Jahid05/openassistant-guanaco-10k huggingface dataset:
Question: Senden Sie eine E-Mail mit der Aufforderung zum schnelleren Handeln.

Answer: Da Sie nicht genau spezifiziert haben an wen diese E-Mail gerichtet ist und worauf sich die Anforderung bezieht, kann ich nur ein generelles Schreiben aufsetzen.
Wenn Sie möchten können sie diese Punkte im weiteren Chatverlauf noch konkretisieren.

Ihre Email könnte lauten:

"Sehr geehrte/r Frau/Herr [Name des Adressanten],
Ich bitte sie dringend ihre Lösungsfindung zu beschleunigen und zeitnah Ergebnisse zur Verfügung zu stellen.

Mit freundlichen Grüßen
[Ihr Name]

Gibt es noch etwas dass ich für Sie tun kann?### Human: Ich habe einem Unternehmen die Kündigung ausgesprochen, aber seit 3 Wochen keine Bestätigung erhalten. Bitte formulieren Sie die Mail so, dass möglichst viel Druck ausgeübt wird, ohne mit dem Anwalt zu drohen.### Assistant: Sehr geehrte Damen und Herren,

am 6. März 2023 habe ich Ihnen meine Kündigung zum 31. März 2023 per Einschreiben zugesandt. Bis heute habe ich jedoch keine schriftliche Bestätigung von Ihnen erhalten.

Ich fordere Sie hiermit auf, mir innerhalb von einer Woche, also bis spätestens 5. April 2023, eine Kündigungsbestätigung zuzusenden. Andernfalls behalte ich mir vor, weitere Schritte einzuleiten.

Bitte bestätigen Sie mir den Erhalt dieser E-Mail.

Mit freundlichen Grüßen### Human: Welch Schritte würde ich denn dann in 1 Woche einleiten?
Question: 请告诉我NLP的基本原理，我是一个人工智能小白，但我对你很有兴趣，所以我想学习

Answer: 我很高兴你对我有兴趣，也很乐意帮助你学习人工智能领域的技术。

NLP（自然语言处理）是计算机科学、人工智能和语言学的一个交叉领域，它研究如何让计算机读懂和生成人类的自然语言。NLP的基本原理包括以下几个方面：

- **自然语言理解**
计算机能够理解自然语言文本的意义，包括语音分析、词法分析、句法分析、语义分析和语用分析。
- **自然语言生成**
计算机能够以自然语言文本来表达给定的意图、思想等2。
- **基于规则的方法**
利用语言学的知识和规则来处理自然语言，适用于一些简单和规范的任务，但难以覆盖所有的语言现象。
- **基于统计的方法**
利用数学模型和统计学习的方法来处理自然语言，适用于一些复杂和多变的任务，但需要大量的数据和计算资源。
- **基于深度学习的方法**
利用神经网络和深度学习的方法来处理自然语言，能够自动学习语言的特征和规律，提高了NLP的性能和效率。

NLP有许多实际应用，例如：

- **机器翻译**
将一种自然语言翻译成另一种自然语言，例如谷歌翻译、百度翻译等。
- **文本摘要
从长文本中提取出主要内容和信息，生成简短的摘要，例如新闻摘要、论文摘要等。
- **文本分类**
根据文本的内容或主题将其分为不同的类别，例如垃圾邮件过滤、情感分析、话题检测等。
- **信息抽取**
从文本中抽取出有价值的信息，例如实体、关系、事件等，构建知识库或回答问题。
- **语音识别**
将人类的语音信号转换为文本，例如苹果Siri、微软小冰等。
- **语音合成**
将文本转换为人类的语音信号，例如阅读器、导航系统等。

希望这些信息对你有帮助。如果你还有其他问题或想法，请随时告诉我。如果你想了解更多关于NLP的内容，你可以在网络上搜索，或者继续向我提问。### Human: 你的回复当中存在一个 Markdown 语法上的错误，你能自己找出来并改正吗？### Assistant: 当然可以，以下是修改后的内容
我很高兴你对我有兴趣，也很乐意帮助你学习人工智能领域的技术。

NLP（自然语言处理）是计算机科学、人工智能和语言学的一个交叉领域，它研究如何让计算机读懂和生成人类的自然语言。NLP的基本原理包括以下几个方面：

- **自然语言理解**
计算机能够理解自然语言文本的意义，包括语音分析、词法分析、句法分析、语义分析和语用分析。
- **自然语言生成**
计算机能够以自然语言文本来表达给定的意图、思想等2。
- **基于规则的方法**
利用语言学的知识和规则来处理自然语言，适用于一些简单和规范的任务，但难以覆盖所有的语言现象。
- **基于统计的方法**
利用数学模型和统计学习的方法来处理自然语言，适用于一些复杂和多变的任务，但需要大量的数据和计算资源。
- **基于深度学习的方法**
利用神经网络和深度学习的方法来处理自然语言，能够自动学习语言的特征和规律，提高了NLP的性能和效率。

NLP有许多实际应用，例如：

- **机器翻译**
将一种自然语言翻译成另一种自然语言，例如谷歌翻译、百度翻译等。
- **文本摘要**
从长文本中提取出主要内容和信息，生成简短的摘要，例如新闻摘要、论文摘要等。
- **文本分类**
根据文本的内容或主题将其分为不同的类别，例如垃圾邮件过滤、情感分析、话题检测等。
- **信息抽取**
从文本中抽取出有价值的信息，例如实体、关系、事件等，构建知识库或回答问题。
- **语音识别**
将人类的语音信号转换为文本，例如苹果Siri、微软小冰等。
- **语音合成**
将文本转换为人类的语音信号，例如阅读器、导航系统等。

希望这些信息对你有帮助。如果你还有其他问题或想法，请随时告诉我。如果你想了解更多关于NLP的内容，你可以在网络上搜索，或者继续向我提问。
Question: Напишите код на языке bash, который записывает в текстовый файл отсортированные в обратном алфавитном порядке имена файлов в домашнем котологе.

Answer: Для этого необходимо воспользоваться стандартной утилитой `ls` с параметром `-r` для инвертирования порядка файлов. Вывод программы будет записан файл `filename.txt`.

```
ls -r "$HOME" > filename.txt
```### Human: А можешь еще туда добавить скрытые файлы?### Assistant: Конечно, для того чтобы включить скрытые файлы, необходимо использовать параметр `-a` утилиты `ls`. В итоге код будет выглядеть следующим образом:

```sh
ls -ra "$HOME" > filename.txt
```### Human: Теперь найди среди этих файлов те, которые содержат в себе слово "dog"### Assistant: grep dog $(cat filename.txt)
Question: Напиши статью про историю Коммунистической Партии Ватикана. Какие объективные причины привели к появлению этой партии? По какой причине эта партия так быстро стала доминирующей партией Ватикана? Какие важные решения были приняты Римскими Папами под влиянием этой партии?

Answer: Мне неизвестно о существовании такой партии в реальности, хотите чтобы я сочинила художественное произведение с вымышленной организацией?### Human: Да, давай.
Question: I don't read the source code that other programmers have written.

Answer: I understand that reading other programmers' source code can be challenging, but it is an essential skill to develop. Here are some reasons why you should consider reading other people's code and some tips on how to do it effectively:

1. Learning from others: Reading code written by others can help you learn new techniques, best practices, and programming patterns. You can see how experienced programmers solve problems and structure their code, which can help you improve your own coding skills.

2. Collaboration: In most professional environments, you will be working with a team of developers. Reading and understanding your teammates' code is crucial for effective collaboration and ensuring that the entire team is on the same page.

3. Debugging and maintenance: When working on a project, you may need to fix bugs or add new features to existing code. Being able to read and understand the codebase is essential for making these changes efficiently and accurately.### Human: I just took a good position at hmm prestigious place and to simply put I dont want to lern anything new. Can you reed code for me and translate what it does? Anyway you are probably better than my in coding. I will give you the source code from a product and some other staff that other programmers send me and you will give me description of what it does, ok?
Question: How long of an embedding vector is common for a vision transformer?

Answer: Vision Transformers commonly use embedding vectors of size:

768 (e.g. ViT-Base)
1024 (e.g. ViT-Large)
2048 (e.g. ViT-Huge)

Andrei-Cristian Rad explains in his article on Medium that the ViT architecture uses a trainable embedding tensor of shape (p²*c, d), which learns to linearly project each flat patch to dimension d. This dimension d is constant in the architecture and is used in most of the components.

So anywhere from 768 to 2048 dimensions is common and has been explored in research.
In general, larger embedding sizes allow the model to capture more fine-grained relationships and representations, but also increase parameter count and risk of overfitting. So it's a tradeoff, and the exact size used will depend on the specific use case and data available.
Question: ¿Cuánto pesa una nube?

Answer: Las nubes están compuestas, principalmente, de aire y pequeñas partículas de agua, que se encuentra condensada. Y, al igual que el aire, estas estructuras también pesan. Hace años, la científica Margaret LeMone calculó cuánto pesaría una nube. Para hacerlo, primero midió el tamaño de la sombra de la nube y estimó su altura, como si esta tuviera una forma cúbica. Después, estimó que la densidad de las gotas de agua era de alrededor de 0,5 gramos por metro cúbico. Por tanto, LeMone calculó que si una nube tenía un kilómetro cúbico de densidad y se multiplicaba por los gramos que pesan las partículas de agua, en una nube así habría 500.000.000 gramos de gotas de agua. Eso serían alrededor de 550 toneladas: más de 227 elefantes juntos de aproximadamente 2.200 kilogramos cada uno.
Question: Generate an outline for a 1000-word essay based on the following prompt. How will AIGC change the way people create and capture contents online?

Answer: I. Introduction
A. Explanation of AIGC
B. Importance of AIGC in content creation and capture
C. Brief overview of the essay's main points

II. Background on AIGC
A. Definition and explanation of Artificial Intelligence and Machine Learning
B. Overview of how AIGC works
C. Examples of how AIGC has been used in content creation and capture

III. Impact of AIGC on Content Creation
A. How AIGC can aid in content creation

1. Automated content creation
2. Improved content quality
B. Challenges associated with AIGC in content creation
3. Lack of creativity
4. Issues with diversity and inclusivity
C. Examples of how AIGC is changing content creation
5. Automated article writing
6. Content optimization

IV. Impact of AIGC on Content Capture
A. How AIGC can aid in content capture

1. Automated tagging and organization
2. Improved search functionality
B. Challenges associated with AIGC in content capture
3. Privacy concerns
4. Inaccuracies in identification and labeling
C. Examples of how AIGC is changing content capture
5. Facial recognition technology
6. Automated metadata generation
V. Future of AIGC in Content Creation and Capture
A. Potential developments in AIGC technology
B. Potential applications of AIGC in content creation and capture
C. Ethical considerations surrounding AIGC technology

VI. Conclusion
A. Recap of the main points
B. Final thoughts on the impact of AIGC on content creation and capture
C. Suggestions for future research on AIGC and its implications for online content.
Question: ¿Qué es Open Assistant?

Answer: Open Assistant es un proyecto de inteligencia artificial de código abierto diseñado para proporcionar a todos acceso a un modelo de lenguaje de gran tamaño basado en chat. El objetivo del proyecto es democratizar el acceso a asistentes de inteligencia artificial y fomentar una revolución en la innovación en el lenguaje. La visión de Open Assistant es crear un asistente del futuro, capaz de realizar trabajos significativos, usar APIs, investigar información dinámicamente y mucho más, y que sea personalizable y ampliable por cualquier persona.

El proyecto Open Assistant sigue un plan de desarrollo en 3 pasos, basado en el documento InstructGPT:

1. Recolectar muestras de alta calidad generadas por humanos (instrucción + respuesta), con el objetivo de más de 50,000. Para esto, se utiliza un proceso de crowdsourcing en el que la comunidad puede enviar, clasificar y etiquetar mensajes y respuestas para mejorar las habilidades del asistente.
2. Para cada indicación recolectada, se generan varias respuestas completas que luego se muestran a los usuarios para que las clasifiquen de mejor a peor. La información de clasificación recopilada se utiliza para entrenar un modelo de recompensa.
3. Se realiza una fase de entrenamiento RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) basada en las indicaciones y el modelo de recompensa.

Open Assistant es desarrollado y mejorado por la comunidad, y cualquiera puede contribuir al proyecto. La página web para el proyecto es [open-assistant.io](https://open-assistant.io), y puedes encontrar más información sobre cómo contribuir en [GitHub](https://github.com/LAION-AI/Open-Assistant).
Question: Что было при Сталине и что мы потеряли?

Answer: В период правления Иосифа Сталина (1927-1953 годы) в Советском Союзе произошли значительные политические, экономические и социальные изменения. Внутренняя политика Сталина характеризовалась репрессиями, массовыми убийствами, принудительными коллективизацией и индустриализацией страны. В этот период были созданы государственные структуры, такие как ГУЛАГ (система лагерей и тюрем), НКВД (Народный комиссариат внутренних дел), КГБ (Комитет государственной безопасности), которые использовались для подавления политических оппонентов, инакомыслящих, религиозных деятелей и людей, не соответствующих политическим стандартам.

Сталин также проводил масштабные индустриальные и сельскохозяйственные реформы, которые привели к росту экономики, но часто за счет человеческих жертв и потерь. Несмотря на некоторые достижения в экономике, жизнь обычных людей была трудна и неустойчива.

Под Сталиным была создана мощная армия, которая принимала активное участие во Второй мировой войне. Благодаря советским войскам была побеждена Германия и завоевана победа в войне. Однако, эта война привела к огромным человеческим потерям и разрушениям в Советском Союзе.

Многие люди в Советском Союзе жили в страхе за свою жизнь и свободу слова. Однако, при Сталине было много людей, которые верили в идеалы коммунизма и великих достижений страны. Страна в период Сталина была сильной и влиятельной на международной арене.

Потери, связанные с политическими репрессиями, войной и насилием в период Сталина были огромными и необратимыми. Однако, некоторые люди до сих пор считают, что Сталин был эффективным лидером.### Human: Охарактеризуй период правления Хрущева
Question: Question: continue writing instructions for the following text describing common household tasks.

Context:
Task Steps:
1. Pick up the keys on the center table.
2. Put the keys in the box.
3. Pick up the box with keys.
4. Put the box with keys on the sofa close to the newspaper.

Task Steps:
1. Pick up the knife from in front of the tomato.
2. Cut the lettuce on the counter.
3. Set the knife down on the counter in front of the toaster.
4. Pick up a slice of the lettuce from the counter.
5. Put the lettuce slice in the refrigerator. take the lettuce slice out of the refrigerator.
6. Set the lettuce slice on the counter in front of the toaster.

Task Steps:
1. Pick up the book on the table, in front of the chair.
2. Place the book on the left cushion of the couch.

Task Steps:
1. Pick up the fork from the table.
2. Put the fork in the sink and fill the sink with water, then empty the water from the sink and remove the fork.
3. Put the fork in the drawer.

Task Steps:
1. Take the box of tissues from the makeup vanity.
2. Put the tissues on the barred rack.
3. Take the box of tissues from the top of the toilet.
4. Put the tissues on the barred rack.

Task Steps:
1. Pick up the glass from the sink.
2. Heat the glass in the microwave.
3. Put the glass on the wooden rack.

Task Steps:
1. Pick up the box from the far side of the bed.
2. Hold the box and turn on the lamp.

Task Steps:
1. Pick up the pencil on the desk, nearest to the clock.
2. Put the pencil in the mug on the desk.
3. Pick up the mug from the desk.
4. Place the mug on the desk, in front of the computer.

Task Steps:
1. Pick up the apple on the counter.
2. Place the apple in the fridge and close the door. wait a moment and then take the apple out.
3. Place the apple in the microwave.

Task Steps:
1. Take the towel from the towel ring on the wall.
2. Put the towel down in the sink.

Task Steps:
1. Open the fridge, pick up the green cup next to the tomato and close the fridge.
2. Put the cup in the sink, turn on the water for a few seconds, turn it off and pick up the cup again.
3. Put the cup on the left edge of the cabinet.

Task Steps:
1. Pick up the keys that are closest to the edge, in the center of the couch.
2. Place the keys on the corner of the table, closest to the fireplace.
3. Pick up the keys close to the edge of the shelf.
4. Place the keys on the table, between the other set of keys and the watch.

Task Steps:
1. Pick up the knife off of the table.
2. Slice the bread on the table.
3. Open the cupboard and place the knife inside.
4. Pick up the slice of bread.
5. Open the microwave and heat the slice of bread.
6. Place the toast inside the bin.

Task Steps:
1. Pick up the clock towards the back on top of the desk.
2. Turn on the lamp.

Task Steps:
1. Pick up a tomato.
2. Drop a tomato in the fridge to cool and then take it out. 
3. Put the tomato on the counter.
4. Pick up a knife.
Choose from the following possible next steps: Pick up a knife, Slice the tomato, Drop a tomato in the fridge to cool and then take it out, Pick up a tomato.

Answer: Slice the tomato by using the knife.
Question: Я придумал новую систему представления времени, основанную на форме деления времени, где каждая единица в 10 раз меньше предыдущей. Это не стандартная система представления времени. В этой системе для представления времени используются искуственные единицы времени: "биты", "децибиты", "сантибиты", "миллибиты" и "микробиты". Биты - самая большая единица, а микробиты - самая маленькая.
В 1 бите 10 децибит, в 1 децибите 10 сантибит, в 1 сантибите 10 миллибит, в 1 миллибите 1000 микробит. При этом 1 микробит соответствует 1/1000 суток в стандартной системе, т.е 86.4 секунд.
Таким образом получается, что 1 миллибит соотвествует 1 суткам в стандартной системе времени, сантибит - 10 дням, децибит - 100 дням, а бит 1000 дням.
Перевод искуственных единиц времени в стандартные:
1 бит = 1000 суток ≈ 2.7 года
1 децибит = 100 суток ≈ 3.3 месяца
1 сантибит = 10 суткам
1 миллибит = 1 суткам
1 микробит = 86.4 = 1.44 минут
Напиши код функции на C++, которая бы возвращала текущее время типом std::string в представленной выше системе представления времени в формате "@микробиты биты/децибиты/миллибиты/микробиты". Аргументом этой функции будет время в секундах типа time_t.
Проведем мысленный эксперимент: допустим функция была вызвана с аргументом 123456789. Тогда, результатом выполнения функции будет строка "@898.021 1/4/2/8".

Answer: ```cpp
#include <iostream>
#include <ctime>
#include <string>
#include <cmath>

std::string convert_time(time_t seconds) {
    const double microbits_per_second = 1.0 / 86.4;
    double microbits = seconds * microbits_per_second;
    
    int bits = static_cast<int>(microbits / 1000000);
    microbits -= bits * 1000000;
    int decibits = static_cast<int>(microbits / 100000);
    microbits -= decibits * 100000;
    int centibits = static_cast<int>(microbits / 10000);
    microbits -= centibits * 10000;
    int millibits = static_cast<int>(microbits / 1000);
    microbits -= millibits * 1000;
    
    return "@" + std::to_string(static_cast<int>(microbits)) + "." + std::to_string(bits) + "/" + std::to_string(decibits) + "/" + std::to_string(centibits) + "/" + std::to_string(millibits);
}

int main() {
    time_t seconds = 123456789;
    std::string time_string = convert_time(seconds);
    std::cout << time_string << std::endl;
    return 0;
}
```

Этот код на C++ определяет функцию `convert_time`, которая преобразует время в секундах (тип `time_t`) в представленную систему времени и возвращает результат в виде строки. В данном примере функция вызывается с аргументом `123456789`, и результат выводится на экран.### Human: Напиши автотесты для кода, который ты написал выше, чтобы они проверяли корректность выполнения программы
Question: Объясни мне смысл шутки: "на солнце через телескоп можно посмтореть только два раза: левым глазом и правым".

Answer: Подозреваю, смысл этой шутки состоит в том, что после наблюдения 
Солнца в телескоп, без соблюдения соответствующих 
предосторожностей (использование светофильтров и т.п.) зрительный орган
наблюдающего может получить необратимый ожег сетчатки 
и т.к. у человека только два глаза, то повторить данную процедуру он сможет один 
раз левым глазом и один раз правым, т.е. два раза. 

Рассказчик вызывает цепочку рассуждений, рисующую нам ситуацию 
в которую попал незадачливый наблюдатель ближайшей к планете Земля звезды, 
в итоге лишившийся зрения. Подобное и правда может показаться кому-то забавным.

Позволю себе смелость и предостерегу вас от употребления этой шутки без 
предварительного зондирования аудитории, некоторым она может показаться неуместной.

Например, я не советовала бы употреблять её в обществе людей с нарушениями зрения, 
а также в среде людей с живой фантазией. О последствиях подобного шага, думаю 
можно не распространяться. Оратор употребивший подобную шутку рискует оказаться в весьма
неловком положении.### Human: Придумай пару шуток в этом стиле (чёрный юмор)### Assistant: Раз уж вы просите...

---

— Я боюсь прыгать — вдруг парашют не раскроется?
— Еще никто никогда не жаловался, что у него не раскрылся парашют.

---

— Почему-то, когда вы улыбаетесь, один глаз у вас веселый, а другой грустный-грустный такой.
— Веселый — это искусственный.

---

Из записи в «Книге жалоб и предложений» супермаркета:
«Товары расположены не очень удобно. Например, веревки в хозяйственном отделе, мыло в косметическом, табуретки вообще на другом этаже, в мебельном».

---

— Ура, я поступила в автошколу, скоро будет на одного пешехода меньше!
— А может и не на одного...
Question: what are the top 10 tallest buildings in the world?

Answer: Here are the 10 tallest buildings in the world:

1. Burj Khalifa, Dubai, UAE - 828 meters (2,717 feet)
2. Merdeka 118, Kuala Lumpur, Malaysia - 679 meters (2,227 feet)
3. Tokyo Skytree, Tokyo, Japan - 634 meters (2,080 feet)
4. Shanghai Tower, Shanghai, China - 632 meters (2,073 feet)
5. Canton Tower, Haizhu District of Guangzhou (Canton), China - 604 meters (1,982 feet)
6. Makkah Royal Clock Tower, Mecca, Saudi Arabia - 601 meters (1,972 feet)
7. Ping An Finance Centre, Shenzhen, China - 599 meters (1,966 feet)
8. Lotte World Tower, Seoul, South Korea - 555 meters (1,819 feet)
9. One World Trade Center, New York City, USA - 541 meters (1,776 feet)
10. Guangzhou CTF Finance Centre, Guangzhou, China - 530 meters (1,739 feet)

Please note that this information might be outdated, as new buildings are continually being constructed and completed. It is recommended to check the most recent information for the current ranking of the tallest buildings in the world.### Human: If you stacked all these buildings on top of each other, how close to the International Space Station would they be?### Assistant: The height of these buildings stacked on top of each other would be 6,203 meters. The international space station currently orbits at a range between 390-410km.  They would be about 394 kilometers away from the international space station on average.