние вашей файловой системы на наличие ошибок:
   ```bash
   fsck /dev/sdXn
   ```
   Замените `/dev/sdXn` на соответствующий раздел вашего диска.

Если после выполнения этих шагов проблема все еще сохраняется, возможно, вам потребуется более глубокое исследование или помощь специалиста по системе."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для поиска пути к цели сломанной символической ссылки (symlink) в Linux можно использовать несколько методов. Вот основные шаги:

1. **Проверка наличия файла или директории:**
   Используйте `ls -l` для просмотра содержимого и атрибутов файлов:
   ```bash
   ls -l /path/to/symlink
   ```
   Если symlink не существует, вы увидите сообщение о том, что файл не найден.

2. **Удаление/восстановление symlink:**
   Для удаления:
   ```bash
   rm /path/to/symlink
   ```
   После удаления используйте `ln -s` для восстановления:
   ```bash
   ln -s /new/path/to/target /path/to/symlink
   ```

3. **Использование команды `readlink`:**
   Эта команда выводит путь до символического ссылки:
   ```bash
   readlink /path/to/symlink
   ```
   Это может помочь понять, какую ссылку ведет данный symlink.

4. **Использование утилиты `find`:**
   Поиск путей к символическим ссылкам с помощью `find`:
   ```bash
   find / -type l -name "target_name"  # если target_name — имя целевой ссылки
   ```
   Или более гибкий вариант:
   ```bash
   find / -type l \( -lname "*target*" \)
   ```

5. **С использованием утилиты `locate` (только для систем с обновленным поиском):**
   ```bash
   locate symlink | grep target_name
   ```
   Вместо `target_name` замените на нужный вам идентификатор или полное название.

6. **Поиск в каталогах по имени файла:**
   Если цель лежит внутри конкретной папки, можно искать там:
   ```bash
   find /path/to/directory -type l -name "target_name"
   ```

7. **Попытка использования `fusermount` (для удаленных ссылок):**
   Если ссылка является внешним именем, возможно, нужно проверить доступ к нему через соответствующий менеджер внешних ссылок (например, в macOS это Finder).

8. **Обратная связь:**
   Если все предыдущие методы не помогают, обратитесь за дополнительной информацией к администратору системы или документации по вашему дистрибутиву Linux.

Каждый из этих шагов позволяет лучше разобраться с ситуацией и найти нужный путь к цели сломанной символической ссылки."""
    }
]

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 вы скажете llava, куда загружать картинку?

Для загрузки картинки в LLaMA (LLaMA-2) или других моделей из семейства Qwen можно использовать следующие методы:

1. **Сайт OpenAI**:
   - Откройте сайт openai.com.
   - Введите код доступа к модели (токен).
   - Найдите кнопку "Upload image" (загрузить изображение).
   - Перетащите или скопируйте изображение на страницу сайта и нажмите "Upload".
   - После успешной загрузки изображения система предложит выбрать модель для обработки.

2. **Web-сервисы вроде Img2Text**:
   - Например, https://img2text.com/
   - На этом сайте есть специальный раздел для загрузки изображений.
   - Загрузите изображение и отправьте запрос.

3. **API-интерфейсы моделей**:
   - Для некоторых моделей доступны API-интерфейсы через REST или GraphQL.
   - Пример запроса для LLaMA-2:
     ```json
     {
       "model": "llama2",
       "prompt": "Вставьте ваш запрос здесь...",
       "image_url": "https://example.com/image.jpg"
     }
     ```
   - Обратите внимание на корректность URL и форматирования запросов.

4. **Контроллеры изображений**:
   - Некоторые платформы предоставляют возможности для управления изображениями с использованием API.
   - Пример: https://www.imageapi.net/

5. **Google Colab**:
   - Если работает с Google Colab, можно использовать `!pip install PIL` для работы с изображениями.
   - Затем просто загрузите изображение с помощью функции `Image.open()` и затем передать его в качестве аргумента модели.

6. **Python-скрипты**:
   - Использование библиотеки Pillow для работы с изображениями.
   - Пример:
     ```python
     from PIL import Image

     img = Image.open('path/to/your/image.jpg')
     img.save('output_image.png', 'PNG')
     ```

7. **Встроенные инструменты в некоторых платформах**:
   - Например, в Jupyter Notebook или VS Code с поддержкой расширения для работы с изображениями.

Выбор метода зависит от того, какую модель используете и какие удобства предоставляет конкретный сервис. Важно убедиться, что все параметры корректно настроены и доступны для вашей модели.

Извините за недоразумение, но я, как текстовый ассистент, не имею возможности взаимодействовать с файловой системой или загружать изображения. Моя функциональность ограничена обработкой и созданием текстового контента на основе предоставленных данных. Если вам нужно загрузить изображение в систему, это должно быть сделано через соответствующие инструменты или приложения, которые поддерживают такие операции.

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 вы скажете llava, куда загружать картинку?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для загрузки картинки в LLaMA (LLaMA-2) или других моделей из семейства Qwen можно использовать следующие методы:

1. **Сайт OpenAI**:
   - Откройте сайт openai.com.
   - Введите код доступа к модели (токен).
   - Найдите кнопку "Upload image" (загрузить изображение).
   - Перетащите или скопируйте изображение на страницу сайта и нажмите "Upload".
   - После успешной загрузки изображения система предложит выбрать модель для обработки.

2. **Web-сервисы вроде Img2Text**:
   - Например, https://img2text.com/
   - На этом сайте есть специальный раздел для загрузки изображений.
   - Загрузите изображение и отправьте запрос.

3. **API-интерфейсы моделей**:
   - Для некоторых моделей доступны API-интерфейсы через REST или GraphQL.
   - Пример запроса для LLaMA-2:
     ```json
     {
       "model": "llama2",
       "prompt": "Вставьте ваш запрос здесь...",
       "image_url": "https://example.com/image.jpg"
     }
     ```
   - Обратите внимание на корректность URL и форматирования запросов.

4. **Контроллеры изображений**:
   - Некоторые платформы предоставляют возможности для управления изображениями с использованием API.
   - Пример: https://www.imageapi.net/

5. **Google Colab**:
   - Если работает с Google Colab, можно использовать `!pip install PIL` для работы с изображениями.
   - Затем просто загрузите изображение с помощью функции `Image.open()` и затем передать его в качестве аргумента модели.

6. **Python-скрипты**:
   - Использование библиотеки Pillow для работы с изображениями.
   - Пример:
     ```python
     from PIL import Image

     img = Image.open('path/to/your/image.jpg')
     img.save('output_image.png', 'PNG')
     ```

7. **Встроенные инструменты в некоторых платформах**:
   - Например, в Jupyter Notebook или VS Code с поддержкой расширения для работы с изображениями.

Выбор метода зависит от того, какую модель используете и какие удобства предоставляет конкретный сервис. Важно убедиться, что все параметры корректно настроены и доступны для вашей модели."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Извините за недоразумение, но я, как текстовый ассистент, не имею возможности взаимодействовать с файловой системой или загружать изображения. Моя функциональность ограничена обработкой и созданием текстового контента на основе предоставленных данных. Если вам нужно загрузить изображение в систему, это должно быть сделано через соответствующие инструменты или приложения, которые поддерживают такие операции."""
    }
]

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 вы скажете llava, куда загружать картинку?

Извините за недоразумение, но я, как текстовый ассистент, не имею возможности взаимодействовать с файловой системой или загружать изображения. Моя функциональность ограничена обработкой и созданием текстового контента на основе предоставленных данных. Если вам нужно загрузить изображение в систему, это должно быть сделано через соответствующие инструменты или приложения, которые поддерживают такие операции.

Для загрузки картинки в LLaMA (LLaMA-2) или других моделей из семейства Qwen можно использовать следующие методы:

1. **Сайт OpenAI**:
   - Откройте сайт openai.com.
   - Введите код доступа к модели (токен).
   - Найдите кнопку "Upload image" (загрузить изображение).
   - Перетащите или скопируйте изображение на страницу сайта и нажмите "Upload".
   - После успешной загрузки изображения система предложит выбрать модель для обработки.

2. **Web-сервисы вроде Img2Text**:
   - Например, https://img2text.com/
   - На этом сайте есть специальный раздел для загрузки изображений.
   - Загрузите изображение и отправьте запрос.

3. **API-интерфейсы моделей**:
   - Для некоторых моделей доступны API-интерфейсы через REST или GraphQL.
   - Пример запроса для LLaMA-2:
     ```json
     {
       "model": "llama2",
       "prompt": "Вставьте ваш запрос здесь...",
       "image_url": "https://example.com/image.jpg"
     }
     ```
   - Обратите внимание на корректность URL и форматирования запросов.

4. **Контроллеры изображений**:
   - Некоторые платформы предоставляют возможности для управления изображениями с использованием API.
   - Пример: https://www.imageapi.net/

5. **Google Colab**:
   - Если работает с Google Colab, можно использовать `!pip install PIL` для работы с изображениями.
   - Затем просто загрузите изображение с помощью функции `Image.open()` и затем передать его в качестве аргумента модели.

6. **Python-скрипты**:
   - Использование библиотеки Pillow для работы с изображениями.
   - Пример:
     ```python
     from PIL import Image

     img = Image.open('path/to/your/image.jpg')
     img.save('output_image.png', 'PNG')
     ```

7. **Встроенные инструменты в некоторых платформах**:
   - Например, в Jupyter Notebook или VS Code с поддержкой расширения для работы с изображениями.

Выбор метода зависит от того, какую модель используете и какие удобства предоставляет конкретный сервис. Важно убедиться, что все параметры корректно настроены и доступны для вашей модели.

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 вы скажете llava, куда загружать картинку?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Извините за недоразумение, но я, как текстовый ассистент, не имею возможности взаимодействовать с файловой системой или загружать изображения. Моя функциональность ограничена обработкой и созданием текстового контента на основе предоставленных данных. Если вам нужно загрузить изображение в систему, это должно быть сделано через соответствующие инструменты или приложения, которые поддерживают такие операции."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для загрузки картинки в LLaMA (LLaMA-2) или других моделей из семейства Qwen можно использовать следующие методы:

1. **Сайт OpenAI**:
   - Откройте сайт openai.com.
   - Введите код доступа к модели (токен).
   - Найдите кнопку "Upload image" (загрузить изображение).
   - Перетащите или скопируйте изображение на страницу сайта и нажмите "Upload".
   - После успешной загрузки изображения система предложит выбрать модель для обработки.

2. **Web-сервисы вроде Img2Text**:
   - Например, https://img2text.com/
   - На этом сайте есть специальный раздел для загрузки изображений.
   - Загрузите изображение и отправьте запрос.

3. **API-интерфейсы моделей**:
   - Для некоторых моделей доступны API-интерфейсы через REST или GraphQL.
   - Пример запроса для LLaMA-2:
     ```json
     {
       "model": "llama2",
       "prompt": "Вставьте ваш запрос здесь...",
       "image_url": "https://example.com/image.jpg"
     }
     ```
   - Обратите внимание на корректность URL и форматирования запросов.

4. **Контроллеры изображений**:
   - Некоторые платформы предоставляют возможности для управления изображениями с использованием API.
   - Пример: https://www.imageapi.net/

5. **Google Colab**:
   - Если работает с Google Colab, можно использовать `!pip install PIL` для работы с изображениями.
   - Затем просто загрузите изображение с помощью функции `Image.open()` и затем передать его в качестве аргумента модели.

6. **Python-скрипты**:
   - Использование библиотеки Pillow для работы с изображениями.
   - Пример:
     ```python
     from PIL import Image

     img = Image.open('path/to/your/image.jpg')
     img.save('output_image.png', 'PNG')
     ```

7. **Встроенные инструменты в некоторых платформах**:
   - Например, в Jupyter Notebook или VS Code с поддержкой расширения для работы с изображениями.

Выбор метода зависит от того, какую модель используете и какие удобства предоставляет конкретный сервис. Важно убедиться, что все параметры корректно настроены и доступны для вашей модели."""
    }
]

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 найти самое большое изображение в данной папке в Linux?

Для поиска самого большого изображения в текущей директории (папке) на Linux можно использовать несколько способов. Вот наиболее простой и быстрый способ:

1. **С помощью команды `ls` с параметром `-S`**:
   Этот параметр сортирует файлы по размеру, от большего к меньшему.

   ```bash
   ls -S | head -n 1
   ```

2. **Использование команды `find` вместе с параметрами для поиска файлов и сортировки**:

   ```bash
   find . -type f -name "*.jpg" -or -name "*.png" -print0 | xargs -0 du -cml | sort -hr | head -n 1
   ```
   Здесь:
   - `find . -type f -name "*.jpg" -or -name "*.png"` ищет все jpg и png файлы в текущей директории.
   - `-print0` добавляет null-terminator перед каждым файлом, что помогает избежать проблем с разделителями.
   - `xargs -0` используется для передачи результатов `find` как аргументов `du`, где каждый аргумент является отдельным файлом.
   - `du -cml` показывает общее количество символов (размер), а также размер каждого файла.
   - `sort -hr` сортирует результаты по размеру в обратном порядке (от больших к меньшим).
   - `head -n 1` выводит только первое значение.

3. **Применение утилиты `identify` из пакета ImageMagick**:
   Если у вас установлен пакет ImageMagick, можно воспользоваться его командой `identify`.

   ```bash
   identify -format "%w %h\n" *
   ```

   Это покажет размеры всех изображений в формате строки: ширина × высота.

4. **Использование `stat` или `file` для определения формата и размера**:

   ```bash
   stat -c '%s' *.jpg
   ```
   Или для всех изображений:

   ```bash
   for file in *.jpg; do echo $(( $(stat -c '%s' "$file") / 1024 ))K; done
   ```

Выбор способа зависит от ваших предпочтений и наличия необходимых пакетов. В большинстве случаев первый метод (`ls -S`) будет самым быстрым и удобным.

Чтобы найти самое большое изображение в текущей директории или любой другой директории на вашем компьютере в Linux, вы можете использовать команду `find` вместе с командой `stat`. Вот пример скрипта Bash для выполнения этой задачи:

```bash
#!/bin/bash

# Имя файла, который будет содержать путь к большому файлу
LARGEST_FILE="largest_image"

# Найдем самый большой файл (изображение) в текущей директории и поддиректориях
find . -type f \( -iname "*.jpg" -o -iname "*.jpeg" -o -iname "*.png" -o -iname "*.bmp" \) \
  -exec stat --format '%s %p' {} + | sort -nr | head -n1 | cut -d ' ' -f2-

# Если такой файл найден, запишем его путь в переменную
if [ "$LARGEST_FILE" != "" ]; then
    echo "Самое большое изображение: $LARGEST_FILE"
else
    echo "Нет изображений в директории."
fi
```

Этот скрипт делает следующее:
- Он использует команду `find`, чтобы найти все изображения (файлы с расширением `.jpg`, `.jpeg`, `.png`, `.bmp`) в текущей директории и ее поддиректориях.
- Затем он применяет команду `stat` для получения размера каждого найденного файла.
- Размеры файлов отсортируются по убыванию, и первым элементом в списке является самый большой файл.
- Путь к этому файлу записывается в переменную `LARGEST_FILE`.
- В конце скрипт выводит путь к самому большому изображению.

Выполните этот скрипт в терминале, сохраните его как например `find_largest_image.sh`, сделайте его исполняемым (`chmod +x find_largest_image.sh`) и запустите (`./find_largest_image.sh`).

Пожалуйста, замените расширения изображений если они отличаются от стандартных. Например, если вы хотите найти JPEG файлы, добавьте `-o -iname "*.jpeg"` после `-iname "*.jpg"` в команду `find`.

Если вам нужно найти только те изображения, которые точно соответствуют определенным форматам, вы можете изменить условия выборки в команде `find`.

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 найти самое большое изображение в данной папке в Linux?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для поиска самого большого изображения в текущей директории (папке) на Linux можно использовать несколько способов. Вот наиболее простой и быстрый способ:

1. **С помощью команды `ls` с параметром `-S`**:
   Этот параметр сортирует файлы по размеру, от большего к меньшему.

   ```bash
   ls -S | head -n 1
   ```

2. **Использование команды `find` вместе с параметрами для поиска файлов и сортировки**:

   ```bash
   find . -type f -name "*.jpg" -or -name "*.png" -print0 | xargs -0 du -cml | sort -hr | head -n 1
   ```
   Здесь:
   - `find . -type f -name "*.jpg" -or -name "*.png"` ищет все jpg и png файлы в текущей директории.
   - `-print0` добавляет null-terminator перед каждым файлом, что помогает избежать проблем с разделителями.
   - `xargs -0` используется для передачи результатов `find` как аргументов `du`, где каждый аргумент является отдельным файлом.
   - `du -cml` показывает общее количество символов (размер), а также размер каждого файла.
   - `sort -hr` сортирует результаты по размеру в обратном порядке (от больших к меньшим).
   - `head -n 1` выводит только первое значение.

3. **Применение утилиты `identify` из пакета ImageMagick**:
   Если у вас установлен пакет ImageMagick, можно воспользоваться его командой `identify`.

   ```bash
   identify -format "%w %h\n" *
   ```

   Это покажет размеры всех изображений в формате строки: ширина × высота.

4. **Использование `stat` или `file` для определения формата и размера**:

   ```bash
   stat -c '%s' *.jpg
   ```
   Или для всех изображений:

   ```bash
   for file in *.jpg; do echo $(( $(stat -c '%s' "$file") / 1024 ))K; done
   ```

Выбор способа зависит от ваших предпочтений и наличия необходимых пакетов. В большинстве случаев первый метод (`ls -S`) будет самым быстрым и удобным."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Чтобы найти самое большое изображение в текущей директории или любой другой директории на вашем компьютере в Linux, вы можете использовать команду `find` вместе с командой `stat`. Вот пример скрипта Bash для выполнения этой задачи:

```bash
#!/bin/bash

# Имя файла, который будет содержать путь к большому файлу
LARGEST_FILE="largest_image"

# Найдем самый большой файл (изображение) в текущей директории и поддиректориях
find . -type f \( -iname "*.jpg" -o -iname "*.jpeg" -o -iname "*.png" -o -iname "*.bmp" \) \
  -exec stat --format '%s %p' {} + | sort -nr | head -n1 | cut -d ' ' -f2-

# Если такой файл найден, запишем его путь в переменную
if [ "$LARGEST_FILE" != "" ]; then
    echo "Самое большое изображение: $LARGEST_FILE"
else
    echo "Нет изображений в директории."
fi
```

Этот скрипт делает следующее:
- Он использует команду `find`, чтобы найти все изображения (файлы с расширением `.jpg`, `.jpeg`, `.png`, `.bmp`) в текущей директории и ее поддиректориях.
- Затем он применяет команду `stat` для получения размера каждого найденного файла.
- Размеры файлов отсортируются по убыванию, и первым элементом в списке является самый большой файл.
- Путь к этому файлу записывается в переменную `LARGEST_FILE`.
- В конце скрипт выводит путь к самому большому изображению.

Выполните этот скрипт в терминале, сохраните его как например `find_largest_image.sh`, сделайте его исполняемым (`chmod +x find_largest_image.sh`) и запустите (`./find_largest_image.sh`).

Пожалуйста, замените расширения изображений если они отличаются от стандартных. Например, если вы хотите найти JPEG файлы, добавьте `-o -iname "*.jpeg"` после `-iname "*.jpg"` в команду `find`.

Если вам нужно найти только те изображения, которые точно соответствуют определенным форматам, вы можете изменить условия выборки в команде `find`."""
    }
]

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 найти самое большое изображение в данной папке в Linux?

Чтобы найти самое большое изображение в текущей директории или любой другой директории на вашем компьютере в Linux, вы можете использовать команду `find` вместе с командой `stat`. Вот пример скрипта Bash для выполнения этой задачи:

```bash
#!/bin/bash

# Имя файла, который будет содержать путь к большому файлу
LARGEST_FILE="largest_image"

# Найдем самый большой файл (изображение) в текущей директории и поддиректориях
find . -type f \( -iname "*.jpg" -o -iname "*.jpeg" -o -iname "*.png" -o -iname "*.bmp" \) \
  -exec stat --format '%s %p' {} + | sort -nr | head -n1 | cut -d ' ' -f2-

# Если такой файл найден, запишем его путь в переменную
if [ "$LARGEST_FILE" != "" ]; then
    echo "Самое большое изображение: $LARGEST_FILE"
else
    echo "Нет изображений в директории."
fi
```

Этот скрипт делает следующее:
- Он использует команду `find`, чтобы найти все изображения (файлы с расширением `.jpg`, `.jpeg`, `.png`, `.bmp`) в текущей директории и ее поддиректориях.
- Затем он применяет команду `stat` для получения размера каждого найденного файла.
- Размеры файлов отсортируются по убыванию, и первым элементом в списке является самый большой файл.
- Путь к этому файлу записывается в переменную `LARGEST_FILE`.
- В конце скрипт выводит путь к самому большому изображению.

Выполните этот скрипт в терминале, сохраните его как например `find_largest_image.sh`, сделайте его исполняемым (`chmod +x find_largest_image.sh`) и запустите (`./find_largest_image.sh`).

Пожалуйста, замените расширения изображений если они отличаются от стандартных. Например, если вы хотите найти JPEG файлы, добавьте `-o -iname "*.jpeg"` после `-iname "*.jpg"` в команду `find`.

Если вам нужно найти только те изображения, которые точно соответствуют определенным форматам, вы можете изменить условия выборки в команде `find`.

Для поиска самого большого изображения в текущей директории (папке) на Linux можно использовать несколько способов. Вот наиболее простой и быстрый способ:

1. **С помощью команды `ls` с параметром `-S`**:
   Этот параметр сортирует файлы по размеру, от большего к меньшему.

   ```bash
   ls -S | head -n 1
   ```

2. **Использование команды `find` вместе с параметрами для поиска файлов и сортировки**:

   ```bash
   find . -type f -name "*.jpg" -or -name "*.png" -print0 | xargs -0 du -cml | sort -hr | head -n 1
   ```
   Здесь:
   - `find . -type f -name "*.jpg" -or -name "*.png"` ищет все jpg и png файлы в текущей директории.
   - `-print0` добавляет null-terminator перед каждым файлом, что помогает избежать проблем с разделителями.
   - `xargs -0` используется для передачи результатов `find` как аргументов `du`, где каждый аргумент является отдельным файлом.
   - `du -cml` показывает общее количество символов (размер), а также размер каждого файла.
   - `sort -hr` сортирует результаты по размеру в обратном порядке (от больших к меньшим).
   - `head -n 1` выводит только первое значение.

3. **Применение утилиты `identify` из пакета ImageMagick**:
   Если у вас установлен пакет ImageMagick, можно воспользоваться его командой `identify`.

   ```bash
   identify -format "%w %h\n" *
   ```

   Это покажет размеры всех изображений в формате строки: ширина × высота.

4. **Использование `stat` или `file` для определения формата и размера**:

   ```bash
   stat -c '%s' *.jpg
   ```
   Или для всех изображений:

   ```bash
   for file in *.jpg; do echo $(( $(stat -c '%s' "$file") / 1024 ))K; done
   ```

Выбор способа зависит от ваших предпочтений и наличия необходимых пакетов. В большинстве случаев первый метод (`ls -S`) будет самым быстрым и удобным.

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 найти самое большое изображение в данной папке в Linux?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Чтобы найти самое большое изображение в текущей директории или любой другой директории на вашем компьютере в Linux, вы можете использовать команду `find` вместе с командой `stat`. Вот пример скрипта Bash для выполнения этой задачи:

```bash
#!/bin/bash

# Имя файла, который будет содержать путь к большому файлу
LARGEST_FILE="largest_image"

# Найдем самый большой файл (изображение) в текущей директории и поддиректориях
find . -type f \( -iname "*.jpg" -o -iname "*.jpeg" -o -iname "*.png" -o -iname "*.bmp" \) \
  -exec stat --format '%s %p' {} + | sort -nr | head -n1 | cut -d ' ' -f2-

# Если такой файл найден, запишем его путь в переменную
if [ "$LARGEST_FILE" != "" ]; then
    echo "Самое большое изображение: $LARGEST_FILE"
else
    echo "Нет изображений в директории."
fi
```

Этот скрипт делает следующее:
- Он использует команду `find`, чтобы найти все изображения (файлы с расширением `.jpg`, `.jpeg`, `.png`, `.bmp`) в текущей директории и ее поддиректориях.
- Затем он применяет команду `stat` для получения размера каждого найденного файла.
- Размеры файлов отсортируются по убыванию, и первым элементом в списке является самый большой файл.
- Путь к этому файлу записывается в переменную `LARGEST_FILE`.
- В конце скрипт выводит путь к самому большому изображению.

Выполните этот скрипт в терминале, сохраните его как например `find_largest_image.sh`, сделайте его исполняемым (`chmod +x find_largest_image.sh`) и запустите (`./find_largest_image.sh`).

Пожалуйста, замените расширения изображений если они отличаются от стандартных. Например, если вы хотите найти JPEG файлы, добавьте `-o -iname "*.jpeg"` после `-iname "*.jpg"` в команду `find`.

Если вам нужно найти только те изображения, которые точно соответствуют определенным форматам, вы можете изменить условия выборки в команде `find`."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для поиска самого большого изображения в текущей директории (папке) на Linux можно использовать несколько способов. Вот наиболее простой и быстрый способ:

1. **С помощью команды `ls` с параметром `-S`**:
   Этот параметр сортирует файлы по размеру, от большего к меньшему.

   ```bash
   ls -S | head -n 1
   ```

2. **Использование команды `find` вместе с параметрами для поиска файлов и сортировки**:

   ```bash
   find . -type f -name "*.jpg" -or -name "*.png" -print0 | xargs -0 du -cml | sort -hr | head -n 1
   ```
   Здесь:
   - `find . -type f -name "*.jpg" -or -name "*.png"` ищет все jpg и png файлы в текущей директории.
   - `-print0` добавляет null-terminator перед каждым файлом, что помогает избежать проблем с разделителями.
   - `xargs -0` используется для передачи результатов `find` как аргументов `du`, где каждый аргумент является отдельным файлом.
   - `du -cml` показывает общее количество символов (размер), а также размер каждого файла.
   - `sort -hr` сортирует результаты по размеру в обратном порядке (от больших к меньшим).
   - `head -n 1` выводит только первое значение.

3. **Применение утилиты `identify` из пакета ImageMagick**:
   Если у вас установлен пакет ImageMagick, можно воспользоваться его командой `identify`.

   ```bash
   identify -format "%w %h\n" *
   ```

   Это покажет размеры всех изображений в формате строки: ширина × высота.

4. **Использование `stat` или `file` для определения формата и размера**:

   ```bash
   stat -c '%s' *.jpg
   ```
   Или для всех изображений:

   ```bash
   for file in *.jpg; do echo $(( $(stat -c '%s' "$file") / 1024 ))K; done
   ```

Выбор способа зависит от ваших предпочтений и наличия необходимых пакетов. В большинстве случаев первый метод (`ls -S`) будет самым быстрым и удобным."""
    }
]

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 установить пакет numpy из репозитория на github на машине с Linux?

Чтобы установить пакет `numpy` из репозитория GitHub, вам потребуется использовать систему пакетов для вашего дистрибутива Linux. В зависимости от того, какой дистрибутив использует ваша машина (например, Ubuntu, Fedora, Debian), укажите соответствующий способ установки.

### Для Ubuntu и Debian:
1. **Установите необходимые пакеты**:
   ```bash
   sudo apt update
   sudo apt install -y build-essential python3-dev libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline6-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev tk-dev libffi-dev
   ```

2. **Создайте виртуальную среду Python** (если не используется):
   ```bash
   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # Для bash
   source myenv/scripts/activate  # Для zsh
   ```

3. **Скачайте последнюю версию пакета `numpy` из GitHub**:
   ```bash
   git clone https://github.com/numpy/numpy.git
   cd numpy
   ```

4. **Установите пакет**:
   ```bash
   pip install .
   ```

### Для Fedora:
1. **Установите необходимые пакеты**:
   ```bash
   sudo dnf groupinstall "Development Tools"
   sudo dnf install python3-devel openssl-devel zlib-devel ncurses-devel readline-devel sqlite-devel bzip2-devel expat-devel xz-devel tk-devel libffi-devel
   ```

2. **Создайте виртуальную среду Python** (если не используется):
   ```bash
   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # Для bash
   source myenv/scripts/activate  # Для zsh
   ```

3. **Скачайте последнюю версию пакета `numpy` из GitHub**:
   ```bash
   git clone https://github.com/numpy/numpy.git
   cd numpy
   ```

4. **Установите пакет**:
   ```bash
   pip3 install .
   ```

### Для других дистрибутивов:

Для остальных дистрибутивов, такие как Arch Linux, Manjaro, Gentoo, или другие, установка может отличаться. Обычно это включает в себя установку необходимых библиотек и затем выполнение команды установки через `pip`.

Пример установки на Arch Linux:
```bash
sudo pacman -S base-devel
python3-pip
git
```
Затем:
```bash
git clone https://github.com/numpy/numpy.git
cd numpy
pip install .  # Или pip3 install . если вы используете Python 3
```

Обратитесь к документации по вашему дистрибутиву для более подробной информации о том, какие дополнительные шаги нужно выполнить.

Чтобы установить пакет `numpy` из GitHub-репозитория на системе с Linux, вам нужно выполнить несколько шагов:

1. **Установите необходимые зависимости**:
   Убедитесь, что у вас установлены Git и pip (пакетный менеджер Python). Вы можете установить их следующим образом:

   ```bash
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install git python3-pip
   ```

2. **Создайте виртуальное окружение (опционально)**:
   Это поможет изолировать ваш проект от остальной системы. Создание виртуального окружения можно сделать так:

   ```bash
   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # Для Unix/Linux/MacOS
   ```

3. **Клонируйте репозиторий**:
   Используйте команду `git clone` для клонирования репозитория `numpy` с GitHub:

   ```bash
   git clone https://github.com/numpy/numpy.git
   cd numpy
   ```

4. **Выполните установку**:
   Внутри репозитория вы найдете файл `setup.py`, который используется для установки пакета. Выполните установку с помощью pip:

   ```bash
   python3 setup.py install
   ```

Если вы хотите использовать конкретную версию `numpy` из репозитория GitHub, вы можете указать её в параметрах установки. Например, чтобы установить версию `1.21.0`, используйте:

```bash
pip3 install git+https://github.com/numpy/numpy.git@v1.21.0#egg=numpy
```

Помните, что этот метод может не работать, если репозиторий содержит изменения или коммиты, которые не соответствуют официально выпущенной версии.

5. **Проверьте установку**:
   После установки вы можете проверить, правильно ли установился пакет, выполнив:

   ```bash
   python3 -c "import numpy; print(numpy.__version__)"
   ```

Это должно вывести версию `numpy`, которую вы установили.

Если у вас возникнут проблемы, обратитесь к документации для конкретного репозитория или сообществу по поддержке.

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 установить пакет numpy из репозитория на github на машине с Linux?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Чтобы установить пакет `numpy` из репозитория GitHub, вам потребуется использовать систему пакетов для вашего дистрибутива Linux. В зависимости от того, какой дистрибутив использует ваша машина (например, Ubuntu, Fedora, Debian), укажите соответствующий способ установки.

### Для Ubuntu и Debian:
1. **Установите необходимые пакеты**:
   ```bash
   sudo apt update
   sudo apt install -y build-essential python3-dev libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline6-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev tk-dev libffi-dev
   ```

2. **Создайте виртуальную среду Python** (если не используется):
   ```bash
   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # Для bash
   source myenv/scripts/activate  # Для zsh
   ```

3. **Скачайте последнюю версию пакета `numpy` из GitHub**:
   ```bash
   git clone https://github.com/numpy/numpy.git
   cd numpy
   ```

4. **Установите пакет**:
   ```bash
   pip install .
   ```

### Для Fedora:
1. **Установите необходимые пакеты**:
   ```bash
   sudo dnf groupinstall "Development Tools"
   sudo dnf install python3-devel openssl-devel zlib-devel ncurses-devel readline-devel sqlite-devel bzip2-devel expat-devel xz-devel tk-devel libffi-devel
   ```

2. **Создайте виртуальную среду Python** (если не используется):
   ```bash
   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # Для bash
   source myenv/scripts/activate  # Для zsh
   ```

3. **Скачайте последнюю версию пакета `numpy` из GitHub**:
   ```bash
   git clone https://github.com/numpy/numpy.git
   cd numpy
   ```

4. **Установите пакет**:
   ```bash
   pip3 install .
   ```

### Для других дистрибутивов:

Для остальных дистрибутивов, такие как Arch Linux, Manjaro, Gentoo, или другие, установка может отличаться. Обычно это включает в себя установку необходимых библиотек и затем выполнение команды установки через `pip`.

Пример установки на Arch Linux:
```bash
sudo pacman -S base-devel
python3-pip
git
```
Затем:
```bash
git clone https://github.com/numpy/numpy.git
cd numpy
pip install .  # Или pip3 install . если вы используете Python 3
```

Обратитесь к документации по вашему дистрибутиву для более подробной информации о том, какие дополнительные шаги нужно выполнить."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Чтобы установить пакет `numpy` из GitHub-репозитория на системе с Linux, вам нужно выполнить несколько шагов:

1. **Установите необходимые зависимости**:
   Убедитесь, что у вас установлены Git и pip (пакетный менеджер Python). Вы можете установить их следующим образом:

   ```bash
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install git python3-pip
   ```

2. **Создайте виртуальное окружение (опционально)**:
   Это поможет изолировать ваш проект от остальной системы. Создание виртуального окружения можно сделать так:

   ```bash
   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # Для Unix/Linux/MacOS
   ```

3. **Клонируйте репозиторий**:
   Используйте команду `git clone` для клонирования репозитория `numpy` с GitHub:

   ```bash
   git clone https://github.com/numpy/numpy.git
   cd numpy
   ```

4. **Выполните установку**:
   Внутри репозитория вы найдете файл `setup.py`, который используется для установки пакета. Выполните установку с помощью pip:

   ```bash
   python3 setup.py install
   ```

Если вы хотите использовать конкретную версию `numpy` из репозитория GitHub, вы можете указать её в параметрах установки. Например, чтобы установить версию `1.21.0`, используйте:

```bash
pip3 install git+https://github.com/numpy/numpy.git@v1.21.0#egg=numpy
```

Помните, что этот метод может не работать, если репозиторий содержит изменения или коммиты, которые не соответствуют официально выпущенной версии.

5. **Проверьте установку**:
   После установки вы можете проверить, правильно ли установился пакет, выполнив:

   ```bash
   python3 -c "import numpy; print(numpy.__version__)"
   ```

Это должно вывести версию `numpy`, которую вы установили.

Если у вас возникнут проблемы, обратитесь к документации для конкретного репозитория или сообществу по поддержке."""
    }
]

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 установить пакет numpy из репозитория на github на машине с Linux?

Чтобы установить пакет `numpy` из GitHub-репозитория на системе с Linux, вам нужно выполнить несколько шагов:

1. **Установите необходимые зависимости**:
   Убедитесь, что у вас установлены Git и pip (пакетный менеджер Python). Вы можете установить их следующим образом:

   ```bash
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install git python3-pip
   ```

2. **Создайте виртуальное окружение (опционально)**:
   Это поможет изолировать ваш проект от остальной системы. Создание виртуального окружения можно сделать так:

   ```bash
   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # Для Unix/Linux/MacOS
   ```

3. **Клонируйте репозиторий**:
   Используйте команду `git clone` для клонирования репозитория `numpy` с GitHub:

   ```bash
   git clone https://github.com/numpy/numpy.git
   cd numpy
   ```

4. **Выполните установку**:
   Внутри репозитория вы найдете файл `setup.py`, который используется для установки пакета. Выполните установку с помощью pip:

   ```bash
   python3 setup.py install
   ```

Если вы хотите использовать конкретную версию `numpy` из репозитория GitHub, вы можете указать её в параметрах установки. Например, чтобы установить версию `1.21.0`, используйте:

```bash
pip3 install git+https://github.com/numpy/numpy.git@v1.21.0#egg=numpy
```

Помните, что этот метод может не работать, если репозиторий содержит изменения или коммиты, которые не соответствуют официально выпущенной версии.

5. **Проверьте установку**:
   После установки вы можете проверить, правильно ли установился пакет, выполнив:

   ```bash
   python3 -c "import numpy; print(numpy.__version__)"
   ```

Это должно вывести версию `numpy`, которую вы установили.

Если у вас возникнут проблемы, обратитесь к документации для конкретного репозитория или сообществу по поддержке.

Чтобы установить пакет `numpy` из репозитория GitHub, вам потребуется использовать систему пакетов для вашего дистрибутива Linux. В зависимости от того, какой дистрибутив использует ваша машина (например, Ubuntu, Fedora, Debian), укажите соответствующий способ установки.

### Для Ubuntu и Debian:
1. **Установите необходимые пакеты**:
   ```bash
   sudo apt update
   sudo apt install -y build-essential python3-dev libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline6-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev tk-dev libffi-dev
   ```

2. **Создайте виртуальную среду Python** (если не используется):
   ```bash
   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # Для bash
   source myenv/scripts/activate  # Для zsh
   ```

3. **Скачайте последнюю версию пакета `numpy` из GitHub**:
   ```bash
   git clone https://github.com/numpy/numpy.git
   cd numpy
   ```

4. **Установите пакет**:
   ```bash
   pip install .
   ```

### Для Fedora:
1. **Установите необходимые пакеты**:
   ```bash
   sudo dnf groupinstall "Development Tools"
   sudo dnf install python3-devel openssl-devel zlib-devel ncurses-devel readline-devel sqlite-devel bzip2-devel expat-devel xz-devel tk-devel libffi-devel
   ```

2. **Создайте виртуальную среду Python** (если не используется):
   ```bash
   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # Для bash
   source myenv/scripts/activate  # Для zsh
   ```

3. **Скачайте последнюю версию пакета `numpy` из GitHub**:
   ```bash
   git clone https://github.com/numpy/numpy.git
   cd numpy
   ```

4. **Установите пакет**:
   ```bash
   pip3 install .
   ```

### Для других дистрибутивов:

Для остальных дистрибутивов, такие как Arch Linux, Manjaro, Gentoo, или другие, установка может отличаться. Обычно это включает в себя установку необходимых библиотек и затем выполнение команды установки через `pip`.

Пример установки на Arch Linux:
```bash
sudo pacman -S base-devel
python3-pip
git
```
Затем:
```bash
git clone https://github.com/numpy/numpy.git
cd numpy
pip install .  # Или pip3 install . если вы используете Python 3
```

Обратитесь к документации по вашему дистрибутиву для более подробной информации о том, какие дополнительные шаги нужно выполнить.

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 установить пакет numpy из репозитория на github на машине с Linux?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Чтобы установить пакет `numpy` из GitHub-репозитория на системе с Linux, вам нужно выполнить несколько шагов:

1. **Установите необходимые зависимости**:
   Убедитесь, что у вас установлены Git и pip (пакетный менеджер Python). Вы можете установить их следующим образом:

   ```bash
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install git python3-pip
   ```

2. **Создайте виртуальное окружение (опционально)**:
   Это поможет изолировать ваш проект от остальной системы. Создание виртуального окружения можно сделать так:

   ```bash
   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # Для Unix/Linux/MacOS
   ```

3. **Клонируйте репозиторий**:
   Используйте команду `git clone` для клонирования репозитория `numpy` с GitHub:

   ```bash
   git clone https://github.com/numpy/numpy.git
   cd numpy
   ```

4. **Выполните установку**:
   Внутри репозитория вы найдете файл `setup.py`, который используется для установки пакета. Выполните установку с помощью pip:

   ```bash
   python3 setup.py install
   ```

Если вы хотите использовать конкретную версию `numpy` из репозитория GitHub, вы можете указать её в параметрах установки. Например, чтобы установить версию `1.21.0`, используйте:

```bash
pip3 install git+https://github.com/numpy/numpy.git@v1.21.0#egg=numpy
```

Помните, что этот метод может не работать, если репозиторий содержит изменения или коммиты, которые не соответствуют официально выпущенной версии.

5. **Проверьте установку**:
   После установки вы можете проверить, правильно ли установился пакет, выполнив:

   ```bash
   python3 -c "import numpy; print(numpy.__version__)"
   ```

Это должно вывести версию `numpy`, которую вы установили.

Если у вас возникнут проблемы, обратитесь к документации для конкретного репозитория или сообществу по поддержке."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Чтобы установить пакет `numpy` из репозитория GitHub, вам потребуется использовать систему пакетов для вашего дистрибутива Linux. В зависимости от того, какой дистрибутив использует ваша машина (например, Ubuntu, Fedora, Debian), укажите соответствующий способ установки.

### Для Ubuntu и Debian:
1. **Установите необходимые пакеты**:
   ```bash
   sudo apt update
   sudo apt install -y build-essential python3-dev libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline6-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev tk-dev libffi-dev
   ```

2. **Создайте виртуальную среду Python** (если не используется):
   ```bash
   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # Для bash
   source myenv/scripts/activate  # Для zsh
   ```

3. **Скачайте последнюю версию пакета `numpy` из GitHub**:
   ```bash
   git clone https://github.com/numpy/numpy.git
   cd numpy
   ```

4. **Установите пакет**:
   ```bash
   pip install .
   ```

### Для Fedora:
1. **Установите необходимые пакеты**:
   ```bash
   sudo dnf groupinstall "Development Tools"
   sudo dnf install python3-devel openssl-devel zlib-devel ncurses-devel readline-devel sqlite-devel bzip2-devel expat-devel xz-devel tk-devel libffi-devel
   ```

2. **Создайте виртуальную среду Python** (если не используется):
   ```bash
   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # Для bash
   source myenv/scripts/activate  # Для zsh
   ```

3. **Скачайте последнюю версию пакета `numpy` из GitHub**:
   ```bash
   git clone https://github.com/numpy/numpy.git
   cd numpy
   ```

4. **Установите пакет**:
   ```bash
   pip3 install .
   ```

### Для других дистрибутивов:

Для остальных дистрибутивов, такие как Arch Linux, Manjaro, Gentoo, или другие, установка может отличаться. Обычно это включает в себя установку необходимых библиотек и затем выполнение команды установки через `pip`.

Пример установки на Arch Linux:
```bash
sudo pacman -S base-devel
python3-pip
git
```
Затем:
```bash
git clone https://github.com/numpy/numpy.git
cd numpy
pip install .  # Или pip3 install . если вы используете Python 3
```

Обратитесь к документации по вашему дистрибутиву для более подробной информации о том, какие дополнительные шаги нужно выполнить."""
    }
]

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: Что такое сервер вывода? И могу ли я использовать MLX для его запуска?

Сервер вывода (Output Server) — это веб-сервис, который используется для отправки данных в браузер. Он обычно представляет собой приложение или сервис, которое принимает данные от сервера и отправляет их пользователю через HTTP/HTTPS.

### Что такое сервер вывода?

1. **Обработка запросов**: Сервер вывод обрабатывает запросы от браузеров.
2. **Отправка данных**: Отправляет полученные данные (например, HTML, JSON, изображения) обратно клиенту.
3. **Управление сессиями**: Может поддерживать сессии пользователей для сохранения информации о них между запросами.
4. **Множество возможностей**: Позволяет разработчикам создавать различные типы серверов вывода, такие как:
   - **Простой сервер вывода**: Отвечает за обработку простых форматов данных.
   - **Сервер вывода с поддержкой JavaScript**: Обеспечивает возможность взаимодействия с пользователем через JavaScript.
   - **Веб-серверы приложений**: Могут включать дополнительные сервисы, такие как аутентификация, хранение данных пользователя.

### Возможности использования MLX

MLX (Microsoft Live XML) — это устаревшее название Microsoft Live Communication Services, которые были предназначены для создания мультимедийных сервисов. Однако современные разработчики часто используют другие технологии для реализации серверов вывода:

1. **Node.js**:
   - `express`: Простой фреймворк для создания веб-приложений на Node.js.
   - `socket.io`: Для работы с клиентом-серверными потоками данных.
   - `multer`: Поддержка файлов.

2. **Python**:
   - `Flask`: Популярный веб-фреймворк.
   - `FastAPI`: Более современный альтернатива Flask.
   - `Django`: Более масштабная платформа для создания веб-приложений.

3. **Java**:
   - `Spring Boot`: Эффективно интегрируется с другими продуктами компании.
   - `Vaadin`: Специализируется на разработке мультиплатформенных приложений.

4. **PHP**:
   - `Laravel`: Мощное решение для разработки фронтенд-приложений.
   - `Symfony`: Другой мощный фреймворк для PHP.

5. **React Native**:
   - Если речь идет о мобильных приложениях, можно использовать React Native для создания клиентского приложения, которое будет взаимодействовать с серверным приложением.

6. **Vue.js + Axios**:
   - Vue.js — популярный JS-фреймворк для создания пользовательских интерфейсов.
   - Axios — удобный инструмент для асинхронного HTTP-запросов.

7. **Golang**:
   - Быстрый язык программирования, хорошо подходящая для сетевых приложений.
   - `net/http` — стандартная библиотека для создания HTTP-серверов.

8. **ASP.NET Core**:
   - Предназначен для создания современных веб-приложений.
   - Поддержка моделей ASP.NET, что делает разработку более удобной.

9. **Ruby on Rails**:
   - Легкий и быстрый фреймворк для создания веб-приложений.
   - Поддержка RESTful API.

### Заключение

Хотя MLX был изначально разработан компанией Microsoft, современные разработчики могут эффективно использовать любой из перечисленных технологий для создания серверов вывода. Выбор конкретной платформы зависит от требований проекта, предпочтений команды разработчиков и специфики задач, связанных с реализацией сервера вывода.

Сервер вывода обычно относится к типу серверов, который предназначен для обработки и хранения данных или выполнения определенных задач. В контексте машинного обучения (ML), это может быть сервер, на котором размещены модели машинного обучения и необходимые данные для их использования.

MLX - это аббревиатура, которая может указывать на различные вещи в зависимости от контекста. Например, в контексте сетевых карт NVIDIA она может означать "Mellanox ConnectX" или "Mellanox InfiniBand", что связано с технологиями передачи данных между процессорами и другими устройствами.

Возможность использования MLX для запуска сервера вывода зависит от конкретной задачи и инфраструктуры, которую вы используете. Если речь идет о сетевом оборудовании, то да, вы можете использовать MLX для обеспечения высокоскоростной коммуникации между вашими серверами, что может улучшить производительность вашего сервера вывода. Однако если речь идет о программном обеспечении для управления сервером вывода, то вам нужно будет обратиться к документации этого программного обеспечения для получения более точной информации.

Если вы хотите использовать MLX для создания сервера вывода, важно убедиться, что ваша система поддерживает совместимость этих технологий и что они соответствуют требованиям вашей задачи.

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

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

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

**Prompt**:
{
    "instruction": "Что такое сервер вывода? И могу ли я использовать MLX для его запуска?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Сервер вывода (Output Server) — это веб-сервис, который используется для отправки данных в браузер. Он обычно представляет собой приложение или сервис, которое принимает данные от сервера и отправляет их пользователю через HTTP/HTTPS.

### Что такое сервер вывода?

1. **Обработка запросов**: Сервер вывод обрабатывает запросы от браузеров.
2. **Отправка данных**: Отправляет полученные данные (например, HTML, JSON, изображения) обратно клиенту.
3. **Управление сессиями**: Может поддерживать сессии пользователей для сохранения информации о них между запросами.
4. **Множество возможностей**: Позволяет разработчикам создавать различные типы серверов вывода, такие как:
   - **Простой сервер вывода**: Отвечает за обработку простых форматов данных.
   - **Сервер вывода с поддержкой JavaScript**: Обеспечивает возможность взаимодействия с пользователем через JavaScript.
   - **Веб-серверы приложений**: Могут включать дополнительные сервисы, такие как аутентификация, хранение данных пользователя.

### Возможности использования MLX

MLX (Microsoft Live XML) — это устаревшее название Microsoft Live Communication Services, которые были предназначены для создания мультимедийных сервисов. Однако современные разработчики часто используют другие технологии для реализации серверов вывода:

1. **Node.js**:
   - `express`: Простой фреймворк для создания веб-приложений на Node.js.
   - `socket.io`: Для работы с клиентом-серверными потоками данных.
   - `multer`: Поддержка файлов.

2. **Python**:
   - `Flask`: Популярный веб-фреймворк.
   - `FastAPI`: Более современный альтернатива Flask.
   - `Django`: Более масштабная платформа для создания веб-приложений.

3. **Java**:
   - `Spring Boot`: Эффективно интегрируется с другими продуктами компании.
   - `Vaadin`: Специализируется на разработке мультиплатформенных приложений.

4. **PHP**:
   - `Laravel`: Мощное решение для разработки фронтенд-приложений.
   - `Symfony`: Другой мощный фреймворк для PHP.

5. **React Native**:
   - Если речь идет о мобильных приложениях, можно использовать React Native для создания клиентского приложения, которое будет взаимодействовать с серверным приложением.

6. **Vue.js + Axios**:
   - Vue.js — популярный JS-фреймворк для создания пользовательских интерфейсов.
   - Axios — удобный инструмент для асинхронного HTTP-запросов.

7. **Golang**:
   - Быстрый язык программирования, хорошо подходящая для сетевых приложений.
   - `net/http` — стандартная библиотека для создания HTTP-серверов.

8. **ASP.NET Core**:
   - Предназначен для создания современных веб-приложений.
   - Поддержка моделей ASP.NET, что делает разработку более удобной.

9. **Ruby on Rails**:
   - Легкий и быстрый фреймворк для создания веб-приложений.
   - Поддержка RESTful API.

### Заключение

Хотя MLX был изначально разработан компанией Microsoft, современные разработчики могут эффективно использовать любой из перечисленных технологий для создания серверов вывода. Выбор конкретной платформы зависит от требований проекта, предпочтений команды разработчиков и специфики задач, связанных с реализацией сервера вывода."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Сервер вывода обычно относится к типу серверов, который предназначен для обработки и хранения данных или выполнения определенных задач. В контексте машинного обучения (ML), это может быть сервер, на котором размещены модели машинного обучения и необходимые данные для их использования.

MLX - это аббревиатура, которая может указывать на различные вещи в зависимости от контекста. Например, в контексте сетевых карт NVIDIA она может означать "Mellanox ConnectX" или "Mellanox InfiniBand", что связано с технологиями передачи данных между процессорами и другими устройствами.

Возможность использования MLX для запуска сервера вывода зависит от конкретной задачи и инфраструктуры, которую вы используете. Если речь идет о сетевом оборудовании, то да, вы можете использовать MLX для обеспечения высокоскоростной коммуникации между вашими серверами, что может улучшить производительность вашего сервера вывода. Однако если речь идет о программном обеспечении для управления сервером вывода, то вам нужно будет обратиться к документации этого программного обеспечения для получения более точной информации.

Если вы хотите использовать MLX для создания сервера вывода, важно убедиться, что ваша система поддерживает совместимость этих технологий и что они соответствуют требованиям вашей задачи."""
    }
]

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

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

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


Instruction: Что такое сервер вывода? И могу ли я использовать MLX для его запуска?

Сервер вывода обычно относится к типу серверов, который предназначен для обработки и хранения данных или выполнения определенных задач. В контексте машинного обучения (ML), это может быть сервер, на котором размещены модели машинного обучения и необходимые данные для их использования.

MLX - это аббревиатура, которая может указывать на различные вещи в зависимости от контекста. Например, в контексте сетевых карт NVIDIA она может означать "Mellanox ConnectX" или "Mellanox InfiniBand", что связано с технологиями передачи данных между процессорами и другими устройствами.

Возможность использования MLX для запуска сервера вывода зависит от конкретной задачи и инфраструктуры, которую вы используете. Если речь идет о сетевом оборудовании, то да, вы можете использовать MLX для обеспечения высокоскоростной коммуникации между вашими серверами, что может улучшить производительность вашего сервера вывода. Однако если речь идет о программном обеспечении для управления сервером вывода, то вам нужно будет обратиться к документации этого программного обеспечения для получения более точной информации.

Если вы хотите использовать MLX для создания сервера вывода, важно убедиться, что ваша система поддерживает совместимость этих технологий и что они соответствуют требованиям вашей задачи.

Сервер вывода (Output Server) — это веб-сервис, который используется для отправки данных в браузер. Он обычно представляет собой приложение или сервис, которое принимает данные от сервера и отправляет их пользователю через HTTP/HTTPS.

### Что такое сервер вывода?

1. **Обработка запросов**: Сервер вывод обрабатывает запросы от браузеров.
2. **Отправка данных**: Отправляет полученные данные (например, HTML, JSON, изображения) обратно клиенту.
3. **Управление сессиями**: Может поддерживать сессии пользователей для сохранения информации о них между запросами.
4. **Множество возможностей**: Позволяет разработчикам создавать различные типы серверов вывода, такие как:
   - **Простой сервер вывода**: Отвечает за обработку простых форматов данных.
   - **Сервер вывода с поддержкой JavaScript**: Обеспечивает возможность взаимодействия с пользователем через JavaScript.
   - **Веб-серверы приложений**: Могут включать дополнительные сервисы, такие как аутентификация, хранение данных пользователя.

### Возможности использования MLX

MLX (Microsoft Live XML) — это устаревшее название Microsoft Live Communication Services, которые были предназначены для создания мультимедийных сервисов. Однако современные разработчики часто используют другие технологии для реализации серверов вывода:

1. **Node.js**:
   - `express`: Простой фреймворк для создания веб-приложений на Node.js.
   - `socket.io`: Для работы с клиентом-серверными потоками данных.
   - `multer`: Поддержка файлов.

2. **Python**:
   - `Flask`: Популярный веб-фреймворк.
   - `FastAPI`: Более современный альтернатива Flask.
   - `Django`: Более масштабная платформа для создания веб-приложений.

3. **Java**:
   - `Spring Boot`: Эффективно интегрируется с другими продуктами компании.
   - `Vaadin`: Специализируется на разработке мультиплатформенных приложений.

4. **PHP**:
   - `Laravel`: Мощное решение для разработки фронтенд-приложений.
   - `Symfony`: Другой мощный фреймворк для PHP.

5. **React Native**:
   - Если речь идет о мобильных приложениях, можно использовать React Native для создания клиентского приложения, которое будет взаимодействовать с серверным приложением.

6. **Vue.js + Axios**:
   - Vue.js — популярный JS-фреймворк для создания пользовательских интерфейсов.
   - Axios — удобный инструмент для асинхронного HTTP-запросов.

7. **Golang**:
   - Быстрый язык программирования, хорошо подходящая для сетевых приложений.
   - `net/http` — стандартная библиотека для создания HTTP-серверов.

8. **ASP.NET Core**:
   - Предназначен для создания современных веб-приложений.
   - Поддержка моделей ASP.NET, что делает разработку более удобной.

9. **Ruby on Rails**:
   - Легкий и быстрый фреймворк для создания веб-приложений.
   - Поддержка RESTful API.

### Заключение

Хотя MLX был изначально разработан компанией Microsoft, современные разработчики могут эффективно использовать любой из перечисленных технологий для создания серверов вывода. Выбор конкретной платформы зависит от требований проекта, предпочтений команды разработчиков и специфики задач, связанных с реализацией сервера вывода.

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": "Что такое сервер вывода? И могу ли я использовать MLX для его запуска?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Сервер вывода обычно относится к типу серверов, который предназначен для обработки и хранения данных или выполнения определенных задач. В контексте машинного обучения (ML), это может быть сервер, на котором размещены модели машинного обучения и необходимые данные для их использования.

MLX - это аббревиатура, которая может указывать на различные вещи в зависимости от контекста. Например, в контексте сетевых карт NVIDIA она может означать "Mellanox ConnectX" или "Mellanox InfiniBand", что связано с технологиями передачи данных между процессорами и другими устройствами.

Возможность использования MLX для запуска сервера вывода зависит от конкретной задачи и инфраструктуры, которую вы используете. Если речь идет о сетевом оборудовании, то да, вы можете использовать MLX для обеспечения высокоскоростной коммуникации между вашими серверами, что может улучшить производительность вашего сервера вывода. Однако если речь идет о программном обеспечении для управления сервером вывода, то вам нужно будет обратиться к документации этого программного обеспечения для получения более точной информации.

Если вы хотите использовать MLX для создания сервера вывода, важно убедиться, что ваша система поддерживает совместимость этих технологий и что они соответствуют требованиям вашей задачи."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Сервер вывода (Output Server) — это веб-сервис, который используется для отправки данных в браузер. Он обычно представляет собой приложение или сервис, которое принимает данные от сервера и отправляет их пользователю через HTTP/HTTPS.

### Что такое сервер вывода?

1. **Обработка запросов**: Сервер вывод обрабатывает запросы от браузеров.
2. **Отправка данных**: Отправляет полученные данные (например, HTML, JSON, изображения) обратно клиенту.
3. **Управление сессиями**: Может поддерживать сессии пользователей для сохранения информации о них между запросами.
4. **Множество возможностей**: Позволяет разработчикам создавать различные типы серверов вывода, такие как:
   - **Простой сервер вывода**: Отвечает за обработку простых форматов данных.
   - **Сервер вывода с поддержкой JavaScript**: Обеспечивает возможность взаимодействия с пользователем через JavaScript.
   - **Веб-серверы приложений**: Могут включать дополнительные сервисы, такие как аутентификация, хранение данных пользователя.

### Возможности использования MLX

MLX (Microsoft Live XML) — это устаревшее название Microsoft Live Communication Services, которые были предназначены для создания мультимедийных сервисов. Однако современные разработчики часто используют другие технологии для реализации серверов вывода:

1. **Node.js**:
   - `express`: Простой фреймворк для создания веб-приложений на Node.js.
   - `socket.io`: Для работы с клиентом-серверными потоками данных.
   - `multer`: Поддержка файлов.

2. **Python**:
   - `Flask`: Популярный веб-фреймворк.
   - `FastAPI`: Более современный альтернатива Flask.
   - `Django`: Более масштабная платформа для создания веб-приложений.

3. **Java**:
   - `Spring Boot`: Эффективно интегрируется с другими продуктами компании.
   - `Vaadin`: Специализируется на разработке мультиплатформенных приложений.

4. **PHP**:
   - `Laravel`: Мощное решение для разработки фронтенд-приложений.
   - `Symfony`: Другой мощный фреймворк для PHP.

5. **React Native**:
   - Если речь идет о мобильных приложениях, можно использовать React Native для создания клиентского приложения, которое будет взаимодействовать с серверным приложением.

6. **Vue.js + Axios**:
   - Vue.js — популярный JS-фреймворк для создания пользовательских интерфейсов.
   - Axios — удобный инструмент для асинхронного HTTP-запросов.

7. **Golang**:
   - Быстрый язык программирования, хорошо подходящая для сетевых приложений.
   - `net/http` — стандартная библиотека для создания HTTP-серверов.

8. **ASP.NET Core**:
   - Предназначен для создания современных веб-приложений.
   - Поддержка моделей ASP.NET, что делает разработку более удобной.

9. **Ruby on Rails**:
   - Легкий и быстрый фреймворк для создания веб-приложений.
   - Поддержка RESTful API.

### Заключение

Хотя MLX был изначально разработан компанией Microsoft, современные разработчики могут эффективно использовать любой из перечисленных технологий для создания серверов вывода. Выбор конкретной платформы зависит от требований проекта, предпочтений команды разработчиков и специфики задач, связанных с реализацией сервера вывода."""
    }
]

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 проверить, сколько места использует каждый подкаталог в Ubuntu

Чтобы определить, как распределяется пространство на жестком диске между разными каталогами (подкаталогами), вы можете использовать следующие команды:

1. **`df -h`**:
   Эта команда показывает общее использование пространства по всему жесткому диску и распределение между различными разделами. Пример вывода:

   ```
   Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
   /dev/sda2       40G   35G  5.8G  91% /
   ```

2. **`du -sh *`**:
   Этот командный ряд выводит суммарное количество занимаемого пространства для каждого файла или папки в текущем каталоге и его родителях.

3. **`lsblk`**:
   Команда `lsblk` позволяет увидеть все существующие разделы диска с указанием их размера и расположения относительно других частей диска. Это может помочь понять, какие файлы занимают больше места.

4. **`mount | grep <диск> | awk '{print $3}'`**:
   Если у вас есть несколько разделов на одном диске, можно найти размер каждого раздела с помощью `awk`.

5. **`fdisk -l`**:
   Для более детального анализа использования дисковых разделов, особенно если они разделены на сектора, используйте `fdisk`. Например:

   ```bash
   sudo fdisk -l
   ```

6. **`parted -l`**:
   Аналогичная команда `fdisk`, но может быть полезна для более сложных конфигураций разделений.

7. **`sudo du -a / | sort -n -r`**:
   Эта комбинация помогает сортировать каталоги по размеру от больших к малым, что может быть полезно для понимания распределения.

Обратите внимание, что некоторые из этих инструментов могут требовать дополнительных прав доступа (`sudo`). Также важно убедиться, что вы правильно указываете путь к каталогам, чтобы получить точные результаты.

Чтобы узнать, сколько места занимают каждый из подкаталогов в вашей системе Ubuntu, вы можете использовать команду `du` (disk usage). Этот инструмент поможет вам получить информацию о размерах директорий и файлов.

Вот несколько способов выполнить эту задачу:

1. **Просмотр всего содержимого текущего каталога:**
   ```bash
   du -h --max-depth=1 /путь/к/root_directory/
   ```
   Здесь `/путь/к/root_directory/` замените на путь к корневому каталогу, который хотите проанализировать. `-h` — это опция для вывода размеров в человеческом-readable формате (например, МБ или ГБ), а `--max-depth=1` ограничивает вывод только до первого уровня подкаталогов.

2. **Просмотр всех подкаталогов с рекурсивным анализом:**
   ```bash
   find /путь/к/root_directory/ -type d -exec du -sh {} \;
   ```
   Здесь `find` будет искать все подкаталоги (`-type d`) и вызывать `du -sh` для каждого найденного подкаталога, чтобы вывести его размер в человеческом виде.

3. **Просмотр всех подкаталогов с рекурсивным анализом и суммирование их размеров:**
   ```bash
   find /путь/к/root_directory/ -type d -exec du -sc {} + | sort -n
   ```
   Здесь `du -sc` вычисляет общий размер всех подкаталогов, а `sort -n` отсортирует результат по возрастанию.

Заметьте, что эти команды могут потребовать значительного времени для выполнения, особенно если у вас много файлов и подкаталогов. Если вы работаете с большими директориями, возможно, стоит провести анализ в фоновом режиме, например:
```bash
time find /путь/к/root_directory/ -type d -exec du -sc {} + | sort -n > result.txt
```
Эта команда запустит процесс анализа в фоновом режиме и сохранит результаты в файл `result.txt`.

Пожалуйста, замените `/путь/к/root_directory/` на фактический путь к каталогу, который вы хотите проанализировать.

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 проверить, сколько места использует каждый подкаталог в Ubuntu",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Чтобы определить, как распределяется пространство на жестком диске между разными каталогами (подкаталогами), вы можете использовать следующие команды:

1. **`df -h`**:
   Эта команда показывает общее использование пространства по всему жесткому диску и распределение между различными разделами. Пример вывода:

   ```
   Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
   /dev/sda2       40G   35G  5.8G  91% /
   ```

2. **`du -sh *`**:
   Этот командный ряд выводит суммарное количество занимаемого пространства для каждого файла или папки в текущем каталоге и его родителях.

3. **`lsblk`**:
   Команда `lsblk` позволяет увидеть все существующие разделы диска с указанием их размера и расположения относительно других частей диска. Это может помочь понять, какие файлы занимают больше места.

4. **`mount | grep <диск> | awk '{print $3}'`**:
   Если у вас есть несколько разделов на одном диске, можно найти размер каждого раздела с помощью `awk`.

5. **`fdisk -l`**:
   Для более детального анализа использования дисковых разделов, особенно если они разделены на сектора, используйте `fdisk`. Например:

   ```bash
   sudo fdisk -l
   ```

6. **`parted -l`**:
   Аналогичная команда `fdisk`, но может быть полезна для более сложных конфигураций разделений.

7. **`sudo du -a / | sort -n -r`**:
   Эта комбинация помогает сортировать каталоги по размеру от больших к малым, что может быть полезно для понимания распределения.

Обратите внимание, что некоторые из этих инструментов могут требовать дополнительных прав доступа (`sudo`). Также важно убедиться, что вы правильно указываете путь к каталогам, чтобы получить точные результаты."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Чтобы узнать, сколько места занимают каждый из подкаталогов в вашей системе Ubuntu, вы можете использовать команду `du` (disk usage). Этот инструмент поможет вам получить информацию о размерах директорий и файлов.

Вот несколько способов выполнить эту задачу:

1. **Просмотр всего содержимого текущего каталога:**
   ```bash
   du -h --max-depth=1 /путь/к/root_directory/
   ```
   Здесь `/путь/к/root_directory/` замените на путь к корневому каталогу, который хотите проанализировать. `-h` — это опция для вывода размеров в человеческом-readable формате (например, МБ или ГБ), а `--max-depth=1` ограничивает вывод только до первого уровня подкаталогов.

2. **Просмотр всех подкаталогов с рекурсивным анализом:**
   ```bash
   find /путь/к/root_directory/ -type d -exec du -sh {} \;
   ```
   Здесь `find` будет искать все подкаталоги (`-type d`) и вызывать `du -sh` для каждого найденного подкаталога, чтобы вывести его размер в человеческом виде.

3. **Просмотр всех подкаталогов с рекурсивным анализом и суммирование их размеров:**
   ```bash
   find /путь/к/root_directory/ -type d -exec du -sc {} + | sort -n
   ```
   Здесь `du -sc` вычисляет общий размер всех подкаталогов, а `sort -n` отсортирует результат по возрастанию.

Заметьте, что эти команды могут потребовать значительного времени для выполнения, особенно если у вас много файлов и подкаталогов. Если вы работаете с большими директориями, возможно, стоит провести анализ в фоновом режиме, например:
```bash
time find /путь/к/root_directory/ -type d -exec du -sc {} + | sort -n > result.txt
```
Эта команда запустит процесс анализа в фоновом режиме и сохранит результаты в файл `result.txt`.

Пожалуйста, замените `/путь/к/root_directory/` на фактический путь к каталогу, который вы хотите проанализировать."""
    }
]

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 проверить, сколько места использует каждый подкаталог в Ubuntu

Чтобы узнать, сколько места занимают каждый из подкаталогов в вашей системе Ubuntu, вы можете использовать команду `du` (disk usage). Этот инструмент поможет вам получить информацию о размерах директорий и файлов.

Вот несколько способов выполнить эту задачу:

1. **Просмотр всего содержимого текущего каталога:**
   ```bash
   du -h --max-depth=1 /путь/к/root_directory/
   ```
   Здесь `/путь/к/root_directory/` замените на путь к корневому каталогу, который хотите проанализировать. `-h` — это опция для вывода размеров в человеческом-readable формате (например, МБ или ГБ), а `--max-depth=1` ограничивает вывод только до первого уровня подкаталогов.

2. **Просмотр всех подкаталогов с рекурсивным анализом:**
   ```bash
   find /путь/к/root_directory/ -type d -exec du -sh {} \;
   ```
   Здесь `find` будет искать все подкаталоги (`-type d`) и вызывать `du -sh` для каждого найденного подкаталога, чтобы вывести его размер в человеческом виде.

3. **Просмотр всех подкаталогов с рекурсивным анализом и суммирование их размеров:**
   ```bash
   find /путь/к/root_directory/ -type d -exec du -sc {} + | sort -n
   ```
   Здесь `du -sc` вычисляет общий размер всех подкаталогов, а `sort -n` отсортирует результат по возрастанию.

Заметьте, что эти команды могут потребовать значительного времени для выполнения, особенно если у вас много файлов и подкаталогов. Если вы работаете с большими директориями, возможно, стоит провести анализ в фоновом режиме, например:
```bash
time find /путь/к/root_directory/ -type d -exec du -sc {} + | sort -n > result.txt
```
Эта команда запустит процесс анализа в фоновом режиме и сохранит результаты в файл `result.txt`.

Пожалуйста, замените `/путь/к/root_directory/` на фактический путь к каталогу, который вы хотите проанализировать.

Чтобы определить, как распределяется пространство на жестком диске между разными каталогами (подкаталогами), вы можете использовать следующие команды:

1. **`df -h`**:
   Эта команда показывает общее использование пространства по всему жесткому диску и распределение между различными разделами. Пример вывода:

   ```
   Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
   /dev/sda2       40G   35G  5.8G  91% /
   ```

2. **`du -sh *`**:
   Этот командный ряд выводит суммарное количество занимаемого пространства для каждого файла или папки в текущем каталоге и его родителях.

3. **`lsblk`**:
   Команда `lsblk` позволяет увидеть все существующие разделы диска с указанием их размера и расположения относительно других частей диска. Это может помочь понять, какие файлы занимают больше места.

4. **`mount | grep <диск> | awk '{print $3}'`**:
   Если у вас есть несколько разделов на одном диске, можно найти размер каждого раздела с помощью `awk`.

5. **`fdisk -l`**:
   Для более детального анализа использования дисковых разделов, особенно если они разделены на сектора, используйте `fdisk`. Например:

   ```bash
   sudo fdisk -l
   ```

6. **`parted -l`**:
   Аналогичная команда `fdisk`, но может быть полезна для более сложных конфигураций разделений.

7. **`sudo du -a / | sort -n -r`**:
   Эта комбинация помогает сортировать каталоги по размеру от больших к малым, что может быть полезно для понимания распределения.

Обратите внимание, что некоторые из этих инструментов могут требовать дополнительных прав доступа (`sudo`). Также важно убедиться, что вы правильно указываете путь к каталогам, чтобы получить точные результаты.

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 проверить, сколько места использует каждый подкаталог в Ubuntu",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Чтобы узнать, сколько места занимают каждый из подкаталогов в вашей системе Ubuntu, вы можете использовать команду `du` (disk usage). Этот инструмент поможет вам получить информацию о размерах директорий и файлов.

Вот несколько способов выполнить эту задачу:

1. **Просмотр всего содержимого текущего каталога:**
   ```bash
   du -h --max-depth=1 /путь/к/root_directory/
   ```
   Здесь `/путь/к/root_directory/` замените на путь к корневому каталогу, который хотите проанализировать. `-h` — это опция для вывода размеров в человеческом-readable формате (например, МБ или ГБ), а `--max-depth=1` ограничивает вывод только до первого уровня подкаталогов.

2. **Просмотр всех подкаталогов с рекурсивным анализом:**
   ```bash
   find /путь/к/root_directory/ -type d -exec du -sh {} \;
   ```
   Здесь `find` будет искать все подкаталоги (`-type d`) и вызывать `du -sh` для каждого найденного подкаталога, чтобы вывести его размер в человеческом виде.

3. **Просмотр всех подкаталогов с рекурсивным анализом и суммирование их размеров:**
   ```bash
   find /путь/к/root_directory/ -type d -exec du -sc {} + | sort -n
   ```
   Здесь `du -sc` вычисляет общий размер всех подкаталогов, а `sort -n` отсортирует результат по возрастанию.

Заметьте, что эти команды могут потребовать значительного времени для выполнения, особенно если у вас много файлов и подкаталогов. Если вы работаете с большими директориями, возможно, стоит провести анализ в фоновом режиме, например:
```bash
time find /путь/к/root_directory/ -type d -exec du -sc {} + | sort -n > result.txt
```
Эта команда запустит процесс анализа в фоновом режиме и сохранит результаты в файл `result.txt`.

Пожалуйста, замените `/путь/к/root_directory/` на фактический путь к каталогу, который вы хотите проанализировать."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Чтобы определить, как распределяется пространство на жестком диске между разными каталогами (подкаталогами), вы можете использовать следующие команды:

1. **`df -h`**:
   Эта команда показывает общее использование пространства по всему жесткому диску и распределение между различными разделами. Пример вывода:

   ```
   Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
   /dev/sda2       40G   35G  5.8G  91% /
   ```

2. **`du -sh *`**:
   Этот командный ряд выводит суммарное количество занимаемого пространства для каждого файла или папки в текущем каталоге и его родителях.

3. **`lsblk`**:
   Команда `lsblk` позволяет увидеть все существующие разделы диска с указанием их размера и расположения относительно других частей диска. Это может помочь понять, какие файлы занимают больше места.

4. **`mount | grep <диск> | awk '{print $3}'`**:
   Если у вас есть несколько разделов на одном диске, можно найти размер каждого раздела с помощью `awk`.

5. **`fdisk -l`**:
   Для более детального анализа использования дисковых разделов, особенно если они разделены на сектора, используйте `fdisk`. Например:

   ```bash
   sudo fdisk -l
   ```

6. **`parted -l`**:
   Аналогичная команда `fdisk`, но может быть полезна для более сложных конфигураций разделений.

7. **`sudo du -a / | sort -n -r`**:
   Эта комбинация помогает сортировать каталоги по размеру от больших к малым, что может быть полезно для понимания распределения.

Обратите внимание, что некоторые из этих инструментов могут требовать дополнительных прав доступа (`sudo`). Также важно убедиться, что вы правильно указываете путь к каталогам, чтобы получить точные результаты."""
    }
]

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": "