Instruction: Мне нужно экспортировать APK из проекта на Flutter. Я использую VS Code. Как мне это сделать?

Для экспорта APK в проекте Flutter с помощью Visual Studio Code (VSCode) вы можете использовать плагины, которые помогут вам упростить процесс. Вот основные шаги:

### 1. Установка необходимых плагинов

#### a. **Flutter Plugin for VSCode**
   - Включите плагин `Flutter` в VSCode.
     1. Откройте файл `.vscode/settings.json`.
     2. Добавьте или обновите строку:
        ```json
        {
          "flutter.sdk": "/path/to/flutter",
          "flutter.useSFDartSdk": true,
          "dart.previewMode": false
        }
        ```
     3. Установите плагин через команду:
        ```sh
        code --install-extension flutter.google.com:flutter
        ```

#### b. **Gradle Plugin for Android**
   - Также установите Gradle plugin для Android:
     ```sh
     code --install-extension ms-gradle.build-script-vscode
     ```

### 2. Создание нового проекта или обновления существующего

1. Откройте папку вашего проекта в VSCode.
2. Если у вас уже есть проект, нажмите `Ctrl + Shift + P`, выберите команду `Flutter: Initialize Project` и следуйте инструкциям.

### 3. Экспортирование APK

#### a. Генерация APK
После запуска проекта, откройте терминал (`Ctrl + `) и выполните команду для генерации APK:
```sh
flutter build apk --release
```
Эта команда создаст APK в директории `build/app/outputs/apk/release`.

#### b. Убедитесь, что все необходимые файлы доступны
Проверьте, что все необходимые файлы находятся в правильном месте. Обычно они лежат в `android/app/build/outputs/apk/release`.

#### c. Экспорт APK
Теперь вы можете экспортировать APK:
1. Откройте терминал.
2. Перейдите к директории, где лежит ваш APK:
   ```sh
   cd android/app/build/outputs/apk/release/
   ```
3. Выполните экспорт:
   ```sh
   adb push app-release.apk /sdcard/
   ```

4. Затем перезагрузите устройство с вашим приложением:
   ```sh
   adb shell pm install -r /sdcard/app-release.apk
   ```

### 4. Дополнительные настройки

Если необходимо, вы можете настроить параметры экспорта:
- Изменить версию приложения (`--versionName`)
- Добавить другие параметры сборки (`--no-sound-effect`, `--no-aapt2`, etc.)

### Заключение

Этот процесс должен помочь вам успешно создать и экспортировать APK вашего Flutter-приложения с использованием VSCode. Не забудьте проверить, что все зависимости установлены корректно, так как некоторые проблемы могут возникнуть из-за их отсутствия.

Для экспорта APK-файла из вашего проекта на Flutter в Visual Studio Code (VSCode), вы можете использовать командную строку или инструменты Android Studio. Вот шаги для обеих методов:

### Метод 1: Использование командной строки

1. **Откройте терминал**:
   - Откройте ваш проект Flutter.
   - В терминале выполните следующие команды:

     ```sh
     flutter build apk --release
     ```

2. **Получение пути к APK файлу**:
   - Команда `flutter build apk` создаст APK файл в папке `build/outputs/apk/release`.

3. **Перемещение и запуск**:
   - Перейдите в директорию с APK файлом:

     ```sh
     cd build/outputs/apk/release
     ```
   - Затем откройте APK файл:

     ```sh
     open myapp-release.apk
     ```

### Метод 2: Использование Android Studio

1. **Создайте сборку**:
   - Откройте ваш проект в Android Studio.
   - Нажмите кнопку "Build" в верхнем меню и выберите "Build Bundle(s)/APK(s)".

2. **Выбор варианта сборки**:
   - Выберите вариант "Release".
   - Убедитесь, что все необходимые зависимости установлены и отредактированы в файле `gradle.properties`, если требуется.

3. **Завершение сборки**:
   - Android Studio автоматически создаст APK файл в указанной директории.

4. **Перемещение и запуск**:
   - Перейдите в директорию с APK файлом и откройте его как обычно.

Если у вас возникнут проблемы с одним из этих методов, пожалуйста, дайте знать, чтобы я мог помочь вам более подробно.

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": "Мне нужно экспортировать APK из проекта на Flutter. Я использую VS Code. Как мне это сделать?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для экспорта APK в проекте Flutter с помощью Visual Studio Code (VSCode) вы можете использовать плагины, которые помогут вам упростить процесс. Вот основные шаги:

### 1. Установка необходимых плагинов

#### a. **Flutter Plugin for VSCode**
   - Включите плагин `Flutter` в VSCode.
     1. Откройте файл `.vscode/settings.json`.
     2. Добавьте или обновите строку:
        ```json
        {
          "flutter.sdk": "/path/to/flutter",
          "flutter.useSFDartSdk": true,
          "dart.previewMode": false
        }
        ```
     3. Установите плагин через команду:
        ```sh
        code --install-extension flutter.google.com:flutter
        ```

#### b. **Gradle Plugin for Android**
   - Также установите Gradle plugin для Android:
     ```sh
     code --install-extension ms-gradle.build-script-vscode
     ```

### 2. Создание нового проекта или обновления существующего

1. Откройте папку вашего проекта в VSCode.
2. Если у вас уже есть проект, нажмите `Ctrl + Shift + P`, выберите команду `Flutter: Initialize Project` и следуйте инструкциям.

### 3. Экспортирование APK

#### a. Генерация APK
После запуска проекта, откройте терминал (`Ctrl + `) и выполните команду для генерации APK:
```sh
flutter build apk --release
```
Эта команда создаст APK в директории `build/app/outputs/apk/release`.

#### b. Убедитесь, что все необходимые файлы доступны
Проверьте, что все необходимые файлы находятся в правильном месте. Обычно они лежат в `android/app/build/outputs/apk/release`.

#### c. Экспорт APK
Теперь вы можете экспортировать APK:
1. Откройте терминал.
2. Перейдите к директории, где лежит ваш APK:
   ```sh
   cd android/app/build/outputs/apk/release/
   ```
3. Выполните экспорт:
   ```sh
   adb push app-release.apk /sdcard/
   ```

4. Затем перезагрузите устройство с вашим приложением:
   ```sh
   adb shell pm install -r /sdcard/app-release.apk
   ```

### 4. Дополнительные настройки

Если необходимо, вы можете настроить параметры экспорта:
- Изменить версию приложения (`--versionName`)
- Добавить другие параметры сборки (`--no-sound-effect`, `--no-aapt2`, etc.)

### Заключение

Этот процесс должен помочь вам успешно создать и экспортировать APK вашего Flutter-приложения с использованием VSCode. Не забудьте проверить, что все зависимости установлены корректно, так как некоторые проблемы могут возникнуть из-за их отсутствия."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для экспорта APK-файла из вашего проекта на Flutter в Visual Studio Code (VSCode), вы можете использовать командную строку или инструменты Android Studio. Вот шаги для обеих методов:

### Метод 1: Использование командной строки

1. **Откройте терминал**:
   - Откройте ваш проект Flutter.
   - В терминале выполните следующие команды:

     ```sh
     flutter build apk --release
     ```

2. **Получение пути к APK файлу**:
   - Команда `flutter build apk` создаст APK файл в папке `build/outputs/apk/release`.

3. **Перемещение и запуск**:
   - Перейдите в директорию с APK файлом:

     ```sh
     cd build/outputs/apk/release
     ```
   - Затем откройте APK файл:

     ```sh
     open myapp-release.apk
     ```

### Метод 2: Использование Android Studio

1. **Создайте сборку**:
   - Откройте ваш проект в Android Studio.
   - Нажмите кнопку "Build" в верхнем меню и выберите "Build Bundle(s)/APK(s)".

2. **Выбор варианта сборки**:
   - Выберите вариант "Release".
   - Убедитесь, что все необходимые зависимости установлены и отредактированы в файле `gradle.properties`, если требуется.

3. **Завершение сборки**:
   - Android Studio автоматически создаст APK файл в указанной директории.

4. **Перемещение и запуск**:
   - Перейдите в директорию с APK файлом и откройте его как обычно.

Если у вас возникнут проблемы с одним из этих методов, пожалуйста, дайте знать, чтобы я мог помочь вам более подробно."""
    }
]

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: Мне нужно экспортировать APK из проекта на Flutter. Я использую VS Code. Как мне это сделать?

Для экспорта APK-файла из вашего проекта на Flutter в Visual Studio Code (VSCode), вы можете использовать командную строку или инструменты Android Studio. Вот шаги для обеих методов:

### Метод 1: Использование командной строки

1. **Откройте терминал**:
   - Откройте ваш проект Flutter.
   - В терминале выполните следующие команды:

     ```sh
     flutter build apk --release
     ```

2. **Получение пути к APK файлу**:
   - Команда `flutter build apk` создаст APK файл в папке `build/outputs/apk/release`.

3. **Перемещение и запуск**:
   - Перейдите в директорию с APK файлом:

     ```sh
     cd build/outputs/apk/release
     ```
   - Затем откройте APK файл:

     ```sh
     open myapp-release.apk
     ```

### Метод 2: Использование Android Studio

1. **Создайте сборку**:
   - Откройте ваш проект в Android Studio.
   - Нажмите кнопку "Build" в верхнем меню и выберите "Build Bundle(s)/APK(s)".

2. **Выбор варианта сборки**:
   - Выберите вариант "Release".
   - Убедитесь, что все необходимые зависимости установлены и отредактированы в файле `gradle.properties`, если требуется.

3. **Завершение сборки**:
   - Android Studio автоматически создаст APK файл в указанной директории.

4. **Перемещение и запуск**:
   - Перейдите в директорию с APK файлом и откройте его как обычно.

Если у вас возникнут проблемы с одним из этих методов, пожалуйста, дайте знать, чтобы я мог помочь вам более подробно.

Для экспорта APK в проекте Flutter с помощью Visual Studio Code (VSCode) вы можете использовать плагины, которые помогут вам упростить процесс. Вот основные шаги:

### 1. Установка необходимых плагинов

#### a. **Flutter Plugin for VSCode**
   - Включите плагин `Flutter` в VSCode.
     1. Откройте файл `.vscode/settings.json`.
     2. Добавьте или обновите строку:
        ```json
        {
          "flutter.sdk": "/path/to/flutter",
          "flutter.useSFDartSdk": true,
          "dart.previewMode": false
        }
        ```
     3. Установите плагин через команду:
        ```sh
        code --install-extension flutter.google.com:flutter
        ```

#### b. **Gradle Plugin for Android**
   - Также установите Gradle plugin для Android:
     ```sh
     code --install-extension ms-gradle.build-script-vscode
     ```

### 2. Создание нового проекта или обновления существующего

1. Откройте папку вашего проекта в VSCode.
2. Если у вас уже есть проект, нажмите `Ctrl + Shift + P`, выберите команду `Flutter: Initialize Project` и следуйте инструкциям.

### 3. Экспортирование APK

#### a. Генерация APK
После запуска проекта, откройте терминал (`Ctrl + `) и выполните команду для генерации APK:
```sh
flutter build apk --release
```
Эта команда создаст APK в директории `build/app/outputs/apk/release`.

#### b. Убедитесь, что все необходимые файлы доступны
Проверьте, что все необходимые файлы находятся в правильном месте. Обычно они лежат в `android/app/build/outputs/apk/release`.

#### c. Экспорт APK
Теперь вы можете экспортировать APK:
1. Откройте терминал.
2. Перейдите к директории, где лежит ваш APK:
   ```sh
   cd android/app/build/outputs/apk/release/
   ```
3. Выполните экспорт:
   ```sh
   adb push app-release.apk /sdcard/
   ```

4. Затем перезагрузите устройство с вашим приложением:
   ```sh
   adb shell pm install -r /sdcard/app-release.apk
   ```

### 4. Дополнительные настройки

Если необходимо, вы можете настроить параметры экспорта:
- Изменить версию приложения (`--versionName`)
- Добавить другие параметры сборки (`--no-sound-effect`, `--no-aapt2`, etc.)

### Заключение

Этот процесс должен помочь вам успешно создать и экспортировать APK вашего Flutter-приложения с использованием VSCode. Не забудьте проверить, что все зависимости установлены корректно, так как некоторые проблемы могут возникнуть из-за их отсутствия.

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": "Мне нужно экспортировать APK из проекта на Flutter. Я использую VS Code. Как мне это сделать?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для экспорта APK-файла из вашего проекта на Flutter в Visual Studio Code (VSCode), вы можете использовать командную строку или инструменты Android Studio. Вот шаги для обеих методов:

### Метод 1: Использование командной строки

1. **Откройте терминал**:
   - Откройте ваш проект Flutter.
   - В терминале выполните следующие команды:

     ```sh
     flutter build apk --release
     ```

2. **Получение пути к APK файлу**:
   - Команда `flutter build apk` создаст APK файл в папке `build/outputs/apk/release`.

3. **Перемещение и запуск**:
   - Перейдите в директорию с APK файлом:

     ```sh
     cd build/outputs/apk/release
     ```
   - Затем откройте APK файл:

     ```sh
     open myapp-release.apk
     ```

### Метод 2: Использование Android Studio

1. **Создайте сборку**:
   - Откройте ваш проект в Android Studio.
   - Нажмите кнопку "Build" в верхнем меню и выберите "Build Bundle(s)/APK(s)".

2. **Выбор варианта сборки**:
   - Выберите вариант "Release".
   - Убедитесь, что все необходимые зависимости установлены и отредактированы в файле `gradle.properties`, если требуется.

3. **Завершение сборки**:
   - Android Studio автоматически создаст APK файл в указанной директории.

4. **Перемещение и запуск**:
   - Перейдите в директорию с APK файлом и откройте его как обычно.

Если у вас возникнут проблемы с одним из этих методов, пожалуйста, дайте знать, чтобы я мог помочь вам более подробно."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для экспорта APK в проекте Flutter с помощью Visual Studio Code (VSCode) вы можете использовать плагины, которые помогут вам упростить процесс. Вот основные шаги:

### 1. Установка необходимых плагинов

#### a. **Flutter Plugin for VSCode**
   - Включите плагин `Flutter` в VSCode.
     1. Откройте файл `.vscode/settings.json`.
     2. Добавьте или обновите строку:
        ```json
        {
          "flutter.sdk": "/path/to/flutter",
          "flutter.useSFDartSdk": true,
          "dart.previewMode": false
        }
        ```
     3. Установите плагин через команду:
        ```sh
        code --install-extension flutter.google.com:flutter
        ```

#### b. **Gradle Plugin for Android**
   - Также установите Gradle plugin для Android:
     ```sh
     code --install-extension ms-gradle.build-script-vscode
     ```

### 2. Создание нового проекта или обновления существующего

1. Откройте папку вашего проекта в VSCode.
2. Если у вас уже есть проект, нажмите `Ctrl + Shift + P`, выберите команду `Flutter: Initialize Project` и следуйте инструкциям.

### 3. Экспортирование APK

#### a. Генерация APK
После запуска проекта, откройте терминал (`Ctrl + `) и выполните команду для генерации APK:
```sh
flutter build apk --release
```
Эта команда создаст APK в директории `build/app/outputs/apk/release`.

#### b. Убедитесь, что все необходимые файлы доступны
Проверьте, что все необходимые файлы находятся в правильном месте. Обычно они лежат в `android/app/build/outputs/apk/release`.

#### c. Экспорт APK
Теперь вы можете экспортировать APK:
1. Откройте терминал.
2. Перейдите к директории, где лежит ваш APK:
   ```sh
   cd android/app/build/outputs/apk/release/
   ```
3. Выполните экспорт:
   ```sh
   adb push app-release.apk /sdcard/
   ```

4. Затем перезагрузите устройство с вашим приложением:
   ```sh
   adb shell pm install -r /sdcard/app-release.apk
   ```

### 4. Дополнительные настройки

Если необходимо, вы можете настроить параметры экспорта:
- Изменить версию приложения (`--versionName`)
- Добавить другие параметры сборки (`--no-sound-effect`, `--no-aapt2`, etc.)

### Заключение

Этот процесс должен помочь вам успешно создать и экспортировать APK вашего Flutter-приложения с использованием VSCode. Не забудьте проверить, что все зависимости установлены корректно, так как некоторые проблемы могут возникнуть из-за их отсутствия."""
    }
]

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: создайте пример программы на rexx, которая читает трек на dasd.

Для выполнения этой задачи в программировании на REXX (REXX) можно использовать стандартные библиотеки и функции для работы с файлами и устройствами. В REXX не существует прямого аналога команд типа `dd` или `fdisk`, поэтому придется реализовать аналогичную функциональность через вызовы системных функций.

Пример программы на REXX, который читает трек на DASD:

```rexx
/* Пример программы на REXX для чтения треков на DASD */

/* Заголовочный блок */
* REXX program to read tracks from a DASD device

/* Инициализация переменных */
track_number = 1
device_name = "DASD:0" /* Укажите устройство DASD */
file_size = 524288000 /* Размер файла в байтах (примерно 500MB) */
buffer_size = 65536     /* Размер буфера в байтах */
read_buffer = alloc(buffer_size)

do while track_number <= file_size / buffer_size
    /* Запрашиваем буфер данных */
    call get_track_data(track_number, read_buffer)

    /* Выводим данные из буфера */
    print "Track ", track_number, ":"
    do i = 1 to buffer_size
        if read_buffer[i] then print read_buffer[i]
    end

    /* Перейти к следующему треку */
    track_number = track_number + 1
end

/* Очистка буфера после завершения операции */
free(read_buffer)

/* Функция получения данных из устройства */
function get_track_data(track_num, buf)
    local fd = open(device_name, 'rb')
    if not fd then return -1

    local bytes_read = 0
    local offset = 0
    local data_length = buffer_size * track_num

    do while offset < data_length
        local bytesRead = read(fd, read_buffer[offset], buffer_size)
        if bytesRead == 0 then exit
        bytes_read = bytes_read + bytesRead

        if bytesRead > 0 then
            offset = offset + bytesRead
        else
            error("Ошибка при чтении данных")
        end
    end

    close(fd)
    return bytes_read
end
```

### Описание кода:

- **заголовочный блок**: Описание программы.
- **Инициализация переменных**: Определение переменных для хранения номера сектора, имени устройства, размера файла и размера буфера.
- **цикл чтения данных**:
  - Проверяется, сколько треков осталось до конца файла.
  - Вызывается функция `get_track_data`, которая получает данные от устройства по одному треку.
  - Данные выводятся на экран.
- **функция `get_track_data`**:
  - Открывает устройство.
  - Считывает данные по одному треку, используя буфер размером `buffer_size`.
  - Если чтение завершено успешно, возвращается количество прочитанных байт; если нет, вызывает ошибку.
- **чистка буфера**: После завершения цикла рекомендуется освободить память, чтобы избежать утечек памяти.

Этот пример является упрощенным вариантом и может быть дополнен дополнительными функциями для обработки ошибок, логирования событий и оптимизации производительности.

К сожалению, я не могу написать полную программу на Рекск в данном контексте, так как для работы с DASD (Direct Access Storage Device) требуется специальное оборудование и среда выполнения, которую может предоставить только система хранения данных, поддерживаемая вашим оборудованием.

Однако, я могу предложить пример кода на REXX, который демонстрирует базовые принципы взаимодействия с устройствами DASD через командную строку или интерфейсы операционной системы. Важно отметить, что этот пример будет работать только на системах, которые поддерживают командные строки и доступ к DASD через них.

Вот простой пример:

```rexx
/* Sample Rexx program to interact with DASD device */

/* Define the path to the DASD device */
dasdDevice = 'device_name' /* Replace this with your actual DASD device name */

/* Open the DASD device for reading */
openResult = open(dasdDevice, "r")

if openResult <> 0 then do
    say "Failed to open DASD device: ", openResult
    exit
end

/* Read data from the DASD device */
readResult = read(dasdDevice, buffer, 1024)

if readResult <> 0 then do
    say "Failed to read from DASD device: ", readResult
    close(dasdDevice)
    exit
end

say "Read data successfully"

/* Close the DASD device */
close(dasdDevice)

/* Example of processing the read data */
say "Data read:"
say buffer

```

### Что делает программа:
- **`open(dasdDevice, "r")`:** Открывает устройство DASD для чтения.
- **`read(dasdDevice, buffer, 1024)`:** Читает данные из устройства DASD в буфер размером 1024 байта.
- **`close(dasdDevice)`:** Закрывает устройство DASD после чтения.

### Примечания:
- `device_name` — это имя вашего DASD устройства. Вы должны заменить его на реальное имя устройства.
- Этот пример не учитывает возможные ошибки при работе с устройством DASD и не содержит функциональности для обработки ошибок.
- Для полноценного использования такого рода программ необходимо иметь соответствующую систему и инструментарий для работы с DASD.

Если вы хотите написать более сложный скрипт, который будет выполнять конкретные задачи с использованием DASD, вам потребуется дополнительная информация о том, какие именно действия нужно совершить с данным устройством.

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": "создайте пример программы на rexx, которая читает трек на dasd.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для выполнения этой задачи в программировании на REXX (REXX) можно использовать стандартные библиотеки и функции для работы с файлами и устройствами. В REXX не существует прямого аналога команд типа `dd` или `fdisk`, поэтому придется реализовать аналогичную функциональность через вызовы системных функций.

Пример программы на REXX, который читает трек на DASD:

```rexx
/* Пример программы на REXX для чтения треков на DASD */

/* Заголовочный блок */
* REXX program to read tracks from a DASD device

/* Инициализация переменных */
track_number = 1
device_name = "DASD:0" /* Укажите устройство DASD */
file_size = 524288000 /* Размер файла в байтах (примерно 500MB) */
buffer_size = 65536     /* Размер буфера в байтах */
read_buffer = alloc(buffer_size)

do while track_number <= file_size / buffer_size
    /* Запрашиваем буфер данных */
    call get_track_data(track_number, read_buffer)

    /* Выводим данные из буфера */
    print "Track ", track_number, ":"
    do i = 1 to buffer_size
        if read_buffer[i] then print read_buffer[i]
    end

    /* Перейти к следующему треку */
    track_number = track_number + 1
end

/* Очистка буфера после завершения операции */
free(read_buffer)

/* Функция получения данных из устройства */
function get_track_data(track_num, buf)
    local fd = open(device_name, 'rb')
    if not fd then return -1

    local bytes_read = 0
    local offset = 0
    local data_length = buffer_size * track_num

    do while offset < data_length
        local bytesRead = read(fd, read_buffer[offset], buffer_size)
        if bytesRead == 0 then exit
        bytes_read = bytes_read + bytesRead

        if bytesRead > 0 then
            offset = offset + bytesRead
        else
            error("Ошибка при чтении данных")
        end
    end

    close(fd)
    return bytes_read
end
```

### Описание кода:

- **заголовочный блок**: Описание программы.
- **Инициализация переменных**: Определение переменных для хранения номера сектора, имени устройства, размера файла и размера буфера.
- **цикл чтения данных**:
  - Проверяется, сколько треков осталось до конца файла.
  - Вызывается функция `get_track_data`, которая получает данные от устройства по одному треку.
  - Данные выводятся на экран.
- **функция `get_track_data`**:
  - Открывает устройство.
  - Считывает данные по одному треку, используя буфер размером `buffer_size`.
  - Если чтение завершено успешно, возвращается количество прочитанных байт; если нет, вызывает ошибку.
- **чистка буфера**: После завершения цикла рекомендуется освободить память, чтобы избежать утечек памяти.

Этот пример является упрощенным вариантом и может быть дополнен дополнительными функциями для обработки ошибок, логирования событий и оптимизации производительности."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """К сожалению, я не могу написать полную программу на Рекск в данном контексте, так как для работы с DASD (Direct Access Storage Device) требуется специальное оборудование и среда выполнения, которую может предоставить только система хранения данных, поддерживаемая вашим оборудованием.

Однако, я могу предложить пример кода на REXX, который демонстрирует базовые принципы взаимодействия с устройствами DASD через командную строку или интерфейсы операционной системы. Важно отметить, что этот пример будет работать только на системах, которые поддерживают командные строки и доступ к DASD через них.

Вот простой пример:

```rexx
/* Sample Rexx program to interact with DASD device */

/* Define the path to the DASD device */
dasdDevice = 'device_name' /* Replace this with your actual DASD device name */

/* Open the DASD device for reading */
openResult = open(dasdDevice, "r")

if openResult <> 0 then do
    say "Failed to open DASD device: ", openResult
    exit
end

/* Read data from the DASD device */
readResult = read(dasdDevice, buffer, 1024)

if readResult <> 0 then do
    say "Failed to read from DASD device: ", readResult
    close(dasdDevice)
    exit
end

say "Read data successfully"

/* Close the DASD device */
close(dasdDevice)

/* Example of processing the read data */
say "Data read:"
say buffer

```

### Что делает программа:
- **`open(dasdDevice, "r")`:** Открывает устройство DASD для чтения.
- **`read(dasdDevice, buffer, 1024)`:** Читает данные из устройства DASD в буфер размером 1024 байта.
- **`close(dasdDevice)`:** Закрывает устройство DASD после чтения.

### Примечания:
- `device_name` — это имя вашего DASD устройства. Вы должны заменить его на реальное имя устройства.
- Этот пример не учитывает возможные ошибки при работе с устройством DASD и не содержит функциональности для обработки ошибок.
- Для полноценного использования такого рода программ необходимо иметь соответствующую систему и инструментарий для работы с DASD.

Если вы хотите написать более сложный скрипт, который будет выполнять конкретные задачи с использованием DASD, вам потребуется дополнительная информация о том, какие именно действия нужно совершить с данным устройством."""
    }
]

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: создайте пример программы на rexx, которая читает трек на dasd.

К сожалению, я не могу написать полную программу на Рекск в данном контексте, так как для работы с DASD (Direct Access Storage Device) требуется специальное оборудование и среда выполнения, которую может предоставить только система хранения данных, поддерживаемая вашим оборудованием.

Однако, я могу предложить пример кода на REXX, который демонстрирует базовые принципы взаимодействия с устройствами DASD через командную строку или интерфейсы операционной системы. Важно отметить, что этот пример будет работать только на системах, которые поддерживают командные строки и доступ к DASD через них.

Вот простой пример:

```rexx
/* Sample Rexx program to interact with DASD device */

/* Define the path to the DASD device */
dasdDevice = 'device_name' /* Replace this with your actual DASD device name */

/* Open the DASD device for reading */
openResult = open(dasdDevice, "r")

if openResult <> 0 then do
    say "Failed to open DASD device: ", openResult
    exit
end

/* Read data from the DASD device */
readResult = read(dasdDevice, buffer, 1024)

if readResult <> 0 then do
    say "Failed to read from DASD device: ", readResult
    close(dasdDevice)
    exit
end

say "Read data successfully"

/* Close the DASD device */
close(dasdDevice)

/* Example of processing the read data */
say "Data read:"
say buffer

```

### Что делает программа:
- **`open(dasdDevice, "r")`:** Открывает устройство DASD для чтения.
- **`read(dasdDevice, buffer, 1024)`:** Читает данные из устройства DASD в буфер размером 1024 байта.
- **`close(dasdDevice)`:** Закрывает устройство DASD после чтения.

### Примечания:
- `device_name` — это имя вашего DASD устройства. Вы должны заменить его на реальное имя устройства.
- Этот пример не учитывает возможные ошибки при работе с устройством DASD и не содержит функциональности для обработки ошибок.
- Для полноценного использования такого рода программ необходимо иметь соответствующую систему и инструментарий для работы с DASD.

Если вы хотите написать более сложный скрипт, который будет выполнять конкретные задачи с использованием DASD, вам потребуется дополнительная информация о том, какие именно действия нужно совершить с данным устройством.

Для выполнения этой задачи в программировании на REXX (REXX) можно использовать стандартные библиотеки и функции для работы с файлами и устройствами. В REXX не существует прямого аналога команд типа `dd` или `fdisk`, поэтому придется реализовать аналогичную функциональность через вызовы системных функций.

Пример программы на REXX, который читает трек на DASD:

```rexx
/* Пример программы на REXX для чтения треков на DASD */

/* Заголовочный блок */
* REXX program to read tracks from a DASD device

/* Инициализация переменных */
track_number = 1
device_name = "DASD:0" /* Укажите устройство DASD */
file_size = 524288000 /* Размер файла в байтах (примерно 500MB) */
buffer_size = 65536     /* Размер буфера в байтах */
read_buffer = alloc(buffer_size)

do while track_number <= file_size / buffer_size
    /* Запрашиваем буфер данных */
    call get_track_data(track_number, read_buffer)

    /* Выводим данные из буфера */
    print "Track ", track_number, ":"
    do i = 1 to buffer_size
        if read_buffer[i] then print read_buffer[i]
    end

    /* Перейти к следующему треку */
    track_number = track_number + 1
end

/* Очистка буфера после завершения операции */
free(read_buffer)

/* Функция получения данных из устройства */
function get_track_data(track_num, buf)
    local fd = open(device_name, 'rb')
    if not fd then return -1

    local bytes_read = 0
    local offset = 0
    local data_length = buffer_size * track_num

    do while offset < data_length
        local bytesRead = read(fd, read_buffer[offset], buffer_size)
        if bytesRead == 0 then exit
        bytes_read = bytes_read + bytesRead

        if bytesRead > 0 then
            offset = offset + bytesRead
        else
            error("Ошибка при чтении данных")
        end
    end

    close(fd)
    return bytes_read
end
```

### Описание кода:

- **заголовочный блок**: Описание программы.
- **Инициализация переменных**: Определение переменных для хранения номера сектора, имени устройства, размера файла и размера буфера.
- **цикл чтения данных**:
  - Проверяется, сколько треков осталось до конца файла.
  - Вызывается функция `get_track_data`, которая получает данные от устройства по одному треку.
  - Данные выводятся на экран.
- **функция `get_track_data`**:
  - Открывает устройство.
  - Считывает данные по одному треку, используя буфер размером `buffer_size`.
  - Если чтение завершено успешно, возвращается количество прочитанных байт; если нет, вызывает ошибку.
- **чистка буфера**: После завершения цикла рекомендуется освободить память, чтобы избежать утечек памяти.

Этот пример является упрощенным вариантом и может быть дополнен дополнительными функциями для обработки ошибок, логирования событий и оптимизации производительности.

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": "создайте пример программы на rexx, которая читает трек на dasd.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """К сожалению, я не могу написать полную программу на Рекск в данном контексте, так как для работы с DASD (Direct Access Storage Device) требуется специальное оборудование и среда выполнения, которую может предоставить только система хранения данных, поддерживаемая вашим оборудованием.

Однако, я могу предложить пример кода на REXX, который демонстрирует базовые принципы взаимодействия с устройствами DASD через командную строку или интерфейсы операционной системы. Важно отметить, что этот пример будет работать только на системах, которые поддерживают командные строки и доступ к DASD через них.

Вот простой пример:

```rexx
/* Sample Rexx program to interact with DASD device */

/* Define the path to the DASD device */
dasdDevice = 'device_name' /* Replace this with your actual DASD device name */

/* Open the DASD device for reading */
openResult = open(dasdDevice, "r")

if openResult <> 0 then do
    say "Failed to open DASD device: ", openResult
    exit
end

/* Read data from the DASD device */
readResult = read(dasdDevice, buffer, 1024)

if readResult <> 0 then do
    say "Failed to read from DASD device: ", readResult
    close(dasdDevice)
    exit
end

say "Read data successfully"

/* Close the DASD device */
close(dasdDevice)

/* Example of processing the read data */
say "Data read:"
say buffer

```

### Что делает программа:
- **`open(dasdDevice, "r")`:** Открывает устройство DASD для чтения.
- **`read(dasdDevice, buffer, 1024)`:** Читает данные из устройства DASD в буфер размером 1024 байта.
- **`close(dasdDevice)`:** Закрывает устройство DASD после чтения.

### Примечания:
- `device_name` — это имя вашего DASD устройства. Вы должны заменить его на реальное имя устройства.
- Этот пример не учитывает возможные ошибки при работе с устройством DASD и не содержит функциональности для обработки ошибок.
- Для полноценного использования такого рода программ необходимо иметь соответствующую систему и инструментарий для работы с DASD.

Если вы хотите написать более сложный скрипт, который будет выполнять конкретные задачи с использованием DASD, вам потребуется дополнительная информация о том, какие именно действия нужно совершить с данным устройством."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для выполнения этой задачи в программировании на REXX (REXX) можно использовать стандартные библиотеки и функции для работы с файлами и устройствами. В REXX не существует прямого аналога команд типа `dd` или `fdisk`, поэтому придется реализовать аналогичную функциональность через вызовы системных функций.

Пример программы на REXX, который читает трек на DASD:

```rexx
/* Пример программы на REXX для чтения треков на DASD */

/* Заголовочный блок */
* REXX program to read tracks from a DASD device

/* Инициализация переменных */
track_number = 1
device_name = "DASD:0" /* Укажите устройство DASD */
file_size = 524288000 /* Размер файла в байтах (примерно 500MB) */
buffer_size = 65536     /* Размер буфера в байтах */
read_buffer = alloc(buffer_size)

do while track_number <= file_size / buffer_size
    /* Запрашиваем буфер данных */
    call get_track_data(track_number, read_buffer)

    /* Выводим данные из буфера */
    print "Track ", track_number, ":"
    do i = 1 to buffer_size
        if read_buffer[i] then print read_buffer[i]
    end

    /* Перейти к следующему треку */
    track_number = track_number + 1
end

/* Очистка буфера после завершения операции */
free(read_buffer)

/* Функция получения данных из устройства */
function get_track_data(track_num, buf)
    local fd = open(device_name, 'rb')
    if not fd then return -1

    local bytes_read = 0
    local offset = 0
    local data_length = buffer_size * track_num

    do while offset < data_length
        local bytesRead = read(fd, read_buffer[offset], buffer_size)
        if bytesRead == 0 then exit
        bytes_read = bytes_read + bytesRead

        if bytesRead > 0 then
            offset = offset + bytesRead
        else
            error("Ошибка при чтении данных")
        end
    end

    close(fd)
    return bytes_read
end
```

### Описание кода:

- **заголовочный блок**: Описание программы.
- **Инициализация переменных**: Определение переменных для хранения номера сектора, имени устройства, размера файла и размера буфера.
- **цикл чтения данных**:
  - Проверяется, сколько треков осталось до конца файла.
  - Вызывается функция `get_track_data`, которая получает данные от устройства по одному треку.
  - Данные выводятся на экран.
- **функция `get_track_data`**:
  - Открывает устройство.
  - Считывает данные по одному треку, используя буфер размером `buffer_size`.
  - Если чтение завершено успешно, возвращается количество прочитанных байт; если нет, вызывает ошибку.
- **чистка буфера**: После завершения цикла рекомендуется освободить память, чтобы избежать утечек памяти.

Этот пример является упрощенным вариантом и может быть дополнен дополнительными функциями для обработки ошибок, логирования событий и оптимизации производительности."""
    }
]

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 есть набор данных FAQ в файле csv, в виде столбцов с вопросами и ответами, как мне создать модель GPT-2 с нуля для этого? Дайте мне код для этого.

Создание модели GPT-2 на основе вашего набора данных FAQ требует нескольких шагов:

1. **Обработка данных**: Преобразуйте ваши данные в формат, который можно использовать для обучения моделей.
2. **Сборка словаря**: Создайте словарь символов (токен) для вашего датасета.
3. **Формирование контекста**: Разбейте каждый вопрос на токены, чтобы сформировать контекст для обучения.
4. **Подготовка данных к обучению**: Подготовьте данные для обучения, включая разделение на обучающую и валидационную выборки.
5. **Настройка параметров модели GPT-2**:
   - Размер слоя
   - Количество скрытых состояний
   - Количество токенов в словаре
6. **Запуск обучения**:
   - Выберите способ загрузки веса из предварительно обученной модели или начните обучение с нуля.

Вот пример кода Python для создания базовой модели GPT-2 с использованием `transformers` библиотеки Hugging Face:

```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel

# 1. Обработка данных
def load_data(file_path):
    # Здесь вы читаете CSV файлы и преобразуете его в список вопросов/ответов
    pass

# 2. Сборка словаря
def build_vocab(data):
    vocab = {}
    for question, answer in data:
        tokens_question = tokenizer.tokenize(question)
        tokens_answer = tokenizer.tokenize(answer)

        for token in set(tokens_question + tokens_answer):
            if token not in vocab:
                vocab[token] = len(vocab)

    return vocab

# 3. Формирование контекста
def create_contexts(data, max_length=512):
    contexts = []
    labels = []

    for question, answer in data:
        tokens_question = tokenizer.tokenize(question)[:max_length]
        tokens_answer = tokenizer.tokenize(answer)[:max_length]

        context = ' '.join(tokens_question).strip()
        label = ' '.join(tokens_answer).strip()

        contexts.append(context)
        labels.append(label)

    return contexts, labels

# 4. Подготовка данных к обучению
def prepare_dataset(data, max_length=512):
    contexts, labels = create_contexts(data, max_length=max_length)

    dataset = list(zip(contexts, labels))
    return dataset

# 5. Настройка параметров модели
model_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
vocab_size = len(tokenizer.get_vocab())

# 6. Запуск обучения
def train_gpt2(dataset, epochs=10, batch_size=8):
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)

    for epoch in range(epochs):
        print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}")
        for i, (context, label) in enumerate(dataset):
            input_ids = tokenizer.encode(context, return_tensors='pt')
            target_ids = tokenizer.encode(label, return_tensors='pt')

            outputs = model(input_ids=input_ids, labels=target_ids)
            loss = outputs.loss

            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

            if (i+1) % 100 == 0:
                print(f"Iteration: {i+1}, Loss: {loss.item()}")

if __name__ == "__main__":
    # Загрузка данных
    data = load_data("path/to/your/data.csv")

    # Создание словаря
    vocab = build_vocab(data)

    # Формирование контекстов
    dataset = prepare_dataset(data)

    # Обучение модели
    train_gpt2(dataset, epochs=10, batch_size=8)
```

### Что нужно учесть:
- **Загрузка данных**: Убедитесь, что ваш CSV содержит вопросы и ответы в правильной форме.
- **Параметры модели**: Можно варьировать размер слоев, количество скрытых состояний и другие параметры для лучшего соответствия вашему случаю.
- **Валидация**: Используйте валидационные данные для мониторинга процесса обучения и улучшения качества предсказаний.

Этот код является базовым и может быть расширен или модифицирован в зависимости от конкретных требований проекта.

Конечно! Создание модели GPT-2 с нуля требует значительных ресурсов и времени, но я могу предоставить вам пример кода на Python, который поможет вам начать этот процесс. Мы будем использовать библиотеки TensorFlow и Keras для создания модели.

Важно отметить, что создание модели GPT-2 с нуля — это сложный и длительный процесс, требующий больших вычислительных мощностей. В этом примере мы просто покажем вам структуру кода, а не полностью реализацию модели GPT-2.

Для начала убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки:

```bash
pip install tensorflow numpy pandas scikit-learn
```

Теперь давайте напишем код:

1. **Импортируйте необходимые библиотеки:**

```python
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Bidirectional
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
```

2. **Загрузите данные из CSV файла:**

```python
def load_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path)
    questions = data['question'].values.tolist()
    answers = data['answer'].values.tolist()

    return questions, answers

# Замените 'your_file.csv' на путь к вашему файлу
questions, answers = load_data('your_file.csv')
```

3. **Разделите данные на тренировочную и тестовую выборки:**

```python
train_questions, test_questions, train_answers, test_answers = train_test_split(questions, answers, test_size=0.2, random_state=42)
```

4. **Создайте токенизатор для текстовых данных:**

```python
tokenizer = Tokenizer(oov_token="<OOV>")
tokenizer.fit_on_texts(train_questions + train_answers)

vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
max_length_question = max([len(s.split()) for s in train_questions])
max_length_answer = max([len(s.split()) for s in train_answers])

print(f"Vocabulary Size: {vocab_size}")
print(f"Max Length Question: {max_length_question}")
print(f"Max Length Answer: {max_length_answer}")
```

5. **Преобразуйте текстовые данные в числовые последовательности:**

```python
train_sequences_q = tokenizer.texts_to_sequences(train_questions)
test_sequences_q = tokenizer.texts_to_sequences(test_questions)

train_sequences_a = tokenizer.texts_to_sequences(train_answers)
test_sequences_a = tokenizer.texts_to_sequences(test_answers)

train_padded_q = pad_sequences(train_sequences_q, maxlen=max_length_question, padding='post', truncating='post')
test_padded_q = pad_sequences(test_sequences_q, maxlen=max_length_question, padding='post', truncating='post')

train_padded_a = pad_sequences(train_sequences_a, maxlen=max_length_answer, padding='post', truncating='post')
test_padded_a = pad_sequences(test_sequences_a, maxlen=max_length_answer, padding='post', truncating='post')
```

6. **Создайте модель:**

```python
embedding_dim = 100
model = Sequential([
    Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length_question),
    Bidirectional(LSTM(64)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(vocab_size, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer=Adam(), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.summary()
```

7. **Предварительно обучите модель (это может занять много времени):**

```python
history = model.fit(
    train_padded_q,
    np.array(train_padded_a).argmax(axis=-1),
    epochs=10,
    batch_size=32,
    validation_data=(test_padded_q, np.array(test_padded_a).argmax(axis=-1))
)
```

Этот код предоставляет базовую структуру для создания модели GPT-2 с нуля. Однако, создание полноценной модели GPT-2 требует значительно большего объема данных, более сложного архитектурного дизайна и дополнительного обучения. Если вы хотите создать модель GPT-2, рекомендую обратиться к существующим проектам или библиотекам, которые уже реализуют эту модель.

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 есть набор данных FAQ в файле csv, в виде столбцов с вопросами и ответами, как мне создать модель GPT-2 с нуля для этого? Дайте мне код для этого.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Создание модели GPT-2 на основе вашего набора данных FAQ требует нескольких шагов:

1. **Обработка данных**: Преобразуйте ваши данные в формат, который можно использовать для обучения моделей.
2. **Сборка словаря**: Создайте словарь символов (токен) для вашего датасета.
3. **Формирование контекста**: Разбейте каждый вопрос на токены, чтобы сформировать контекст для обучения.
4. **Подготовка данных к обучению**: Подготовьте данные для обучения, включая разделение на обучающую и валидационную выборки.
5. **Настройка параметров модели GPT-2**:
   - Размер слоя
   - Количество скрытых состояний
   - Количество токенов в словаре
6. **Запуск обучения**:
   - Выберите способ загрузки веса из предварительно обученной модели или начните обучение с нуля.

Вот пример кода Python для создания базовой модели GPT-2 с использованием `transformers` библиотеки Hugging Face:

```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel

# 1. Обработка данных
def load_data(file_path):
    # Здесь вы читаете CSV файлы и преобразуете его в список вопросов/ответов
    pass

# 2. Сборка словаря
def build_vocab(data):
    vocab = {}
    for question, answer in data:
        tokens_question = tokenizer.tokenize(question)
        tokens_answer = tokenizer.tokenize(answer)

        for token in set(tokens_question + tokens_answer):
            if token not in vocab:
                vocab[token] = len(vocab)

    return vocab

# 3. Формирование контекста
def create_contexts(data, max_length=512):
    contexts = []
    labels = []

    for question, answer in data:
        tokens_question = tokenizer.tokenize(question)[:max_length]
        tokens_answer = tokenizer.tokenize(answer)[:max_length]

        context = ' '.join(tokens_question).strip()
        label = ' '.join(tokens_answer).strip()

        contexts.append(context)
        labels.append(label)

    return contexts, labels

# 4. Подготовка данных к обучению
def prepare_dataset(data, max_length=512):
    contexts, labels = create_contexts(data, max_length=max_length)

    dataset = list(zip(contexts, labels))
    return dataset

# 5. Настройка параметров модели
model_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
vocab_size = len(tokenizer.get_vocab())

# 6. Запуск обучения
def train_gpt2(dataset, epochs=10, batch_size=8):
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)

    for epoch in range(epochs):
        print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}")
        for i, (context, label) in enumerate(dataset):
            input_ids = tokenizer.encode(context, return_tensors='pt')
            target_ids = tokenizer.encode(label, return_tensors='pt')

            outputs = model(input_ids=input_ids, labels=target_ids)
            loss = outputs.loss

            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

            if (i+1) % 100 == 0:
                print(f"Iteration: {i+1}, Loss: {loss.item()}")

if __name__ == "__main__":
    # Загрузка данных
    data = load_data("path/to/your/data.csv")

    # Создание словаря
    vocab = build_vocab(data)

    # Формирование контекстов
    dataset = prepare_dataset(data)

    # Обучение модели
    train_gpt2(dataset, epochs=10, batch_size=8)
```

### Что нужно учесть:
- **Загрузка данных**: Убедитесь, что ваш CSV содержит вопросы и ответы в правильной форме.
- **Параметры модели**: Можно варьировать размер слоев, количество скрытых состояний и другие параметры для лучшего соответствия вашему случаю.
- **Валидация**: Используйте валидационные данные для мониторинга процесса обучения и улучшения качества предсказаний.

Этот код является базовым и может быть расширен или модифицирован в зависимости от конкретных требований проекта."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! Создание модели GPT-2 с нуля требует значительных ресурсов и времени, но я могу предоставить вам пример кода на Python, который поможет вам начать этот процесс. Мы будем использовать библиотеки TensorFlow и Keras для создания модели.

Важно отметить, что создание модели GPT-2 с нуля — это сложный и длительный процесс, требующий больших вычислительных мощностей. В этом примере мы просто покажем вам структуру кода, а не полностью реализацию модели GPT-2.

Для начала убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки:

```bash
pip install tensorflow numpy pandas scikit-learn
```

Теперь давайте напишем код:

1. **Импортируйте необходимые библиотеки:**

```python
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Bidirectional
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
```

2. **Загрузите данные из CSV файла:**

```python
def load_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path)
    questions = data['question'].values.tolist()
    answers = data['answer'].values.tolist()

    return questions, answers

# Замените 'your_file.csv' на путь к вашему файлу
questions, answers = load_data('your_file.csv')
```

3. **Разделите данные на тренировочную и тестовую выборки:**

```python
train_questions, test_questions, train_answers, test_answers = train_test_split(questions, answers, test_size=0.2, random_state=42)
```

4. **Создайте токенизатор для текстовых данных:**

```python
tokenizer = Tokenizer(oov_token="<OOV>")
tokenizer.fit_on_texts(train_questions + train_answers)

vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
max_length_question = max([len(s.split()) for s in train_questions])
max_length_answer = max([len(s.split()) for s in train_answers])

print(f"Vocabulary Size: {vocab_size}")
print(f"Max Length Question: {max_length_question}")
print(f"Max Length Answer: {max_length_answer}")
```

5. **Преобразуйте текстовые данные в числовые последовательности:**

```python
train_sequences_q = tokenizer.texts_to_sequences(train_questions)
test_sequences_q = tokenizer.texts_to_sequences(test_questions)

train_sequences_a = tokenizer.texts_to_sequences(train_answers)
test_sequences_a = tokenizer.texts_to_sequences(test_answers)

train_padded_q = pad_sequences(train_sequences_q, maxlen=max_length_question, padding='post', truncating='post')
test_padded_q = pad_sequences(test_sequences_q, maxlen=max_length_question, padding='post', truncating='post')

train_padded_a = pad_sequences(train_sequences_a, maxlen=max_length_answer, padding='post', truncating='post')
test_padded_a = pad_sequences(test_sequences_a, maxlen=max_length_answer, padding='post', truncating='post')
```

6. **Создайте модель:**

```python
embedding_dim = 100
model = Sequential([
    Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length_question),
    Bidirectional(LSTM(64)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(vocab_size, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer=Adam(), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.summary()
```

7. **Предварительно обучите модель (это может занять много времени):**

```python
history = model.fit(
    train_padded_q,
    np.array(train_padded_a).argmax(axis=-1),
    epochs=10,
    batch_size=32,
    validation_data=(test_padded_q, np.array(test_padded_a).argmax(axis=-1))
)
```

Этот код предоставляет базовую структуру для создания модели GPT-2 с нуля. Однако, создание полноценной модели GPT-2 требует значительно большего объема данных, более сложного архитектурного дизайна и дополнительного обучения. Если вы хотите создать модель GPT-2, рекомендую обратиться к существующим проектам или библиотекам, которые уже реализуют эту модель."""
    }
]

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 есть набор данных FAQ в файле csv, в виде столбцов с вопросами и ответами, как мне создать модель GPT-2 с нуля для этого? Дайте мне код для этого.

Конечно! Создание модели GPT-2 с нуля требует значительных ресурсов и времени, но я могу предоставить вам пример кода на Python, который поможет вам начать этот процесс. Мы будем использовать библиотеки TensorFlow и Keras для создания модели.

Важно отметить, что создание модели GPT-2 с нуля — это сложный и длительный процесс, требующий больших вычислительных мощностей. В этом примере мы просто покажем вам структуру кода, а не полностью реализацию модели GPT-2.

Для начала убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки:

```bash
pip install tensorflow numpy pandas scikit-learn
```

Теперь давайте напишем код:

1. **Импортируйте необходимые библиотеки:**

```python
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Bidirectional
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
```

2. **Загрузите данные из CSV файла:**

```python
def load_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path)
    questions = data['question'].values.tolist()
    answers = data['answer'].values.tolist()

    return questions, answers

# Замените 'your_file.csv' на путь к вашему файлу
questions, answers = load_data('your_file.csv')
```

3. **Разделите данные на тренировочную и тестовую выборки:**

```python
train_questions, test_questions, train_answers, test_answers = train_test_split(questions, answers, test_size=0.2, random_state=42)
```

4. **Создайте токенизатор для текстовых данных:**

```python
tokenizer = Tokenizer(oov_token="<OOV>")
tokenizer.fit_on_texts(train_questions + train_answers)

vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
max_length_question = max([len(s.split()) for s in train_questions])
max_length_answer = max([len(s.split()) for s in train_answers])

print(f"Vocabulary Size: {vocab_size}")
print(f"Max Length Question: {max_length_question}")
print(f"Max Length Answer: {max_length_answer}")
```

5. **Преобразуйте текстовые данные в числовые последовательности:**

```python
train_sequences_q = tokenizer.texts_to_sequences(train_questions)
test_sequences_q = tokenizer.texts_to_sequences(test_questions)

train_sequences_a = tokenizer.texts_to_sequences(train_answers)
test_sequences_a = tokenizer.texts_to_sequences(test_answers)

train_padded_q = pad_sequences(train_sequences_q, maxlen=max_length_question, padding='post', truncating='post')
test_padded_q = pad_sequences(test_sequences_q, maxlen=max_length_question, padding='post', truncating='post')

train_padded_a = pad_sequences(train_sequences_a, maxlen=max_length_answer, padding='post', truncating='post')
test_padded_a = pad_sequences(test_sequences_a, maxlen=max_length_answer, padding='post', truncating='post')
```

6. **Создайте модель:**

```python
embedding_dim = 100
model = Sequential([
    Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length_question),
    Bidirectional(LSTM(64)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(vocab_size, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer=Adam(), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.summary()
```

7. **Предварительно обучите модель (это может занять много времени):**

```python
history = model.fit(
    train_padded_q,
    np.array(train_padded_a).argmax(axis=-1),
    epochs=10,
    batch_size=32,
    validation_data=(test_padded_q, np.array(test_padded_a).argmax(axis=-1))
)
```

Этот код предоставляет базовую структуру для создания модели GPT-2 с нуля. Однако, создание полноценной модели GPT-2 требует значительно большего объема данных, более сложного архитектурного дизайна и дополнительного обучения. Если вы хотите создать модель GPT-2, рекомендую обратиться к существующим проектам или библиотекам, которые уже реализуют эту модель.

Создание модели GPT-2 на основе вашего набора данных FAQ требует нескольких шагов:

1. **Обработка данных**: Преобразуйте ваши данные в формат, который можно использовать для обучения моделей.
2. **Сборка словаря**: Создайте словарь символов (токен) для вашего датасета.
3. **Формирование контекста**: Разбейте каждый вопрос на токены, чтобы сформировать контекст для обучения.
4. **Подготовка данных к обучению**: Подготовьте данные для обучения, включая разделение на обучающую и валидационную выборки.
5. **Настройка параметров модели GPT-2**:
   - Размер слоя
   - Количество скрытых состояний
   - Количество токенов в словаре
6. **Запуск обучения**:
   - Выберите способ загрузки веса из предварительно обученной модели или начните обучение с нуля.

Вот пример кода Python для создания базовой модели GPT-2 с использованием `transformers` библиотеки Hugging Face:

```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel

# 1. Обработка данных
def load_data(file_path):
    # Здесь вы читаете CSV файлы и преобразуете его в список вопросов/ответов
    pass

# 2. Сборка словаря
def build_vocab(data):
    vocab = {}
    for question, answer in data:
        tokens_question = tokenizer.tokenize(question)
        tokens_answer = tokenizer.tokenize(answer)

        for token in set(tokens_question + tokens_answer):
            if token not in vocab:
                vocab[token] = len(vocab)

    return vocab

# 3. Формирование контекста
def create_contexts(data, max_length=512):
    contexts = []
    labels = []

    for question, answer in data:
        tokens_question = tokenizer.tokenize(question)[:max_length]
        tokens_answer = tokenizer.tokenize(answer)[:max_length]

        context = ' '.join(tokens_question).strip()
        label = ' '.join(tokens_answer).strip()

        contexts.append(context)
        labels.append(label)

    return contexts, labels

# 4. Подготовка данных к обучению
def prepare_dataset(data, max_length=512):
    contexts, labels = create_contexts(data, max_length=max_length)

    dataset = list(zip(contexts, labels))
    return dataset

# 5. Настройка параметров модели
model_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
vocab_size = len(tokenizer.get_vocab())

# 6. Запуск обучения
def train_gpt2(dataset, epochs=10, batch_size=8):
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)

    for epoch in range(epochs):
        print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}")
        for i, (context, label) in enumerate(dataset):
            input_ids = tokenizer.encode(context, return_tensors='pt')
            target_ids = tokenizer.encode(label, return_tensors='pt')

            outputs = model(input_ids=input_ids, labels=target_ids)
            loss = outputs.loss

            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

            if (i+1) % 100 == 0:
                print(f"Iteration: {i+1}, Loss: {loss.item()}")

if __name__ == "__main__":
    # Загрузка данных
    data = load_data("path/to/your/data.csv")

    # Создание словаря
    vocab = build_vocab(data)

    # Формирование контекстов
    dataset = prepare_dataset(data)

    # Обучение модели
    train_gpt2(dataset, epochs=10, batch_size=8)
```

### Что нужно учесть:
- **Загрузка данных**: Убедитесь, что ваш CSV содержит вопросы и ответы в правильной форме.
- **Параметры модели**: Можно варьировать размер слоев, количество скрытых состояний и другие параметры для лучшего соответствия вашему случаю.
- **Валидация**: Используйте валидационные данные для мониторинга процесса обучения и улучшения качества предсказаний.

Этот код является базовым и может быть расширен или модифицирован в зависимости от конкретных требований проекта.

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 есть набор данных FAQ в файле csv, в виде столбцов с вопросами и ответами, как мне создать модель GPT-2 с нуля для этого? Дайте мне код для этого.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно! Создание модели GPT-2 с нуля требует значительных ресурсов и времени, но я могу предоставить вам пример кода на Python, который поможет вам начать этот процесс. Мы будем использовать библиотеки TensorFlow и Keras для создания модели.

Важно отметить, что создание модели GPT-2 с нуля — это сложный и длительный процесс, требующий больших вычислительных мощностей. В этом примере мы просто покажем вам структуру кода, а не полностью реализацию модели GPT-2.

Для начала убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки:

```bash
pip install tensorflow numpy pandas scikit-learn
```

Теперь давайте напишем код:

1. **Импортируйте необходимые библиотеки:**

```python
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Bidirectional
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
```

2. **Загрузите данные из CSV файла:**

```python
def load_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path)
    questions = data['question'].values.tolist()
    answers = data['answer'].values.tolist()

    return questions, answers

# Замените 'your_file.csv' на путь к вашему файлу
questions, answers = load_data('your_file.csv')
```

3. **Разделите данные на тренировочную и тестовую выборки:**

```python
train_questions, test_questions, train_answers, test_answers = train_test_split(questions, answers, test_size=0.2, random_state=42)
```

4. **Создайте токенизатор для текстовых данных:**

```python
tokenizer = Tokenizer(oov_token="<OOV>")
tokenizer.fit_on_texts(train_questions + train_answers)

vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
max_length_question = max([len(s.split()) for s in train_questions])
max_length_answer = max([len(s.split()) for s in train_answers])

print(f"Vocabulary Size: {vocab_size}")
print(f"Max Length Question: {max_length_question}")
print(f"Max Length Answer: {max_length_answer}")
```

5. **Преобразуйте текстовые данные в числовые последовательности:**

```python
train_sequences_q = tokenizer.texts_to_sequences(train_questions)
test_sequences_q = tokenizer.texts_to_sequences(test_questions)

train_sequences_a = tokenizer.texts_to_sequences(train_answers)
test_sequences_a = tokenizer.texts_to_sequences(test_answers)

train_padded_q = pad_sequences(train_sequences_q, maxlen=max_length_question, padding='post', truncating='post')
test_padded_q = pad_sequences(test_sequences_q, maxlen=max_length_question, padding='post', truncating='post')

train_padded_a = pad_sequences(train_sequences_a, maxlen=max_length_answer, padding='post', truncating='post')
test_padded_a = pad_sequences(test_sequences_a, maxlen=max_length_answer, padding='post', truncating='post')
```

6. **Создайте модель:**

```python
embedding_dim = 100
model = Sequential([
    Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length_question),
    Bidirectional(LSTM(64)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(vocab_size, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer=Adam(), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.summary()
```

7. **Предварительно обучите модель (это может занять много времени):**

```python
history = model.fit(
    train_padded_q,
    np.array(train_padded_a).argmax(axis=-1),
    epochs=10,
    batch_size=32,
    validation_data=(test_padded_q, np.array(test_padded_a).argmax(axis=-1))
)
```

Этот код предоставляет базовую структуру для создания модели GPT-2 с нуля. Однако, создание полноценной модели GPT-2 требует значительно большего объема данных, более сложного архитектурного дизайна и дополнительного обучения. Если вы хотите создать модель GPT-2, рекомендую обратиться к существующим проектам или библиотекам, которые уже реализуют эту модель."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Создание модели GPT-2 на основе вашего набора данных FAQ требует нескольких шагов:

1. **Обработка данных**: Преобразуйте ваши данные в формат, который можно использовать для обучения моделей.
2. **Сборка словаря**: Создайте словарь символов (токен) для вашего датасета.
3. **Формирование контекста**: Разбейте каждый вопрос на токены, чтобы сформировать контекст для обучения.
4. **Подготовка данных к обучению**: Подготовьте данные для обучения, включая разделение на обучающую и валидационную выборки.
5. **Настройка параметров модели GPT-2**:
   - Размер слоя
   - Количество скрытых состояний
   - Количество токенов в словаре
6. **Запуск обучения**:
   - Выберите способ загрузки веса из предварительно обученной модели или начните обучение с нуля.

Вот пример кода Python для создания базовой модели GPT-2 с использованием `transformers` библиотеки Hugging Face:

```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel

# 1. Обработка данных
def load_data(file_path):
    # Здесь вы читаете CSV файлы и преобразуете его в список вопросов/ответов
    pass

# 2. Сборка словаря
def build_vocab(data):
    vocab = {}
    for question, answer in data:
        tokens_question = tokenizer.tokenize(question)
        tokens_answer = tokenizer.tokenize(answer)

        for token in set(tokens_question + tokens_answer):
            if token not in vocab:
                vocab[token] = len(vocab)

    return vocab

# 3. Формирование контекста
def create_contexts(data, max_length=512):
    contexts = []
    labels = []

    for question, answer in data:
        tokens_question = tokenizer.tokenize(question)[:max_length]
        tokens_answer = tokenizer.tokenize(answer)[:max_length]

        context = ' '.join(tokens_question).strip()
        label = ' '.join(tokens_answer).strip()

        contexts.append(context)
        labels.append(label)

    return contexts, labels

# 4. Подготовка данных к обучению
def prepare_dataset(data, max_length=512):
    contexts, labels = create_contexts(data, max_length=max_length)

    dataset = list(zip(contexts, labels))
    return dataset

# 5. Настройка параметров модели
model_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
vocab_size = len(tokenizer.get_vocab())

# 6. Запуск обучения
def train_gpt2(dataset, epochs=10, batch_size=8):
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)

    for epoch in range(epochs):
        print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}")
        for i, (context, label) in enumerate(dataset):
            input_ids = tokenizer.encode(context, return_tensors='pt')
            target_ids = tokenizer.encode(label, return_tensors='pt')

            outputs = model(input_ids=input_ids, labels=target_ids)
            loss = outputs.loss

            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

            if (i+1) % 100 == 0:
                print(f"Iteration: {i+1}, Loss: {loss.item()}")

if __name__ == "__main__":
    # Загрузка данных
    data = load_data("path/to/your/data.csv")

    # Создание словаря
    vocab = build_vocab(data)

    # Формирование контекстов
    dataset = prepare_dataset(data)

    # Обучение модели
    train_gpt2(dataset, epochs=10, batch_size=8)
```

### Что нужно учесть:
- **Загрузка данных**: Убедитесь, что ваш CSV содержит вопросы и ответы в правильной форме.
- **Параметры модели**: Можно варьировать размер слоев, количество скрытых состояний и другие параметры для лучшего соответствия вашему случаю.
- **Валидация**: Используйте валидационные данные для мониторинга процесса обучения и улучшения качества предсказаний.

Этот код является базовым и может быть расширен или модифицирован в зависимости от конкретных требований проекта."""
    }
]

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 я могу тонко настроить модель gptnano от Андрея Карпати?

Для тонкой настройки модели GPT-Nano от Андрея Карпатянина (или любого другого источника) вам потребуется:

1. **Выбор базового модели**: Начните с базовой версии, которая будет основой для дальнейшей настройки.

2. **Установка нужных модулей и библиотек**:
   - `transformers` — основной пакет для работы с моделью.
   - `torch` или `mxnet` для выполнения вычислений.
   - `numpy` для обработки данных.
   - `pandas` для работы со структурированными данными.
   - `matplotlib` для визуализации результатов.

3. **Создание нового проекта**:
   ```bash
   python -m venv my_env
   source my_env/bin/activate  # Для Unix/Linux/MacOS
   my_env\Scripts\activate  # Для Windows
   pip install transformers torch numpy pandas matplotlib
   ```

4. **Импортирование необходимых пакетов**:
   ```python
   from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
   from transformers import TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   import torch
   import pandas as pd
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   ```

5. **Загрузка модели и токенизатора**:
   ```python
   model_name = "nlpai/gpt-nano"
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
   ```

6. **Обучение на новых данных**:
   - Создайте текстовый файл с вашим набором данных.
   ```python
   data_path = 'your_data.txt'
   dataset = pd.read_csv(data_path, sep='\t', header=None).values.tolist()
   ```

7. **Разделение данных на обучающую и валидационную выборки**:
   ```python
   train_texts, val_texts = train_test_split(dataset, test_size=0.1, random_state=42)
   ```

8. **Создание датасетов**:
   ```python
   def tokenize_function(examples):
       return tokenizer(examples['text'], truncation=True)

   tokenized_train = tokenizer(train_texts, padding='max_length', max_length=512, return_tensors="pt")
   tokenized_val = tokenizer(val_texts, padding='max_length', max_length=512, return_tensors="pt")

   train_dataset = TextDataset(tokenized_train["input_ids"], tokenized_train["attention_mask"])
   val_dataset = TextDataset(tokenized_val["input_ids"], tokenized_val["attention_mask"])

   data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
       tokenizer=tokenizer,
       mlm=False
   )
   ```

9. **Настройка гиперпараметров**:
   Используйте библиотеку `optuna` для поиска оптимальных параметров:
   ```python
   import optuna

   def objective(trial):
       learning_rate = trial.suggest_loguniform('learning_rate', 1e-5, 1e-2)
       batch_size = trial.suggest_categorical('batch_size', [16, 32, 64])
       epochs = trial.suggest_int('epochs', 1, 5)

       training_args = TrainingArguments(
           output_dir='./results',
           num_train_epochs=epochs,
           per_device_train_batch_size=batch_size,
           per_device_eval_batch_size=batch_size,
           warmup_steps=500,
           weight_decay=0.01,
           logging_dir='./logs',
           logging_steps=10,
           evaluation_strategy='epoch',
           save_strategy='epoch',
           load_best_model_at_end=True,
           metric_for_best_model='eval_loss',
           fp16=True,
           optim='adamw_torch'
       )

       trainer = Trainer(
           model=model,
           args=training_args,
           train_dataset=train_dataset,
           eval_dataset=val_dataset,
           data_collator=data_collator
       )

       trainer.train()

       return trainer.evaluate()['eval_loss']

   study = optuna.create_study(direction='minimize')
   study.optimize(objective, n_trials=100)

   print("Best hyperparameters found: ", study.best_params)
   ```

10. **Подготовка к обучению**:
    ```python
    best_trial = study.best_trial
    learning_rate = best_trial.params['learning_rate']
    batch_size = best_trial.params['batch_size']
    epochs = best_trial.params['epochs']

    training_args = TrainingArguments(
        output_dir='./results',
        num_train_epochs=epochs,
        per_device_train_batch_size=batch_size,
        per_device_eval_batch_size=batch_size,
        warmup_steps=500,
        weight_decay=0.01,
        logging_dir='./logs',
        logging_steps=10,
        evaluation_strategy='epoch',
        save_strategy='epoch',
        load_best_model_at_end=True,
        metric_for_best_model='eval_loss',
        fp16=True,
        optim='adamw_torch'
    )

    trainer = Trainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=train_dataset,
        eval_dataset=val_dataset,
        data_collator=data_collator
    )
    ```

11. **Обучение модели**:
    ```python
    trainer.train()
    ```

12. **Проверка качества модели**:
    ```python
    results = trainer.evaluate()
    print(results)
    ```

13. **Визуализация результатов**:
    ```python
    fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5))

    axs[0].plot(results['eval_loss'])
    axs[0].set_title('Validation Loss')

    axs[1].plot(results['eval_accuracy'])
    axs[1].set_title('Evaluation Accuracy')

    for ax in axs.flat:
        ax.set(xlabel='Epochs', ylabel='Value')

    plt.show()
    ```

Этот процесс позволит вам тонко настроить модель GPT-Nano, используя лучшие практики обучения моделей, включая оптимизацию гиперпараметров и визуализацию результатов.

В качестве AI, я не имею прямого доступа к конкретным версиям моделей или их параметрам, включая GPT-Nano от Андрея Карпати. Однако, я могу предложить несколько общих рекомендаций по настройке и использованию таких моделей:

1. **Понимание архитектуры**: Перед тем как начать настраивать модель, важно понять ее архитектуру и принципы работы. Это поможет вам лучше понять, какие параметры можно изменить.

2. **Использование документации**: Обратитесь к официальной документации модели для получения информации о возможных настройках и ограничениях.

3. **Тестирование**: Проводите тестирование различных вариантов настройки с целью определения того, что работает наиболее эффективно для ваших целей.

4. **Обучение на данных**: Используйте свои данные для обучения модели. Это может помочь улучшить точность ответов и адаптировать модель под ваши нужды.

5. **Настройка гиперпараметров**: Гиперпараметры могут сильно влиять на производительность модели. Например, размер батча, количество эпох, скорость обучения и другие параметры могут быть настроены для достижения оптимального результата.

6. **Регуляризация**: В некоторых случаях использование регуляризационных методов (например, Dropout) может помочь избежать переобучения и улучшить качество ответов.

7. **Сообщество и форумы**: Участие в сообществах разработчиков и форумах может предоставить дополнительные советы и информацию об успешной настройке моделей.

8. **Анализ ошибок**: Изучайте ошибки, которые модель выдает, чтобы понять, где она может столкнуться с трудностями и как это исправить.

Если у вас есть конкретный вопрос по настройке какой-либо части модели, пожалуйста, дайте больше деталей, и я постараюсь помочь на основе общего опыта и знаний.

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 я могу тонко настроить модель gptnano от Андрея Карпати?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для тонкой настройки модели GPT-Nano от Андрея Карпатянина (или любого другого источника) вам потребуется:

1. **Выбор базового модели**: Начните с базовой версии, которая будет основой для дальнейшей настройки.

2. **Установка нужных модулей и библиотек**:
   - `transformers` — основной пакет для работы с моделью.
   - `torch` или `mxnet` для выполнения вычислений.
   - `numpy` для обработки данных.
   - `pandas` для работы со структурированными данными.
   - `matplotlib` для визуализации результатов.

3. **Создание нового проекта**:
   ```bash
   python -m venv my_env
   source my_env/bin/activate  # Для Unix/Linux/MacOS
   my_env\Scripts\activate  # Для Windows
   pip install transformers torch numpy pandas matplotlib
   ```

4. **Импортирование необходимых пакетов**:
   ```python
   from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
   from transformers import TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   import torch
   import pandas as pd
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   ```

5. **Загрузка модели и токенизатора**:
   ```python
   model_name = "nlpai/gpt-nano"
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
   ```

6. **Обучение на новых данных**:
   - Создайте текстовый файл с вашим набором данных.
   ```python
   data_path = 'your_data.txt'
   dataset = pd.read_csv(data_path, sep='\t', header=None).values.tolist()
   ```

7. **Разделение данных на обучающую и валидационную выборки**:
   ```python
   train_texts, val_texts = train_test_split(dataset, test_size=0.1, random_state=42)
   ```

8. **Создание датасетов**:
   ```python
   def tokenize_function(examples):
       return tokenizer(examples['text'], truncation=True)

   tokenized_train = tokenizer(train_texts, padding='max_length', max_length=512, return_tensors="pt")
   tokenized_val = tokenizer(val_texts, padding='max_length', max_length=512, return_tensors="pt")

   train_dataset = TextDataset(tokenized_train["input_ids"], tokenized_train["attention_mask"])
   val_dataset = TextDataset(tokenized_val["input_ids"], tokenized_val["attention_mask"])

   data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
       tokenizer=tokenizer,
       mlm=False
   )
   ```

9. **Настройка гиперпараметров**:
   Используйте библиотеку `optuna` для поиска оптимальных параметров:
   ```python
   import optuna

   def objective(trial):
       learning_rate = trial.suggest_loguniform('learning_rate', 1e-5, 1e-2)
       batch_size = trial.suggest_categorical('batch_size', [16, 32, 64])
       epochs = trial.suggest_int('epochs', 1, 5)

       training_args = TrainingArguments(
           output_dir='./results',
           num_train_epochs=epochs,
           per_device_train_batch_size=batch_size,
           per_device_eval_batch_size=batch_size,
           warmup_steps=500,
           weight_decay=0.01,
           logging_dir='./logs',
           logging_steps=10,
           evaluation_strategy='epoch',
           save_strategy='epoch',
           load_best_model_at_end=True,
           metric_for_best_model='eval_loss',
           fp16=True,
           optim='adamw_torch'
       )

       trainer = Trainer(
           model=model,
           args=training_args,
           train_dataset=train_dataset,
           eval_dataset=val_dataset,
           data_collator=data_collator
       )

       trainer.train()

       return trainer.evaluate()['eval_loss']

   study = optuna.create_study(direction='minimize')
   study.optimize(objective, n_trials=100)

   print("Best hyperparameters found: ", study.best_params)
   ```

10. **Подготовка к обучению**:
    ```python
    best_trial = study.best_trial
    learning_rate = best_trial.params['learning_rate']
    batch_size = best_trial.params['batch_size']
    epochs = best_trial.params['epochs']

    training_args = TrainingArguments(
        output_dir='./results',
        num_train_epochs=epochs,
        per_device_train_batch_size=batch_size,
        per_device_eval_batch_size=batch_size,
        warmup_steps=500,
        weight_decay=0.01,
        logging_dir='./logs',
        logging_steps=10,
        evaluation_strategy='epoch',
        save_strategy='epoch',
        load_best_model_at_end=True,
        metric_for_best_model='eval_loss',
        fp16=True,
        optim='adamw_torch'
    )

    trainer = Trainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=train_dataset,
        eval_dataset=val_dataset,
        data_collator=data_collator
    )
    ```

11. **Обучение модели**:
    ```python
    trainer.train()
    ```

12. **Проверка качества модели**:
    ```python
    results = trainer.evaluate()
    print(results)
    ```

13. **Визуализация результатов**:
    ```python
    fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5))

    axs[0].plot(results['eval_loss'])
    axs[0].set_title('Validation Loss')

    axs[1].plot(results['eval_accuracy'])
    axs[1].set_title('Evaluation Accuracy')

    for ax in axs.flat:
        ax.set(xlabel='Epochs', ylabel='Value')

    plt.show()
    ```

Этот процесс позволит вам тонко настроить модель GPT-Nano, используя лучшие практики обучения моделей, включая оптимизацию гиперпараметров и визуализацию результатов."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """В качестве AI, я не имею прямого доступа к конкретным версиям моделей или их параметрам, включая GPT-Nano от Андрея Карпати. Однако, я могу предложить несколько общих рекомендаций по настройке и использованию таких моделей:

1. **Понимание архитектуры**: Перед тем как начать настраивать модель, важно понять ее архитектуру и принципы работы. Это поможет вам лучше понять, какие параметры можно изменить.

2. **Использование документации**: Обратитесь к официальной документации модели для получения информации о возможных настройках и ограничениях.

3. **Тестирование**: Проводите тестирование различных вариантов настройки с целью определения того, что работает наиболее эффективно для ваших целей.

4. **Обучение на данных**: Используйте свои данные для обучения модели. Это может помочь улучшить точность ответов и адаптировать модель под ваши нужды.

5. **Настройка гиперпараметров**: Гиперпараметры могут сильно влиять на производительность модели. Например, размер батча, количество эпох, скорость обучения и другие параметры могут быть настроены для достижения оптимального результата.

6. **Регуляризация**: В некоторых случаях использование регуляризационных методов (например, Dropout) может помочь избежать переобучения и улучшить качество ответов.

7. **Сообщество и форумы**: Участие в сообществах разработчиков и форумах может предоставить дополнительные советы и информацию об успешной настройке моделей.

8. **Анализ ошибок**: Изучайте ошибки, которые модель выдает, чтобы понять, где она может столкнуться с трудностями и как это исправить.

Если у вас есть конкретный вопрос по настройке какой-либо части модели, пожалуйста, дайте больше деталей, и я постараюсь помочь на основе общего опыта и знаний."""
    }
]

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": "