Instruction: как использовать модальное окно bootstrap?

Использование модального окна Bootstrap очень простое и эффективное. Вот базовый пример того, как это можно сделать:

1. **Скачайте или включите библиотеку Bootstrap**: Если вы используете CDN для Bootstrap, добавьте следующие строки кода в ваш HTML-файл:
   ```html
   <link href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.2/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
   <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.5.1.slim.min.js"></script>
   <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@popperjs/core@2.9.2/dist/umd/popper.min.js"></script>
   <script src="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.2/js/bootstrap.min.js"></script>
   ```

2. **Создайте кнопку для открытия модального окна**:
   ```html
   <button type="button" class="btn btn-primary" data-toggle="modal" data-target="#myModal">Открыть модальное окно</button>

   <!-- Модальное окно -->
   <div id="myModal" class="modal fade" tabindex="-1" role="dialog">
     <div class="modal-dialog" role="document">
       <div class="modal-content">
         <div class="modal-header">
           <h5 class="modal-title">Заголовок модального окна</h5>
           <button type="button" class="close" data-dismiss="modal" aria-label="Close">
             <span aria-hidden="true">×</span>
           </button>
         </div>
         <div class="modal-body">
           Это тело модального окна.
         </div>
         <div class="modal-footer">
           <button type="button" class="btn btn-secondary" data-dismiss="modal">Закрыть</button>
           <button type="button" class="btn btn-primary">Подтвердить</button>
         </div>
       </div><!-- /.modal-content -->
     </div><!-- /.modal-dialog -->
   </div><!-- /.modal -->
   ```

### Основные свойства модального окна Bootstrap

- `data-toggle="modal"`: Указывает на то, что элемент будет использоваться для открытия модального окна.
- `data-target="#myModal"`: Указывает ID модального окна.

### Дополнительные опции

Вы можете настроить поведение модального окна с помощью различных атрибутов и классов:

- `aria-labelledby`: Идентификатор заголовка модального окна.
- `aria-describedby`: Идентификаторы дополнительных текстовых описаний.
- `role="dialog"`: Устанавливает роль модального окна.
- `aria-modal="true"`: Указывает, что модальное окно является полноценным диалоговым окном.

### Пример с дополнительными опциями

```html
<button type="button" class="btn btn-primary" data-toggle="modal" data-target="#myModal" data-backdrop="static" data-keyboard="false">Открыть модальное окно</button>

<!-- Модальное окно -->
<div id="myModal" class="modal fade" tabindex="-1" role="dialog" aria-labelledby="exampleModalLabel" aria-hidden="true">
  <div class="modal-dialog" role="document">
    <div class="modal-content">
      <div class="modal-header">
        <h5 class="modal-title" id="exampleModalLabel">Заголовок модального окна</h5>
        <button type="button" class="close" data-dismiss="modal" aria-label="Close">
          <span aria-hidden="true">×</span>
        </button>
      </div>
      <div class="modal-body">
        Это тело модального окна.
      </div>
      <div class="modal-footer">
        <button type="button" class="btn btn-secondary" data-dismiss="modal">Закрыть</button>
        <button type="button" class="btn btn-primary">Подтвердить</button>
      </div>
    </div><!-- /.modal-content -->
  </div><!-- /.modal-dialog -->
</div><!-- /.modal -->
```

Теперь у вас есть базовая концепция модального окна Bootstrap. Вы можете настроить его по своему вкусу, добавив больше содержимого или изменяя стили.

Для использования модального окна Bootstrap вы можете воспользоваться компонентом `Modal`. Вот пример простого создания и отображения модального окна:

1. **Установка библиотеки Bootstrap**:
   Если библиотека еще не установлена, используйте команду npm или yarn для установки:
   ```bash
   npm install bootstrap --save
   # или
   yarn add bootstrap
   ```

2. **Создание HTML-кода модуля**:
   Вставьте следующий код в ваш HTML файл (например, в `index.html`):

```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Bootstrap Modal</title>
    <!-- Подключаем Bootstrap CSS -->
    <link href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.2/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
</head>
<body>

<div class="container mt-5">
    <!-- Модальное окно -->
    <button type="button" class="btn btn-primary mb-3" data-toggle="modal" data-target="#exampleModal">
        Открыть модальное окно
    </button>

    <!-- Модальное окно с контентом -->
    <div class="modal fade" id="exampleModal" tabindex="-1" role="dialog" aria-labelledby="exampleModalLabel" aria-hidden="true">
        <div class="modal-dialog modal-lg" role="document">
            <div class="modal-content">
                <div class="modal-header">
                    <h5 class="modal-title" id="exampleModalLabel">Заголовок модального окна</h5>
                    <button type="button" class="close" data-dismiss="modal" aria-label="Close">
                        <span aria-hidden="true">×</span>
                    </button>
                </div>
                <div class="modal-body">
                    <p>Этот модуль содержит текстовое содержимое.</p>
                    <p>Это может быть больше текста, если нужно.</p>
                </div>
                <div class="modal-footer">
                    <button type="button" class="btn btn-secondary" data-dismiss="modal">Закрыть</button>
                    <button type="button" class="btn btn-primary">Продолжить</button>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
</div>

<!-- Подключаем JavaScript для работы с модальными окнам -->
<script src="https://code.jquery.com/jquery-3.5.1.slim.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@popperjs/core@2.9.2/dist/umd/popper.min.js"></script>
<script src="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.2/js/bootstrap.min.js"></script>
</body>
</html>
```

### Что делает каждый элемент?

- `<button>`: Этот элемент используется для открытия модального окна.
  - `data-toggle="modal"`: Указывает на то, что кнопка должна открывать модальное окно.
  - `data-target="#exampleModal"`: Определяет ID модального окна.

- `<div class="modal fade" ... >`: Это контейнер для самого модального окна. Его атрибуты определяют размеры и стиль.
  - `id="exampleModal"`: Уникальный идентификатор для этого окна.
  - `class="modal fade"`: Класс Bootstrap для поддержки анимации и стилей.
  - `role="dialog"`: Для навигации между диалогами.
  - `aria-labelledby`, `aria-hidden`: Атрибуты для доступности.

- `<div class="modal-content">...</div>`: Содержит собственно содержимое модального окна.
  - `class="modal-dialog"`: Размер и форма окна.
  - `class="modal-lg"`: Увеличивает размер окна до "большой".

- `<div class="modal-header">...</div>`: Область заголовка модального окна.
  - `class="modal-title"`: Текст заголовка.
  - `<button... data-dismiss="modal">X</button>`: Закрывающий элемент кнопки.

- `<div class="modal-body">...</div>`: Область содержимого модального окна.
  - Здесь помещается основная информация.

- `<div class="modal-footer">...</div>`: Область кнопок внизу модального окна.
  - `<button... data-dismiss="modal">Закрыть</button>`: Стандартная кнопка закрытия.
  - `<button...>Продолжить</button>`: Дополнительная кнопка, которая запускает действие после закрытия.

Этот пример демонстрирует базовый подход к созданию и использованию модальных окон в Bootstrap. Вы можете адаптировать его под свои нужды, добавив дополнительные элементы, изменения стиля или логику взаимодействия с данными.

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 использовать модальное окно bootstrap?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Использование модального окна Bootstrap очень простое и эффективное. Вот базовый пример того, как это можно сделать:

1. **Скачайте или включите библиотеку Bootstrap**: Если вы используете CDN для Bootstrap, добавьте следующие строки кода в ваш HTML-файл:
   ```html
   <link href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.2/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
   <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.5.1.slim.min.js"></script>
   <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@popperjs/core@2.9.2/dist/umd/popper.min.js"></script>
   <script src="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.2/js/bootstrap.min.js"></script>
   ```

2. **Создайте кнопку для открытия модального окна**:
   ```html
   <button type="button" class="btn btn-primary" data-toggle="modal" data-target="#myModal">Открыть модальное окно</button>

   <!-- Модальное окно -->
   <div id="myModal" class="modal fade" tabindex="-1" role="dialog">
     <div class="modal-dialog" role="document">
       <div class="modal-content">
         <div class="modal-header">
           <h5 class="modal-title">Заголовок модального окна</h5>
           <button type="button" class="close" data-dismiss="modal" aria-label="Close">
             <span aria-hidden="true">×</span>
           </button>
         </div>
         <div class="modal-body">
           Это тело модального окна.
         </div>
         <div class="modal-footer">
           <button type="button" class="btn btn-secondary" data-dismiss="modal">Закрыть</button>
           <button type="button" class="btn btn-primary">Подтвердить</button>
         </div>
       </div><!-- /.modal-content -->
     </div><!-- /.modal-dialog -->
   </div><!-- /.modal -->
   ```

### Основные свойства модального окна Bootstrap

- `data-toggle="modal"`: Указывает на то, что элемент будет использоваться для открытия модального окна.
- `data-target="#myModal"`: Указывает ID модального окна.

### Дополнительные опции

Вы можете настроить поведение модального окна с помощью различных атрибутов и классов:

- `aria-labelledby`: Идентификатор заголовка модального окна.
- `aria-describedby`: Идентификаторы дополнительных текстовых описаний.
- `role="dialog"`: Устанавливает роль модального окна.
- `aria-modal="true"`: Указывает, что модальное окно является полноценным диалоговым окном.

### Пример с дополнительными опциями

```html
<button type="button" class="btn btn-primary" data-toggle="modal" data-target="#myModal" data-backdrop="static" data-keyboard="false">Открыть модальное окно</button>

<!-- Модальное окно -->
<div id="myModal" class="modal fade" tabindex="-1" role="dialog" aria-labelledby="exampleModalLabel" aria-hidden="true">
  <div class="modal-dialog" role="document">
    <div class="modal-content">
      <div class="modal-header">
        <h5 class="modal-title" id="exampleModalLabel">Заголовок модального окна</h5>
        <button type="button" class="close" data-dismiss="modal" aria-label="Close">
          <span aria-hidden="true">×</span>
        </button>
      </div>
      <div class="modal-body">
        Это тело модального окна.
      </div>
      <div class="modal-footer">
        <button type="button" class="btn btn-secondary" data-dismiss="modal">Закрыть</button>
        <button type="button" class="btn btn-primary">Подтвердить</button>
      </div>
    </div><!-- /.modal-content -->
  </div><!-- /.modal-dialog -->
</div><!-- /.modal -->
```

Теперь у вас есть базовая концепция модального окна Bootstrap. Вы можете настроить его по своему вкусу, добавив больше содержимого или изменяя стили."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для использования модального окна Bootstrap вы можете воспользоваться компонентом `Modal`. Вот пример простого создания и отображения модального окна:

1. **Установка библиотеки Bootstrap**:
   Если библиотека еще не установлена, используйте команду npm или yarn для установки:
   ```bash
   npm install bootstrap --save
   # или
   yarn add bootstrap
   ```

2. **Создание HTML-кода модуля**:
   Вставьте следующий код в ваш HTML файл (например, в `index.html`):

```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Bootstrap Modal</title>
    <!-- Подключаем Bootstrap CSS -->
    <link href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.2/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
</head>
<body>

<div class="container mt-5">
    <!-- Модальное окно -->
    <button type="button" class="btn btn-primary mb-3" data-toggle="modal" data-target="#exampleModal">
        Открыть модальное окно
    </button>

    <!-- Модальное окно с контентом -->
    <div class="modal fade" id="exampleModal" tabindex="-1" role="dialog" aria-labelledby="exampleModalLabel" aria-hidden="true">
        <div class="modal-dialog modal-lg" role="document">
            <div class="modal-content">
                <div class="modal-header">
                    <h5 class="modal-title" id="exampleModalLabel">Заголовок модального окна</h5>
                    <button type="button" class="close" data-dismiss="modal" aria-label="Close">
                        <span aria-hidden="true">×</span>
                    </button>
                </div>
                <div class="modal-body">
                    <p>Этот модуль содержит текстовое содержимое.</p>
                    <p>Это может быть больше текста, если нужно.</p>
                </div>
                <div class="modal-footer">
                    <button type="button" class="btn btn-secondary" data-dismiss="modal">Закрыть</button>
                    <button type="button" class="btn btn-primary">Продолжить</button>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
</div>

<!-- Подключаем JavaScript для работы с модальными окнам -->
<script src="https://code.jquery.com/jquery-3.5.1.slim.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@popperjs/core@2.9.2/dist/umd/popper.min.js"></script>
<script src="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.2/js/bootstrap.min.js"></script>
</body>
</html>
```

### Что делает каждый элемент?

- `<button>`: Этот элемент используется для открытия модального окна.
  - `data-toggle="modal"`: Указывает на то, что кнопка должна открывать модальное окно.
  - `data-target="#exampleModal"`: Определяет ID модального окна.

- `<div class="modal fade" ... >`: Это контейнер для самого модального окна. Его атрибуты определяют размеры и стиль.
  - `id="exampleModal"`: Уникальный идентификатор для этого окна.
  - `class="modal fade"`: Класс Bootstrap для поддержки анимации и стилей.
  - `role="dialog"`: Для навигации между диалогами.
  - `aria-labelledby`, `aria-hidden`: Атрибуты для доступности.

- `<div class="modal-content">...</div>`: Содержит собственно содержимое модального окна.
  - `class="modal-dialog"`: Размер и форма окна.
  - `class="modal-lg"`: Увеличивает размер окна до "большой".

- `<div class="modal-header">...</div>`: Область заголовка модального окна.
  - `class="modal-title"`: Текст заголовка.
  - `<button... data-dismiss="modal">X</button>`: Закрывающий элемент кнопки.

- `<div class="modal-body">...</div>`: Область содержимого модального окна.
  - Здесь помещается основная информация.

- `<div class="modal-footer">...</div>`: Область кнопок внизу модального окна.
  - `<button... data-dismiss="modal">Закрыть</button>`: Стандартная кнопка закрытия.
  - `<button...>Продолжить</button>`: Дополнительная кнопка, которая запускает действие после закрытия.

Этот пример демонстрирует базовый подход к созданию и использованию модальных окон в Bootstrap. Вы можете адаптировать его под свои нужды, добавив дополнительные элементы, изменения стиля или логику взаимодействия с данными."""
    }
]

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: является ли исправление и объяснение ЛММ, когда оно ошибается, допустимой формой его обучения?

Да, исправление и объяснение ошибок в обучении моделей является важной частью процесса обучения. Это позволяет:

1. **Улучшение модели**: Анализ ошибок помогает выявить слабые места и области улучшения для дальнейшего обучения.

2. **Обучение на основе примеров**: Обучение на конкретных примерах с исправлениями показывает модель, как реагировать на различные ситуации и ошибки.

3. **Повышение точности**: Регулярное исправление ошибок улучшает общую точность и надежность модели.

4. **Программирование обратной связи**: В процессе обучения часто используется обратная связь, которая корректирует ошибки путем добавления новых примеров или изменений параметров модели.

5. **Соблюдение правил и норм**: Объяснение ошибок помогает ученикам соблюдать правила и нормы при обучении, что способствует более надежному обучению.

6. **Взаимодействие между учителем и учеником**: Эффективное взаимодействие между учителем и учеником (например, через обсуждение ошибок) укрепляет понимание теории и практики.

7. **Фиксация знаний**: Объясняя ошибки, ученики закрепляют полученные знания и навыки, делая их более стойкими.

Таким образом, исправление и объяснение ошибок являются неотъемлемыми частями эффективного обучения моделей, включая и ЛММ (локальные методы машинного обучения).

Исправление и объяснение модели, когда она ошибается, является важной частью процесса обучения машинного логистического моделей (LMM). Это называется обратным обучением или обратным потоком данных.

Когда модель ошибается, мы можем использовать эти данные для улучшения ее работы. Например, если модель неправильно классифицирует определенный тип текст, мы можем добавить этот текст в обучающую выборку с соответствующей меткой класса. Таким образом, модель будет учиться отличать такие случаи лучше.

Однако важно помнить, что это не всегда эффективно. В некоторых случаях, особенно при работе с сложными задачами, может быть труднее найти правильные примеры для обучения, которые точно отражают ошибки модели. Кроме того, слишком частое использование обратного потока данных может привести к переобучению, если новые данные слишком сильно влияют на модель.

Таким образом, обратное обучение - это мощный инструмент, но он должен использоваться осторожно и строго контролироваться, чтобы избежать переобучения и сохранить общую точность 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": "является ли исправление и объяснение ЛММ, когда оно ошибается, допустимой формой его обучения?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Да, исправление и объяснение ошибок в обучении моделей является важной частью процесса обучения. Это позволяет:

1. **Улучшение модели**: Анализ ошибок помогает выявить слабые места и области улучшения для дальнейшего обучения.

2. **Обучение на основе примеров**: Обучение на конкретных примерах с исправлениями показывает модель, как реагировать на различные ситуации и ошибки.

3. **Повышение точности**: Регулярное исправление ошибок улучшает общую точность и надежность модели.

4. **Программирование обратной связи**: В процессе обучения часто используется обратная связь, которая корректирует ошибки путем добавления новых примеров или изменений параметров модели.

5. **Соблюдение правил и норм**: Объяснение ошибок помогает ученикам соблюдать правила и нормы при обучении, что способствует более надежному обучению.

6. **Взаимодействие между учителем и учеником**: Эффективное взаимодействие между учителем и учеником (например, через обсуждение ошибок) укрепляет понимание теории и практики.

7. **Фиксация знаний**: Объясняя ошибки, ученики закрепляют полученные знания и навыки, делая их более стойкими.

Таким образом, исправление и объяснение ошибок являются неотъемлемыми частями эффективного обучения моделей, включая и ЛММ (локальные методы машинного обучения)."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Исправление и объяснение модели, когда она ошибается, является важной частью процесса обучения машинного логистического моделей (LMM). Это называется обратным обучением или обратным потоком данных.

Когда модель ошибается, мы можем использовать эти данные для улучшения ее работы. Например, если модель неправильно классифицирует определенный тип текст, мы можем добавить этот текст в обучающую выборку с соответствующей меткой класса. Таким образом, модель будет учиться отличать такие случаи лучше.

Однако важно помнить, что это не всегда эффективно. В некоторых случаях, особенно при работе с сложными задачами, может быть труднее найти правильные примеры для обучения, которые точно отражают ошибки модели. Кроме того, слишком частое использование обратного потока данных может привести к переобучению, если новые данные слишком сильно влияют на модель.

Таким образом, обратное обучение - это мощный инструмент, но он должен использоваться осторожно и строго контролироваться, чтобы избежать переобучения и сохранить общую точность 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: является ли исправление и объяснение ЛММ, когда оно ошибается, допустимой формой его обучения?

Исправление и объяснение модели, когда она ошибается, является важной частью процесса обучения машинного логистического моделей (LMM). Это называется обратным обучением или обратным потоком данных.

Когда модель ошибается, мы можем использовать эти данные для улучшения ее работы. Например, если модель неправильно классифицирует определенный тип текст, мы можем добавить этот текст в обучающую выборку с соответствующей меткой класса. Таким образом, модель будет учиться отличать такие случаи лучше.

Однако важно помнить, что это не всегда эффективно. В некоторых случаях, особенно при работе с сложными задачами, может быть труднее найти правильные примеры для обучения, которые точно отражают ошибки модели. Кроме того, слишком частое использование обратного потока данных может привести к переобучению, если новые данные слишком сильно влияют на модель.

Таким образом, обратное обучение - это мощный инструмент, но он должен использоваться осторожно и строго контролироваться, чтобы избежать переобучения и сохранить общую точность модели.

Да, исправление и объяснение ошибок в обучении моделей является важной частью процесса обучения. Это позволяет:

1. **Улучшение модели**: Анализ ошибок помогает выявить слабые места и области улучшения для дальнейшего обучения.

2. **Обучение на основе примеров**: Обучение на конкретных примерах с исправлениями показывает модель, как реагировать на различные ситуации и ошибки.

3. **Повышение точности**: Регулярное исправление ошибок улучшает общую точность и надежность модели.

4. **Программирование обратной связи**: В процессе обучения часто используется обратная связь, которая корректирует ошибки путем добавления новых примеров или изменений параметров модели.

5. **Соблюдение правил и норм**: Объяснение ошибок помогает ученикам соблюдать правила и нормы при обучении, что способствует более надежному обучению.

6. **Взаимодействие между учителем и учеником**: Эффективное взаимодействие между учителем и учеником (например, через обсуждение ошибок) укрепляет понимание теории и практики.

7. **Фиксация знаний**: Объясняя ошибки, ученики закрепляют полученные знания и навыки, делая их более стойкими.

Таким образом, исправление и объяснение ошибок являются неотъемлемыми частями эффективного обучения моделей, включая и ЛММ (локальные методы машинного обучения).

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": "является ли исправление и объяснение ЛММ, когда оно ошибается, допустимой формой его обучения?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Исправление и объяснение модели, когда она ошибается, является важной частью процесса обучения машинного логистического моделей (LMM). Это называется обратным обучением или обратным потоком данных.

Когда модель ошибается, мы можем использовать эти данные для улучшения ее работы. Например, если модель неправильно классифицирует определенный тип текст, мы можем добавить этот текст в обучающую выборку с соответствующей меткой класса. Таким образом, модель будет учиться отличать такие случаи лучше.

Однако важно помнить, что это не всегда эффективно. В некоторых случаях, особенно при работе с сложными задачами, может быть труднее найти правильные примеры для обучения, которые точно отражают ошибки модели. Кроме того, слишком частое использование обратного потока данных может привести к переобучению, если новые данные слишком сильно влияют на модель.

Таким образом, обратное обучение - это мощный инструмент, но он должен использоваться осторожно и строго контролироваться, чтобы избежать переобучения и сохранить общую точность модели."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Да, исправление и объяснение ошибок в обучении моделей является важной частью процесса обучения. Это позволяет:

1. **Улучшение модели**: Анализ ошибок помогает выявить слабые места и области улучшения для дальнейшего обучения.

2. **Обучение на основе примеров**: Обучение на конкретных примерах с исправлениями показывает модель, как реагировать на различные ситуации и ошибки.

3. **Повышение точности**: Регулярное исправление ошибок улучшает общую точность и надежность модели.

4. **Программирование обратной связи**: В процессе обучения часто используется обратная связь, которая корректирует ошибки путем добавления новых примеров или изменений параметров модели.

5. **Соблюдение правил и норм**: Объяснение ошибок помогает ученикам соблюдать правила и нормы при обучении, что способствует более надежному обучению.

6. **Взаимодействие между учителем и учеником**: Эффективное взаимодействие между учителем и учеником (например, через обсуждение ошибок) укрепляет понимание теории и практики.

7. **Фиксация знаний**: Объясняя ошибки, ученики закрепляют полученные знания и навыки, делая их более стойкими.

Таким образом, исправление и объяснение ошибок являются неотъемлемыми частями эффективного обучения моделей, включая и ЛММ (локальные методы машинного обучения)."""
    }
]

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: Где добавляются параметры с использованием метода LoRA для тонкой настройки трансформеров?

Методы LoRA (Low-Rank Adaptation) используются в процессе тонкой настройки трансформеров, чтобы оптимизировать их на конкретных данных. В частности, параметры LoRA добавляют в следующие слои модели:

1. **Входные и выходные слои**: Эти слои обычно не подвергаются изменению, так как они непосредственно связаны с входными данными и выходами модели.

2. **Средние слои** (например, слой `MLP` или `FeedForward`) - здесь происходит основная часть работы с параметрами. Здесь можно добавлять новые веса, которые будут адаптировываться к данным.

3. **Флэш-память** (Flash Attention): Этот механизм используется внутри слоев `MLP`, где веса могут быть динамически изменены при обучении.

4. **Классификаторы** (в том числе и выходные слои) - эти параметры также могут быть адаптированы через LoRA.

5. **Базовые слои** (например, `Convolutional Layers` в случае применения трансформера для изображений) - иногда дополнительно оптимизируются с помощью LoRA.

6. **Псевдо-средние слои** (pseudo-mid-layer) - это дополнительные слои, созданные путем добавления случайных параметров, которые затем адаптируются вместе с остальными слоями.

Таким образом, LoRA позволяет гибко адаптировать модель к специфическим условиям обучения, повышая точность и производительность на конкретных задачах.

Методы LORA (Low-Rank Adaptation of Neural Networks) и LoRA-Tiny используются для тонкой настройки сложных моделей, таких как трансформеры, путем добавления дополнительных параметров к существующим весам модели. Это позволяет улучшить точность модели без необходимости пересоздания или переобучения всей сети.

Добавление параметров с использованием метода LORA обычно выполняется следующим образом:

1. **Создание дополнительного слоя**: Создается новый слой, который будет содержать параметры, которые будут адаптироваться в процессе обучения.

2. **Подключение к исходному трансформеру**: Этот новый слой подключается к уже обученной модели трансформера, но не заменяет его полностью. Вместо этого он добавляется к нему.

3. **Обучение параметров нового слоя**: Параметры этого дополнительного слоя обучаются вместе со всем остальным модельным архитектурным структурой, используя оптимизатор и функцию потерь.

4. **Адаптация весов**: После завершения обучения, эти новые параметры могут быть применены к основной модели, что может привести к улучшению ее производительности.

В контексте использования метода LoRA, это также означает, что вы можете использовать специализированный инструментарий, такой как `pytorch-lm-adapt` из PyTorch, чтобы легко добавлять и адаптировать параметры с помощью LORA.

Если вы хотите использовать метод LORA для вашего конкретного трансформера, вам потребуется модифицировать код вашей модели, добавив соответствующие блоки для создания и подключения нового слоя с параметрами LORA.

Помните, что при использовании метода LORA важно правильно настроить параметры, такие как ранг адаптивных параметров, чтобы предотвратить переобучение и обеспечить эффективное поведение 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": "Где добавляются параметры с использованием метода LoRA для тонкой настройки трансформеров?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Методы LoRA (Low-Rank Adaptation) используются в процессе тонкой настройки трансформеров, чтобы оптимизировать их на конкретных данных. В частности, параметры LoRA добавляют в следующие слои модели:

1. **Входные и выходные слои**: Эти слои обычно не подвергаются изменению, так как они непосредственно связаны с входными данными и выходами модели.

2. **Средние слои** (например, слой `MLP` или `FeedForward`) - здесь происходит основная часть работы с параметрами. Здесь можно добавлять новые веса, которые будут адаптировываться к данным.

3. **Флэш-память** (Flash Attention): Этот механизм используется внутри слоев `MLP`, где веса могут быть динамически изменены при обучении.

4. **Классификаторы** (в том числе и выходные слои) - эти параметры также могут быть адаптированы через LoRA.

5. **Базовые слои** (например, `Convolutional Layers` в случае применения трансформера для изображений) - иногда дополнительно оптимизируются с помощью LoRA.

6. **Псевдо-средние слои** (pseudo-mid-layer) - это дополнительные слои, созданные путем добавления случайных параметров, которые затем адаптируются вместе с остальными слоями.

Таким образом, LoRA позволяет гибко адаптировать модель к специфическим условиям обучения, повышая точность и производительность на конкретных задачах."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Методы LORA (Low-Rank Adaptation of Neural Networks) и LoRA-Tiny используются для тонкой настройки сложных моделей, таких как трансформеры, путем добавления дополнительных параметров к существующим весам модели. Это позволяет улучшить точность модели без необходимости пересоздания или переобучения всей сети.

Добавление параметров с использованием метода LORA обычно выполняется следующим образом:

1. **Создание дополнительного слоя**: Создается новый слой, который будет содержать параметры, которые будут адаптироваться в процессе обучения.

2. **Подключение к исходному трансформеру**: Этот новый слой подключается к уже обученной модели трансформера, но не заменяет его полностью. Вместо этого он добавляется к нему.

3. **Обучение параметров нового слоя**: Параметры этого дополнительного слоя обучаются вместе со всем остальным модельным архитектурным структурой, используя оптимизатор и функцию потерь.

4. **Адаптация весов**: После завершения обучения, эти новые параметры могут быть применены к основной модели, что может привести к улучшению ее производительности.

В контексте использования метода LoRA, это также означает, что вы можете использовать специализированный инструментарий, такой как `pytorch-lm-adapt` из PyTorch, чтобы легко добавлять и адаптировать параметры с помощью LORA.

Если вы хотите использовать метод LORA для вашего конкретного трансформера, вам потребуется модифицировать код вашей модели, добавив соответствующие блоки для создания и подключения нового слоя с параметрами LORA.

Помните, что при использовании метода LORA важно правильно настроить параметры, такие как ранг адаптивных параметров, чтобы предотвратить переобучение и обеспечить эффективное поведение 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: Где добавляются параметры с использованием метода LoRA для тонкой настройки трансформеров?

Методы LORA (Low-Rank Adaptation of Neural Networks) и LoRA-Tiny используются для тонкой настройки сложных моделей, таких как трансформеры, путем добавления дополнительных параметров к существующим весам модели. Это позволяет улучшить точность модели без необходимости пересоздания или переобучения всей сети.

Добавление параметров с использованием метода LORA обычно выполняется следующим образом:

1. **Создание дополнительного слоя**: Создается новый слой, который будет содержать параметры, которые будут адаптироваться в процессе обучения.

2. **Подключение к исходному трансформеру**: Этот новый слой подключается к уже обученной модели трансформера, но не заменяет его полностью. Вместо этого он добавляется к нему.

3. **Обучение параметров нового слоя**: Параметры этого дополнительного слоя обучаются вместе со всем остальным модельным архитектурным структурой, используя оптимизатор и функцию потерь.

4. **Адаптация весов**: После завершения обучения, эти новые параметры могут быть применены к основной модели, что может привести к улучшению ее производительности.

В контексте использования метода LoRA, это также означает, что вы можете использовать специализированный инструментарий, такой как `pytorch-lm-adapt` из PyTorch, чтобы легко добавлять и адаптировать параметры с помощью LORA.

Если вы хотите использовать метод LORA для вашего конкретного трансформера, вам потребуется модифицировать код вашей модели, добавив соответствующие блоки для создания и подключения нового слоя с параметрами LORA.

Помните, что при использовании метода LORA важно правильно настроить параметры, такие как ранг адаптивных параметров, чтобы предотвратить переобучение и обеспечить эффективное поведение модели.

Методы LoRA (Low-Rank Adaptation) используются в процессе тонкой настройки трансформеров, чтобы оптимизировать их на конкретных данных. В частности, параметры LoRA добавляют в следующие слои модели:

1. **Входные и выходные слои**: Эти слои обычно не подвергаются изменению, так как они непосредственно связаны с входными данными и выходами модели.

2. **Средние слои** (например, слой `MLP` или `FeedForward`) - здесь происходит основная часть работы с параметрами. Здесь можно добавлять новые веса, которые будут адаптировываться к данным.

3. **Флэш-память** (Flash Attention): Этот механизм используется внутри слоев `MLP`, где веса могут быть динамически изменены при обучении.

4. **Классификаторы** (в том числе и выходные слои) - эти параметры также могут быть адаптированы через LoRA.

5. **Базовые слои** (например, `Convolutional Layers` в случае применения трансформера для изображений) - иногда дополнительно оптимизируются с помощью LoRA.

6. **Псевдо-средние слои** (pseudo-mid-layer) - это дополнительные слои, созданные путем добавления случайных параметров, которые затем адаптируются вместе с остальными слоями.

Таким образом, LoRA позволяет гибко адаптировать модель к специфическим условиям обучения, повышая точность и производительность на конкретных задачах.

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": "Где добавляются параметры с использованием метода LoRA для тонкой настройки трансформеров?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Методы LORA (Low-Rank Adaptation of Neural Networks) и LoRA-Tiny используются для тонкой настройки сложных моделей, таких как трансформеры, путем добавления дополнительных параметров к существующим весам модели. Это позволяет улучшить точность модели без необходимости пересоздания или переобучения всей сети.

Добавление параметров с использованием метода LORA обычно выполняется следующим образом:

1. **Создание дополнительного слоя**: Создается новый слой, который будет содержать параметры, которые будут адаптироваться в процессе обучения.

2. **Подключение к исходному трансформеру**: Этот новый слой подключается к уже обученной модели трансформера, но не заменяет его полностью. Вместо этого он добавляется к нему.

3. **Обучение параметров нового слоя**: Параметры этого дополнительного слоя обучаются вместе со всем остальным модельным архитектурным структурой, используя оптимизатор и функцию потерь.

4. **Адаптация весов**: После завершения обучения, эти новые параметры могут быть применены к основной модели, что может привести к улучшению ее производительности.

В контексте использования метода LoRA, это также означает, что вы можете использовать специализированный инструментарий, такой как `pytorch-lm-adapt` из PyTorch, чтобы легко добавлять и адаптировать параметры с помощью LORA.

Если вы хотите использовать метод LORA для вашего конкретного трансформера, вам потребуется модифицировать код вашей модели, добавив соответствующие блоки для создания и подключения нового слоя с параметрами LORA.

Помните, что при использовании метода LORA важно правильно настроить параметры, такие как ранг адаптивных параметров, чтобы предотвратить переобучение и обеспечить эффективное поведение модели."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Методы LoRA (Low-Rank Adaptation) используются в процессе тонкой настройки трансформеров, чтобы оптимизировать их на конкретных данных. В частности, параметры LoRA добавляют в следующие слои модели:

1. **Входные и выходные слои**: Эти слои обычно не подвергаются изменению, так как они непосредственно связаны с входными данными и выходами модели.

2. **Средние слои** (например, слой `MLP` или `FeedForward`) - здесь происходит основная часть работы с параметрами. Здесь можно добавлять новые веса, которые будут адаптировываться к данным.

3. **Флэш-память** (Flash Attention): Этот механизм используется внутри слоев `MLP`, где веса могут быть динамически изменены при обучении.

4. **Классификаторы** (в том числе и выходные слои) - эти параметры также могут быть адаптированы через LoRA.

5. **Базовые слои** (например, `Convolutional Layers` в случае применения трансформера для изображений) - иногда дополнительно оптимизируются с помощью LoRA.

6. **Псевдо-средние слои** (pseudo-mid-layer) - это дополнительные слои, созданные путем добавления случайных параметров, которые затем адаптируются вместе с остальными слоями.

Таким образом, LoRA позволяет гибко адаптировать модель к специфическим условиям обучения, повышая точность и производительность на конкретных задачах."""
    }
]

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: У меня в компьютере процессор ryzen 5500u с интегрированной графикой Vega, что мне нужно использовать, чтобы убедиться, что все мои ресурсы используются при запуске локальных LLM?

Для проверки использования всех ресурсов вашего компьютера (в частности, процессора и видеокарты) при работе с локальными LLM (например, OpenAI GPT-3), вы можете выполнить несколько шагов:

### 1. **Проверка CPU**
   - Откройте программу `Task Manager` (или `Activity Monitor` на macOS).
   - Найдите процесс, который запускает ваш LLM.
   - Посмотрите на использование CPU:
     - Общее потребление: это общее время работы всей системы.
     - Время для конкретного процесса: это время, когда только этот процесс работает.

### 2. **Проверка GPU**
   - Для Windows:
     1. Откройте `任务管理器`.
     2. Перейдите в раздел `Процессор`.
     3. В разделе `GPU` найдите процесс, связанный с вашим LLM.
     4. Посмотрите на использование GPU:
        - Время работы GPU: это время, когда только эта видеокарта используется.
        - Частота графики (GFX): показывает скорость графики.
        - Объем памяти (VRAM): количество оперативной памяти, используемой для работы с видео.

   - Для macOS:
     1. Откройте `System Profiler`.
     2. Перейдите в раздел `Hardware > Graphics`.
     3. Найдите процесс, связанный с вашим LLM.
     4. Посмотрите на следующие параметры:
        - Время работы видеокарты
        - Частота графики
        - Объем памяти

### 3. **Использование утилит**
   - **Process Explorer** (на Windows):
     - Это мощный инструмент для анализа процессов и их ресурсов.
     - Можно настроить его для отображения информации о CPU и GPU.

   - **Activity Monitor** (на macOS):
     - Аналогичную функциональность имеет, но может быть немного проще.

   - **GPU-Z**:
     - Утилита для мониторинга параметров видеокарт.
     - Позволяет отслеживать частоту графики, объем памяти и многое другое.

### 4. **Общие рекомендации**
   - Если процессоры Ryzen 5500U не используют весь доступный процессорное время, возможно, стоит проверить настройки BIOS/UEFI или драйверов для оптимизации.
   - Для более точного контроля рекомендую использовать специализированные инструменты, которые специально разработаны для мониторинга системных ресурсов.

### Заключение
Чтобы точно определить, как распределяются ресурсы между различными процессами, особенно учитывая работу LLM, используйте комплексные методы мониторинга, включая инструменты вроде Task Manager, Activity Monitor, Process Explorer и GPU-Z. Эти средства позволят вам получить детальную информацию о том, какие процессы активно работают и сколько времени они реально тратят на выполнение задач.

Для запуска большого количества машинного обучения (LLM) на вашем ноутбуке с процессором Ryzen 5 5500U и интегрированной графической картой Vega, важно учитывать несколько факторов:

1. **Операционная система**: Убедитесь, что вы используете операционную систему, которая поддерживает необходимые библиотеки для работы с LLM. Обычно это Ubuntu или Debian.

2. **Процессорные задачи**:
   - Используйте `taskset` для ограничения выполнения определенных процессов только на ядрах процессора.
   - Установите `numactl`, который позволяет распределить нагрузку между ядрами.

3. **Материнская плата и BIOS**:
   - Убедитесь, что BIOS/UEFI установлены на последнюю версию.
   - Настройки энергосбережения могут быть отключены или изменены, чтобы обеспечить максимальное использование мощности.

4. **Память**:
   - Убедитесь, что ваша память работает корректно и не превышает ее пределы.
   - Проверьте стабильность системы через команду `memtest86+`.

5. **Графическая карта**:
   - Если вы хотите использовать графическую карту для обработки изображений или видео, она может помочь, но для машинного обучения лучше всего использовать CPU.
   - Вы можете установить дополнительные драйверы для графики, если они доступны.

6. **Запуск программ**:
   - Для запуска нескольких процессов одновременно, можно использовать команду `nice` для снижения приоритета процесса.
   - Использование `screen` или `tmux` для создания терминалов позволит вам работать с несколькими процессами одновременно.

7. **Резервирование ресурсов**:
   - Если вы хотите гарантировать, что процессор используется полностью, вы можете использовать `cgroups` для ограничения использования ресурсов другими процессами.

Пример использования `taskset`:

```bash
taskset -c 0-3 your_program.py
```

Это ограничивает выполнение программы только на ядрах 0-3.

Если вы хотите использовать GPU для обработки данных, возможно, стоит рассмотреть возможность использования внешней графической карты, если такая возможность есть в вашей модели ноутбука.

Важно также отметить, что процессор Ryzen 5 5500U имеет ограниченную производительность для машинного обучения по сравнению с более мощными решениями, такие как Intel Core i7/i9 или AMD Ryzen 7/9. Однако, если вы используете подходящие алгоритмы и кодировку, вы сможете добиться значительных результатов даже с этим процессором.

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": "У меня в компьютере процессор ryzen 5500u с интегрированной графикой Vega, что мне нужно использовать, чтобы убедиться, что все мои ресурсы используются при запуске локальных LLM?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для проверки использования всех ресурсов вашего компьютера (в частности, процессора и видеокарты) при работе с локальными LLM (например, OpenAI GPT-3), вы можете выполнить несколько шагов:

### 1. **Проверка CPU**
   - Откройте программу `Task Manager` (или `Activity Monitor` на macOS).
   - Найдите процесс, который запускает ваш LLM.
   - Посмотрите на использование CPU:
     - Общее потребление: это общее время работы всей системы.
     - Время для конкретного процесса: это время, когда только этот процесс работает.

### 2. **Проверка GPU**
   - Для Windows:
     1. Откройте `任务管理器`.
     2. Перейдите в раздел `Процессор`.
     3. В разделе `GPU` найдите процесс, связанный с вашим LLM.
     4. Посмотрите на использование GPU:
        - Время работы GPU: это время, когда только эта видеокарта используется.
        - Частота графики (GFX): показывает скорость графики.
        - Объем памяти (VRAM): количество оперативной памяти, используемой для работы с видео.

   - Для macOS:
     1. Откройте `System Profiler`.
     2. Перейдите в раздел `Hardware > Graphics`.
     3. Найдите процесс, связанный с вашим LLM.
     4. Посмотрите на следующие параметры:
        - Время работы видеокарты
        - Частота графики
        - Объем памяти

### 3. **Использование утилит**
   - **Process Explorer** (на Windows):
     - Это мощный инструмент для анализа процессов и их ресурсов.
     - Можно настроить его для отображения информации о CPU и GPU.

   - **Activity Monitor** (на macOS):
     - Аналогичную функциональность имеет, но может быть немного проще.

   - **GPU-Z**:
     - Утилита для мониторинга параметров видеокарт.
     - Позволяет отслеживать частоту графики, объем памяти и многое другое.

### 4. **Общие рекомендации**
   - Если процессоры Ryzen 5500U не используют весь доступный процессорное время, возможно, стоит проверить настройки BIOS/UEFI или драйверов для оптимизации.
   - Для более точного контроля рекомендую использовать специализированные инструменты, которые специально разработаны для мониторинга системных ресурсов.

### Заключение
Чтобы точно определить, как распределяются ресурсы между различными процессами, особенно учитывая работу LLM, используйте комплексные методы мониторинга, включая инструменты вроде Task Manager, Activity Monitor, Process Explorer и GPU-Z. Эти средства позволят вам получить детальную информацию о том, какие процессы активно работают и сколько времени они реально тратят на выполнение задач."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для запуска большого количества машинного обучения (LLM) на вашем ноутбуке с процессором Ryzen 5 5500U и интегрированной графической картой Vega, важно учитывать несколько факторов:

1. **Операционная система**: Убедитесь, что вы используете операционную систему, которая поддерживает необходимые библиотеки для работы с LLM. Обычно это Ubuntu или Debian.

2. **Процессорные задачи**:
   - Используйте `taskset` для ограничения выполнения определенных процессов только на ядрах процессора.
   - Установите `numactl`, который позволяет распределить нагрузку между ядрами.

3. **Материнская плата и BIOS**:
   - Убедитесь, что BIOS/UEFI установлены на последнюю версию.
   - Настройки энергосбережения могут быть отключены или изменены, чтобы обеспечить максимальное использование мощности.

4. **Память**:
   - Убедитесь, что ваша память работает корректно и не превышает ее пределы.
   - Проверьте стабильность системы через команду `memtest86+`.

5. **Графическая карта**:
   - Если вы хотите использовать графическую карту для обработки изображений или видео, она может помочь, но для машинного обучения лучше всего использовать CPU.
   - Вы можете установить дополнительные драйверы для графики, если они доступны.

6. **Запуск программ**:
   - Для запуска нескольких процессов одновременно, можно использовать команду `nice` для снижения приоритета процесса.
   - Использование `screen` или `tmux` для создания терминалов позволит вам работать с несколькими процессами одновременно.

7. **Резервирование ресурсов**:
   - Если вы хотите гарантировать, что процессор используется полностью, вы можете использовать `cgroups` для ограничения использования ресурсов другими процессами.

Пример использования `taskset`:

```bash
taskset -c 0-3 your_program.py
```

Это ограничивает выполнение программы только на ядрах 0-3.

Если вы хотите использовать GPU для обработки данных, возможно, стоит рассмотреть возможность использования внешней графической карты, если такая возможность есть в вашей модели ноутбука.

Важно также отметить, что процессор Ryzen 5 5500U имеет ограниченную производительность для машинного обучения по сравнению с более мощными решениями, такие как Intel Core i7/i9 или AMD Ryzen 7/9. Однако, если вы используете подходящие алгоритмы и кодировку, вы сможете добиться значительных результатов даже с этим процессором."""
    }
]

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: У меня в компьютере процессор ryzen 5500u с интегрированной графикой Vega, что мне нужно использовать, чтобы убедиться, что все мои ресурсы используются при запуске локальных LLM?

Для запуска большого количества машинного обучения (LLM) на вашем ноутбуке с процессором Ryzen 5 5500U и интегрированной графической картой Vega, важно учитывать несколько факторов:

1. **Операционная система**: Убедитесь, что вы используете операционную систему, которая поддерживает необходимые библиотеки для работы с LLM. Обычно это Ubuntu или Debian.

2. **Процессорные задачи**:
   - Используйте `taskset` для ограничения выполнения определенных процессов только на ядрах процессора.
   - Установите `numactl`, который позволяет распределить нагрузку между ядрами.

3. **Материнская плата и BIOS**:
   - Убедитесь, что BIOS/UEFI установлены на последнюю версию.
   - Настройки энергосбережения могут быть отключены или изменены, чтобы обеспечить максимальное использование мощности.

4. **Память**:
   - Убедитесь, что ваша память работает корректно и не превышает ее пределы.
   - Проверьте стабильность системы через команду `memtest86+`.

5. **Графическая карта**:
   - Если вы хотите использовать графическую карту для обработки изображений или видео, она может помочь, но для машинного обучения лучше всего использовать CPU.
   - Вы можете установить дополнительные драйверы для графики, если они доступны.

6. **Запуск программ**:
   - Для запуска нескольких процессов одновременно, можно использовать команду `nice` для снижения приоритета процесса.
   - Использование `screen` или `tmux` для создания терминалов позволит вам работать с несколькими процессами одновременно.

7. **Резервирование ресурсов**:
   - Если вы хотите гарантировать, что процессор используется полностью, вы можете использовать `cgroups` для ограничения использования ресурсов другими процессами.

Пример использования `taskset`:

```bash
taskset -c 0-3 your_program.py
```

Это ограничивает выполнение программы только на ядрах 0-3.

Если вы хотите использовать GPU для обработки данных, возможно, стоит рассмотреть возможность использования внешней графической карты, если такая возможность есть в вашей модели ноутбука.

Важно также отметить, что процессор Ryzen 5 5500U имеет ограниченную производительность для машинного обучения по сравнению с более мощными решениями, такие как Intel Core i7/i9 или AMD Ryzen 7/9. Однако, если вы используете подходящие алгоритмы и кодировку, вы сможете добиться значительных результатов даже с этим процессором.

Для проверки использования всех ресурсов вашего компьютера (в частности, процессора и видеокарты) при работе с локальными LLM (например, OpenAI GPT-3), вы можете выполнить несколько шагов:

### 1. **Проверка CPU**
   - Откройте программу `Task Manager` (или `Activity Monitor` на macOS).
   - Найдите процесс, который запускает ваш LLM.
   - Посмотрите на использование CPU:
     - Общее потребление: это общее время работы всей системы.
     - Время для конкретного процесса: это время, когда только этот процесс работает.

### 2. **Проверка GPU**
   - Для Windows:
     1. Откройте `任务管理器`.
     2. Перейдите в раздел `Процессор`.
     3. В разделе `GPU` найдите процесс, связанный с вашим LLM.
     4. Посмотрите на использование GPU:
        - Время работы GPU: это время, когда только эта видеокарта используется.
        - Частота графики (GFX): показывает скорость графики.
        - Объем памяти (VRAM): количество оперативной памяти, используемой для работы с видео.

   - Для macOS:
     1. Откройте `System Profiler`.
     2. Перейдите в раздел `Hardware > Graphics`.
     3. Найдите процесс, связанный с вашим LLM.
     4. Посмотрите на следующие параметры:
        - Время работы видеокарты
        - Частота графики
        - Объем памяти

### 3. **Использование утилит**
   - **Process Explorer** (на Windows):
     - Это мощный инструмент для анализа процессов и их ресурсов.
     - Можно настроить его для отображения информации о CPU и GPU.

   - **Activity Monitor** (на macOS):
     - Аналогичную функциональность имеет, но может быть немного проще.

   - **GPU-Z**:
     - Утилита для мониторинга параметров видеокарт.
     - Позволяет отслеживать частоту графики, объем памяти и многое другое.

### 4. **Общие рекомендации**
   - Если процессоры Ryzen 5500U не используют весь доступный процессорное время, возможно, стоит проверить настройки BIOS/UEFI или драйверов для оптимизации.
   - Для более точного контроля рекомендую использовать специализированные инструменты, которые специально разработаны для мониторинга системных ресурсов.

### Заключение
Чтобы точно определить, как распределяются ресурсы между различными процессами, особенно учитывая работу LLM, используйте комплексные методы мониторинга, включая инструменты вроде Task Manager, Activity Monitor, Process Explorer и GPU-Z. Эти средства позволят вам получить детальную информацию о том, какие процессы активно работают и сколько времени они реально тратят на выполнение задач.

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": "У меня в компьютере процессор ryzen 5500u с интегрированной графикой Vega, что мне нужно использовать, чтобы убедиться, что все мои ресурсы используются при запуске локальных LLM?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для запуска большого количества машинного обучения (LLM) на вашем ноутбуке с процессором Ryzen 5 5500U и интегрированной графической картой Vega, важно учитывать несколько факторов:

1. **Операционная система**: Убедитесь, что вы используете операционную систему, которая поддерживает необходимые библиотеки для работы с LLM. Обычно это Ubuntu или Debian.

2. **Процессорные задачи**:
   - Используйте `taskset` для ограничения выполнения определенных процессов только на ядрах процессора.
   - Установите `numactl`, который позволяет распределить нагрузку между ядрами.

3. **Материнская плата и BIOS**:
   - Убедитесь, что BIOS/UEFI установлены на последнюю версию.
   - Настройки энергосбережения могут быть отключены или изменены, чтобы обеспечить максимальное использование мощности.

4. **Память**:
   - Убедитесь, что ваша память работает корректно и не превышает ее пределы.
   - Проверьте стабильность системы через команду `memtest86+`.

5. **Графическая карта**:
   - Если вы хотите использовать графическую карту для обработки изображений или видео, она может помочь, но для машинного обучения лучше всего использовать CPU.
   - Вы можете установить дополнительные драйверы для графики, если они доступны.

6. **Запуск программ**:
   - Для запуска нескольких процессов одновременно, можно использовать команду `nice` для снижения приоритета процесса.
   - Использование `screen` или `tmux` для создания терминалов позволит вам работать с несколькими процессами одновременно.

7. **Резервирование ресурсов**:
   - Если вы хотите гарантировать, что процессор используется полностью, вы можете использовать `cgroups` для ограничения использования ресурсов другими процессами.

Пример использования `taskset`:

```bash
taskset -c 0-3 your_program.py
```

Это ограничивает выполнение программы только на ядрах 0-3.

Если вы хотите использовать GPU для обработки данных, возможно, стоит рассмотреть возможность использования внешней графической карты, если такая возможность есть в вашей модели ноутбука.

Важно также отметить, что процессор Ryzen 5 5500U имеет ограниченную производительность для машинного обучения по сравнению с более мощными решениями, такие как Intel Core i7/i9 или AMD Ryzen 7/9. Однако, если вы используете подходящие алгоритмы и кодировку, вы сможете добиться значительных результатов даже с этим процессором."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для проверки использования всех ресурсов вашего компьютера (в частности, процессора и видеокарты) при работе с локальными LLM (например, OpenAI GPT-3), вы можете выполнить несколько шагов:

### 1. **Проверка CPU**
   - Откройте программу `Task Manager` (или `Activity Monitor` на macOS).
   - Найдите процесс, который запускает ваш LLM.
   - Посмотрите на использование CPU:
     - Общее потребление: это общее время работы всей системы.
     - Время для конкретного процесса: это время, когда только этот процесс работает.

### 2. **Проверка GPU**
   - Для Windows:
     1. Откройте `任务管理器`.
     2. Перейдите в раздел `Процессор`.
     3. В разделе `GPU` найдите процесс, связанный с вашим LLM.
     4. Посмотрите на использование GPU:
        - Время работы GPU: это время, когда только эта видеокарта используется.
        - Частота графики (GFX): показывает скорость графики.
        - Объем памяти (VRAM): количество оперативной памяти, используемой для работы с видео.

   - Для macOS:
     1. Откройте `System Profiler`.
     2. Перейдите в раздел `Hardware > Graphics`.
     3. Найдите процесс, связанный с вашим LLM.
     4. Посмотрите на следующие параметры:
        - Время работы видеокарты
        - Частота графики
        - Объем памяти

### 3. **Использование утилит**
   - **Process Explorer** (на Windows):
     - Это мощный инструмент для анализа процессов и их ресурсов.
     - Можно настроить его для отображения информации о CPU и GPU.

   - **Activity Monitor** (на macOS):
     - Аналогичную функциональность имеет, но может быть немного проще.

   - **GPU-Z**:
     - Утилита для мониторинга параметров видеокарт.
     - Позволяет отслеживать частоту графики, объем памяти и многое другое.

### 4. **Общие рекомендации**
   - Если процессоры Ryzen 5500U не используют весь доступный процессорное время, возможно, стоит проверить настройки BIOS/UEFI или драйверов для оптимизации.
   - Для более точного контроля рекомендую использовать специализированные инструменты, которые специально разработаны для мониторинга системных ресурсов.

### Заключение
Чтобы точно определить, как распределяются ресурсы между различными процессами, особенно учитывая работу LLM, используйте комплексные методы мониторинга, включая инструменты вроде Task Manager, Activity Monitor, Process Explorer и GPU-Z. Эти средства позволят вам получить детальную информацию о том, какие процессы активно работают и сколько времени они реально тратят на выполнение задач."""
    }
]

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: был ли xlm-mlm-tlm-xnli15-1024 предварительно обучен с использованием генеративного моделирования языка?

Да, XLM (XLNet) был изначально разработан с целью обучения на основе генетического моделирования языка. Этот подход называется "Genetic Modeling" или "G-MODEL". Однако XLM также включает в себя обучение на основе трансформеров для улучшения качества моделей и их применимости к различным задачам.

XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024 представляет собой конкретный набор параметров модели, который был обучен на данных XNLI15 (который является частью набора XNLI), что подразумевает использование трансформеров для генерации ответов на вопросы. Это позволяет XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024:

1. Обучение на основе трансформеров для повышения точности ответов.
2. Использование генетического моделирования для лучшего понимания контекста текста.
3. Предоставление возможности для адаптации модели к различным контекстам и задачам.

Таким образом, хотя XLM изначально был ориентирован на генетическое моделирование, его последующее обучение на трансформерах позволило улучшить качество модели, включая способность генерировать более точные ответы на вопросы.

На данный момент у меня нет конкретной информации о том, был ли XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024 предварительно обучен с использованием генеративных моделей языка. Обычно такие модели часто используются для обучения на больших корпусах текстов и могут быть обучены с использованием различных методов, включая генеративные модели. Однако детали конкретного процесса обучения определенного набора данных (XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024) не являются моим прямым знанием из базы данных данных, доступных мне.

Для получения точной информации об этом конкретном наборе данных и его обучении вам нужно обратиться к официальным документам или сообществу разработчиков этой 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": "был ли xlm-mlm-tlm-xnli15-1024 предварительно обучен с использованием генеративного моделирования языка?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Да, XLM (XLNet) был изначально разработан с целью обучения на основе генетического моделирования языка. Этот подход называется "Genetic Modeling" или "G-MODEL". Однако XLM также включает в себя обучение на основе трансформеров для улучшения качества моделей и их применимости к различным задачам.

XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024 представляет собой конкретный набор параметров модели, который был обучен на данных XNLI15 (который является частью набора XNLI), что подразумевает использование трансформеров для генерации ответов на вопросы. Это позволяет XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024:

1. Обучение на основе трансформеров для повышения точности ответов.
2. Использование генетического моделирования для лучшего понимания контекста текста.
3. Предоставление возможности для адаптации модели к различным контекстам и задачам.

Таким образом, хотя XLM изначально был ориентирован на генетическое моделирование, его последующее обучение на трансформерах позволило улучшить качество модели, включая способность генерировать более точные ответы на вопросы."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """На данный момент у меня нет конкретной информации о том, был ли XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024 предварительно обучен с использованием генеративных моделей языка. Обычно такие модели часто используются для обучения на больших корпусах текстов и могут быть обучены с использованием различных методов, включая генеративные модели. Однако детали конкретного процесса обучения определенного набора данных (XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024) не являются моим прямым знанием из базы данных данных, доступных мне.

Для получения точной информации об этом конкретном наборе данных и его обучении вам нужно обратиться к официальным документам или сообществу разработчиков этой 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: был ли xlm-mlm-tlm-xnli15-1024 предварительно обучен с использованием генеративного моделирования языка?

На данный момент у меня нет конкретной информации о том, был ли XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024 предварительно обучен с использованием генеративных моделей языка. Обычно такие модели часто используются для обучения на больших корпусах текстов и могут быть обучены с использованием различных методов, включая генеративные модели. Однако детали конкретного процесса обучения определенного набора данных (XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024) не являются моим прямым знанием из базы данных данных, доступных мне.

Для получения точной информации об этом конкретном наборе данных и его обучении вам нужно обратиться к официальным документам или сообществу разработчиков этой модели.

Да, XLM (XLNet) был изначально разработан с целью обучения на основе генетического моделирования языка. Этот подход называется "Genetic Modeling" или "G-MODEL". Однако XLM также включает в себя обучение на основе трансформеров для улучшения качества моделей и их применимости к различным задачам.

XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024 представляет собой конкретный набор параметров модели, который был обучен на данных XNLI15 (который является частью набора XNLI), что подразумевает использование трансформеров для генерации ответов на вопросы. Это позволяет XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024:

1. Обучение на основе трансформеров для повышения точности ответов.
2. Использование генетического моделирования для лучшего понимания контекста текста.
3. Предоставление возможности для адаптации модели к различным контекстам и задачам.

Таким образом, хотя XLM изначально был ориентирован на генетическое моделирование, его последующее обучение на трансформерах позволило улучшить качество модели, включая способность генерировать более точные ответы на вопросы.

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": "был ли xlm-mlm-tlm-xnli15-1024 предварительно обучен с использованием генеративного моделирования языка?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """На данный момент у меня нет конкретной информации о том, был ли XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024 предварительно обучен с использованием генеративных моделей языка. Обычно такие модели часто используются для обучения на больших корпусах текстов и могут быть обучены с использованием различных методов, включая генеративные модели. Однако детали конкретного процесса обучения определенного набора данных (XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024) не являются моим прямым знанием из базы данных данных, доступных мне.

Для получения точной информации об этом конкретном наборе данных и его обучении вам нужно обратиться к официальным документам или сообществу разработчиков этой модели."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Да, XLM (XLNet) был изначально разработан с целью обучения на основе генетического моделирования языка. Этот подход называется "Genetic Modeling" или "G-MODEL". Однако XLM также включает в себя обучение на основе трансформеров для улучшения качества моделей и их применимости к различным задачам.

XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024 представляет собой конкретный набор параметров модели, который был обучен на данных XNLI15 (который является частью набора XNLI), что подразумевает использование трансформеров для генерации ответов на вопросы. Это позволяет XLM-MLM-TLM-XNLI15-1024:

1. Обучение на основе трансформеров для повышения точности ответов.
2. Использование генетического моделирования для лучшего понимания контекста текста.
3. Предоставление возможности для адаптации модели к различным контекстам и задачам.

Таким образом, хотя XLM изначально был ориентирован на генетическое моделирование, его последующее обучение на трансформерах позволило улучшить качество модели, включая способность генерировать более точные ответы на вопросы."""
    }
]

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 тонко настроить модель LLM?

Настройка модели Large Language Model (LLM) включает в себя несколько ключевых аспектов, включая выбор параметров, настройки обучения и оптимизации. Ниже приведены основные шаги для тонкой настройки модели:

1. **Выбор модели**:
   - Определите тип задачи (например, текстовый анализ, диалоговая система, классификация).
   - Выбор размера модели: от небольших до больших, учитывая ресурсы.

2. **Параметры обучения**:
   - **Обучение на большом объеме данных**: Используйте полные тексты или базы знаний.
   - **Подготовка данных**: Предобучение с использованием специальных датасетов.
   - **Фиксация весов**: Для некоторых моделей можно использовать фиксацию веса (e.g., GPT-3).

3. **Анализ и оптимизация**:
   - **Графический анализ**: Visualize результаты обучения (loss, accuracy) по мере тренировки.
   - **Методы улучшения**:
     - **Dropout**: Уменьшение вероятности использования нейронных сетей при обучении.
     - **L2 регуляризация**: Добавление квадратного корня суммы квадратов веса к целевой функции.
     - **Batch normalization**: Нормализация входных значений перед активацией.
     - **Weight decay**: Регулирование веса через добавление дополнительной части к целевой функции.

4. **Трекинг метрик**:
   - Мониторинг основных метрик (accuracy, F1-score, BLEU, ROUGE) во время обучения.
   - Использование кросс-валидации для оценки точности.

5. **Использование дополнительных инструментов**:
   - **Hyperparameter Tuning**: Методы поиска оптимальных гиперпараметров (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization).
   - **AutoML**: Инструменты автоматического управления обучением (e.g., Hugging Face Transformers, AutoGluon).

6. **Профилактика переобучения**:
   - **Early stopping**: Завершайте обучение, когда метрики не улучшаются за определенное количество итераций.
   - **Задержка обучения**: Время задержки между шагами обучения.

7. **Улучшения качества ответов**:
   - **Контекстный подход**: Обучение на контекстном взаимодействии с данными.
   - **Повышение производительности**: Использование GPU/TPU для ускорения вычислений.

8. **Безопасность и конфиденциальность**:
   - Соблюдайте правила обработки персональных данных.
   - Обеспечьте защиту от утечек информации.

9. **Регрессия и классификация**:
   - Для регрессии: использование MSE, MAE, R^2.
   - Для классификации: применение softmax для многозначной классификации.

10. **Обновления и обновления моделей**:
    - Следить за актуальными версиями моделей и их обновлением.

Важно помнить о том, что настройка модели является процессом динамическим и требует постоянного наблюдения и адаптации к изменениям задач и ресурсов.

Тонкое настройка моделей Large Language Models (LLM) - это процесс улучшения их производительности и точности для конкретных целей или задач. Вот несколько ключевых шагов:

1. **Определение Цели**: Определите, какую именно задачу вы хотите решить с помощью модели. Это может быть классификация текста, генерация контента, перевод и т.д.

2. **Выбор Данных**: Используйте данные, которые соответствуют вашим потребностям. Например, если вы работаете над переводом, используйте параллельные тексты на разных языках.

3. **Настройка Hyperparameter**: Установите правильные значения параметров. Это могут быть размер слоев в нейронной сети, количество эпох обучения и другие параметры.

4. **Обучение на Специфических Данных**: Если возможно, обучайте модель на данных, которые наиболее похожи на то, что она будет обрабатывать в будущем. Это может улучшить ее производительность.

5. **Использование Fine-tuning**: Fine-tuning позволяет адаптировать уже существующую модель к новым данным или задачам. Это обычно более эффективно и быстрее, чем обучение от нуля.

6. **Анализ Результатов**: После обучения проверьте качество модели на тестовых данных. Обратите внимание на ошибки и попробуйте улучшить модель.

7. **Продвинутые Техники Настройки**: Попробуйте использовать различные техники настройки, такие как дроп-автентичность, ранние выходы, регуляризация и т.д.

8. **Проверка на Различных Языках и Вариантах**: Убедитесь, что модель хорошо работает на различных языках и форматах текста.

9. **Сохранение и Поддержка**: Сохраняйте лучшие версии модели и поддерживайте их актуальными путем регулярного обновления данных и обучения.

Важно помнить, что каждый проект уникален, поэтому подход к настройке должен быть индивидуальным.

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 тонко настроить модель LLM?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Настройка модели Large Language Model (LLM) включает в себя несколько ключевых аспектов, включая выбор параметров, настройки обучения и оптимизации. Ниже приведены основные шаги для тонкой настройки модели:

1. **Выбор модели**:
   - Определите тип задачи (например, текстовый анализ, диалоговая система, классификация).
   - Выбор размера модели: от небольших до больших, учитывая ресурсы.

2. **Параметры обучения**:
   - **Обучение на большом объеме данных**: Используйте полные тексты или базы знаний.
   - **Подготовка данных**: Предобучение с использованием специальных датасетов.
   - **Фиксация весов**: Для некоторых моделей можно использовать фиксацию веса (e.g., GPT-3).

3. **Анализ и оптимизация**:
   - **Графический анализ**: Visualize результаты обучения (loss, accuracy) по мере тренировки.
   - **Методы улучшения**:
     - **Dropout**: Уменьшение вероятности использования нейронных сетей при обучении.
     - **L2 регуляризация**: Добавление квадратного корня суммы квадратов веса к целевой функции.
     - **Batch normalization**: Нормализация входных значений перед активацией.
     - **Weight decay**: Регулирование веса через добавление дополнительной части к целевой функции.

4. **Трекинг метрик**:
   - Мониторинг основных метрик (accuracy, F1-score, BLEU, ROUGE) во время обучения.
   - Использование кросс-валидации для оценки точности.

5. **Использование дополнительных инструментов**:
   - **Hyperparameter Tuning**: Методы поиска оптимальных гиперпараметров (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization).
   - **AutoML**: Инструменты автоматического управления обучением (e.g., Hugging Face Transformers, AutoGluon).

6. **Профилактика переобучения**:
   - **Early stopping**: Завершайте обучение, когда метрики не улучшаются за определенное количество итераций.
   - **Задержка обучения**: Время задержки между шагами обучения.

7. **Улучшения качества ответов**:
   - **Контекстный подход**: Обучение на контекстном взаимодействии с данными.
   - **Повышение производительности**: Использование GPU/TPU для ускорения вычислений.

8. **Безопасность и конфиденциальность**:
   - Соблюдайте правила обработки персональных данных.
   - Обеспечьте защиту от утечек информации.

9. **Регрессия и классификация**:
   - Для регрессии: использование MSE, MAE, R^2.
   - Для классификации: применение softmax для многозначной классификации.

10. **Обновления и обновления моделей**:
    - Следить за актуальными версиями моделей и их обновлением.

Важно помнить о том, что настройка модели является процессом динамическим и требует постоянного наблюдения и адаптации к изменениям задач и ресурсов."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Тонкое настройка моделей Large Language Models (LLM) - это процесс улучшения их производительности и точности для конкретных целей или задач. Вот несколько ключевых шагов:

1. **Определение Цели**: Определите, какую именно задачу вы хотите решить с помощью модели. Это может быть классификация текста, генерация контента, перевод и т.д.

2. **Выбор Данных**: Используйте данные, которые соответствуют вашим потребностям. Например, если вы работаете над переводом, используйте параллельные тексты на разных языках.

3. **Настройка Hyperparameter**: Установите правильные значения параметров. Это могут быть размер слоев в нейронной сети, количество эпох обучения и другие параметры.

4. **Обучение на Специфических Данных**: Если возможно, обучайте модель на данных, которые наиболее похожи на то, что она будет обрабатывать в будущем. Это может улучшить ее производительность.

5. **Использование Fine-tuning**: Fine-tuning позволяет адаптировать уже существующую модель к новым данным или задачам. Это обычно более эффективно и быстрее, чем обучение от нуля.

6. **Анализ Результатов**: После обучения проверьте качество модели на тестовых данных. Обратите внимание на ошибки и попробуйте улучшить модель.

7. **Продвинутые Техники Настройки**: Попробуйте использовать различные техники настройки, такие как дроп-автентичность, ранние выходы, регуляризация и т.д.

8. **Проверка на Различных Языках и Вариантах**: Убедитесь, что модель хорошо работает на различных языках и форматах текста.

9. **Сохранение и Поддержка**: Сохраняйте лучшие версии модели и поддерживайте их актуальными путем регулярного обновления данных и обучения.

Важно помнить, что каждый проект уникален, поэтому подход к настройке должен быть индивидуальным."""
    }
]

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 тонко настроить модель LLM?

Тонкое настройка моделей Large Language Models (LLM) - это процесс улучшения их производительности и точности для конкретных целей или задач. Вот несколько ключевых шагов:

1. **Определение Цели**: Определите, какую именно задачу вы хотите решить с помощью модели. Это может быть классификация текста, генерация контента, перевод и т.д.

2. **Выбор Данных**: Используйте данные, которые соответствуют вашим потребностям. Например, если вы работаете над переводом, используйте параллельные тексты на разных языках.

3. **Настройка Hyperparameter**: Установите правильные значения параметров. Это могут быть размер слоев в нейронной сети, количество эпох обучения и другие параметры.

4. **Обучение на Специфических Данных**: Если возможно, обучайте модель на данных, которые наиболее похожи на то, что она будет обрабатывать в будущем. Это может улучшить ее производительность.

5. **Использование Fine-tuning**: Fine-tuning позволяет адаптировать уже существующую модель к новым данным или задачам. Это обычно более эффективно и быстрее, чем обучение от нуля.

6. **Анализ Результатов**: После обучения проверьте качество модели на тестовых данных. Обратите внимание на ошибки и попробуйте улучшить модель.

7. **Продвинутые Техники Настройки**: Попробуйте использовать различные техники настройки, такие как дроп-автентичность, ранние выходы, регуляризация и т.д.

8. **Проверка на Различных Языках и Вариантах**: Убедитесь, что модель хорошо работает на различных языках и форматах текста.

9. **Сохранение и Поддержка**: Сохраняйте лучшие версии модели и поддерживайте их актуальными путем регулярного обновления данных и обучения.

Важно помнить, что каждый проект уникален, поэтому подход к настройке должен быть индивидуальным.

Настройка модели Large Language Model (LLM) включает в себя несколько ключевых аспектов, включая выбор параметров, настройки обучения и оптимизации. Ниже приведены основные шаги для тонкой настройки модели:

1. **Выбор модели**:
   - Определите тип задачи (например, текстовый анализ, диалоговая система, классификация).
   - Выбор размера модели: от небольших до больших, учитывая ресурсы.

2. **Параметры обучения**:
   - **Обучение на большом объеме данных**: Используйте полные тексты или базы знаний.
   - **Подготовка данных**: Предобучение с использованием специальных датасетов.
   - **Фиксация весов**: Для некоторых моделей можно использовать фиксацию веса (e.g., GPT-3).

3. **Анализ и оптимизация**:
   - **Графический анализ**: Visualize результаты обучения (loss, accuracy) по мере тренировки.
   - **Методы улучшения**:
     - **Dropout**: Уменьшение вероятности использования нейронных сетей при обучении.
     - **L2 регуляризация**: Добавление квадратного корня суммы квадратов веса к целевой функции.
     - **Batch normalization**: Нормализация входных значений перед активацией.
     - **Weight decay**: Регулирование веса через добавление дополнительной части к целевой функции.

4. **Трекинг метрик**:
   - Мониторинг основных метрик (accuracy, F1-score, BLEU, ROUGE) во время обучения.
   - Использование кросс-валидации для оценки точности.

5. **Использование дополнительных инструментов**:
   - **Hyperparameter Tuning**: Методы поиска оптимальных гиперпараметров (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization).
   - **AutoML**: Инструменты автоматического управления обучением (e.g., Hugging Face Transformers, AutoGluon).

6. **Профилактика переобучения**:
   - **Early stopping**: Завершайте обучение, когда метрики не улучшаются за определенное количество итераций.
   - **Задержка обучения**: Время задержки между шагами обучения.

7. **Улучшения качества ответов**:
   - **Контекстный подход**: Обучение на контекстном взаимодействии с данными.
   - **Повышение производительности**: Использование GPU/TPU для ускорения вычислений.

8. **Безопасность и конфиденциальность**:
   - Соблюдайте правила обработки персональных данных.
   - Обеспечьте защиту от утечек информации.

9. **Регрессия и классификация**:
   - Для регрессии: использование MSE, MAE, R^2.
   - Для классификации: применение softmax для многозначной классификации.

10. **Обновления и обновления моделей**:
    - Следить за актуальными версиями моделей и их обновлением.

Важно помнить о том, что настройка модели является процессом динамическим и требует постоянного наблюдения и адаптации к изменениям задач и ресурсов.

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 тонко настроить модель LLM?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Тонкое настройка моделей Large Language Models (LLM) - это процесс улучшения их производительности и точности для конкретных целей или задач. Вот несколько ключевых шагов:

1. **Определение Цели**: Определите, какую именно задачу вы хотите решить с помощью модели. Это может быть классификация текста, генерация контента, перевод и т.д.

2. **Выбор Данных**: Используйте данные, которые соответствуют вашим потребностям. Например, если вы работаете над переводом, используйте параллельные тексты на разных языках.

3. **Настройка Hyperparameter**: Установите правильные значения параметров. Это могут быть размер слоев в нейронной сети, количество эпох обучения и другие параметры.

4. **Обучение на Специфических Данных**: Если возможно, обучайте модель на данных, которые наиболее похожи на то, что она будет обрабатывать в будущем. Это может улучшить ее производительность.

5. **Использование Fine-tuning**: Fine-tuning позволяет адаптировать уже существующую модель к новым данным или задачам. Это обычно более эффективно и быстрее, чем обучение от нуля.

6. **Анализ Результатов**: После обучения проверьте качество модели на тестовых данных. Обратите внимание на ошибки и попробуйте улучшить модель.

7. **Продвинутые Техники Настройки**: Попробуйте использовать различные техники настройки, такие как дроп-автентичность, ранние выходы, регуляризация и т.д.

8. **Проверка на Различных Языках и Вариантах**: Убедитесь, что модель хорошо работает на различных языках и форматах текста.

9. **Сохранение и Поддержка**: Сохраняйте лучшие версии модели и поддерживайте их актуальными путем регулярного обновления данных и обучения.

Важно помнить, что каждый проект уникален, поэтому подход к настройке должен быть индивидуальным."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Настройка модели Large Language Model (LLM) включает в себя несколько ключевых аспектов, включая выбор параметров, настройки обучения и оптимизации. Ниже приведены основные шаги для тонкой настройки модели:

1. **Выбор модели**:
   - Определите тип задачи (например, текстовый анализ, диалоговая система, классификация).
   - Выбор размера модели: от небольших до больших, учитывая ресурсы.

2. **Параметры обучения**:
   - **Обучение на большом объеме данных**: Используйте полные тексты или базы знаний.
   - **Подготовка данных**: Предобучение с использованием специальных датасетов.
   - **Фиксация весов**: Для некоторых моделей можно использовать фиксацию веса (e.g., GPT-3).

3. **Анализ и оптимизация**:
   - **Графический анализ**: Visualize результаты обучения (loss, accuracy) по мере тренировки.
   - **Методы улучшения**:
     - **Dropout**: Уменьшение вероятности использования нейронных сетей при обучении.
     - **L2 регуляризация**: Добавление квадратного корня суммы квадратов веса к целевой функции.
     - **Batch normalization**: Нормализация входных значений перед активацией.
     - **Weight decay**: Регулирование веса через добавление дополнительной части к целевой функции.

4. **Трекинг метрик**:
   - Мониторинг основных метрик (accuracy, F1-score, BLEU, ROUGE) во время обучения.
   - Использование кросс-валидации для оценки точности.

5. **Использование дополнительных инструментов**:
   - **Hyperparameter Tuning**: Методы поиска оптимальных гиперпараметров (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization).
   - **AutoML**: Инструменты автоматического управления обучением (e.g., Hugging Face Transformers, AutoGluon).

6. **Профилактика переобучения**:
   - **Early stopping**: Завершайте обучение, когда метрики не улучшаются за определенное количество итераций.
   - **Задержка обучения**: Время задержки между шагами обучения.

7. **Улучшения качества ответов**:
   - **Контекстный подход**: Обучение на контекстном взаимодействии с данными.
   - **Повышение производительности**: Использование GPU/TPU для ускорения вычислений.

8. **Безопасность и конфиденциальность**:
   - Соблюдайте правила обработки персональных данных.
   - Обеспечьте защиту от утечек информации.

9. **Регрессия и классификация**:
   - Для регрессии: использование MSE, MAE, R^2.
   - Для классификации: применение softmax для многозначной классификации.

10. **Обновления и обновления моделей**:
    - Следить за актуальными версиями моделей и их обновлением.

Важно помнить о том, что настройка модели является процессом динамическим и требует постоянного наблюдения и адаптации к изменениям задач и ресурсов."""
    }
]

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": "