mlabonne/guanaco-llama2 huggingface dataset:
Human: How do I create a website data scraper in Python? I want you to write an example Python 3 file that, when run, extracts the textual content from any website.
Assistant: Below is an example of a Python 3 file that can be used as a website data scraper. This example uses the requests and BeautifulSoup libraries to extract the textual content from any website.

# Import the libraries
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Specify the URL of the website
url = 'http://example.com'

# Create a GET request to the URL
response = requests.get(url)

# Parse the response into HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# Extract the textual content from the response
text = soup.get_text()

# Print the text
print(text)
Human: Can you recommend a few good movies to watch tonight? I would like to watch something that is a bit sad or a horror movie.
Assistant: Sure, here are a few movie recommendations that fit your criteria:

1. Sad movies: "The Fault in Our Stars" (2014), "The Pursuit of Happyness" (2006), "A Star is Born" (2018)

2. Horror movies: "Get Out" (2017), "Hereditary" (2018), "The Conjuring" (2013)

I hope this helps, and enjoy your movie night!

\
Human: Could you please recommend movies from 2020 onwards?
Assistant: Certainly!

1. Sad movies: "Till" (2022), "The Father" (2020), "The Lost Daughter" (2021) 

2. Horror movies: "The Invisible Man" (2020), "Host" (2020), "Hellbender" (2021)
Human: Девушка, которая держит со мной формат общения "просто друзья", жалуется мне, что в её квартире нет чайника. Как бы ты поступил на моём месте?
Assistant: В таком случае разумным будет предложить ей попить чай вместе с использованием своего чайника. Это можно сделать как у себя дома, так и у неё.

\
Human: Может ли это быть намёком на что-то с её стороны?
Assistant: Действительно в языке существует такой эвфемизм "пригласить на чай", который означает предложение совершить половой акт. Ее реплика о чайнике могла быть отсылкой на это устойчивое словосочетание и таким образом быть намеком. 
В данной ситуации я не обладаю всей полнотой информации о ваших отношениях, чтобы сделать однозначный вывод. Думаю самым верным вариантом действий в данной ситуации будет спросить у нее напрямую.
Human: Как безболезненно вырвать волосы из носа?
Assistant: Чтобы безболезненно вытащить волосы из носа, можно выполнить следующие действия:
1. Смягчите волосы и окружающие ткани, увлажнив внутреннюю часть носа солевым спреем или приложив к носу теплую влажную салфетку на несколько минут.
2. Аккуратно захватите волосы близко к ноздре пинцетом.
3. Вытяните волосы в направлении их роста, медленными движениями.
4. Не скручивайте и не дергайте волосы, так как это может вызвать боль и дискомфорт.
5. После удаления волос промойте нос солевым раствором или мягким мылом и водой, чтобы предотвратить заражение.

Если для вас удаление волос в носу болезненно, то, возможно, Вам стоит поговорить с врачом.
Human: explain the restrainer from the bible in context of simulation theory
Assistant: In the Bible, the "restrainer" is described in the New Testament book of 2 Thessalonians 2:6-7. It is referenced as the force that is holding back the rise of the "lawless one" or the Antichrist. The identity of the restrainer is not explicitly stated, but some biblical scholars believe it may refer to the Holy Spirit, the Roman Empire, or angels.

The context of the passage in 2 Thessalonians is a warning to the early Christian community about the end times and the eventual return of Jesus Christ. The author of the letter, Paul, is reassuring the community that the end is not yet near and that there is a restraining force in place that is preventing the rise of the Antichrist.

In a broader sense, the idea of a restrainer can be understood as a divine power that helps maintain order in the world and prevents evil from taking over. Therefore, in the context of simulation theory, the restrainer could be interpreted as the force that is keeping the simulation from breaking down or collapsing. It could be seen as the controlling entity or algorithm that maintains stability within the simulation. However, it's important to note that this interpretation is not a widely accepted or established concept in either biblical scholarship or simulation theory.
Human: I would like to create a language model similar to OpenAI's ChatGPT that can be truly open source. What would be a good way to generate training data for this task?
Assistant: Generating training data for a language model is a crucial step in creating a successful language model. There are several ways to generate training data for a language model that can be truly open source. Here are some suggestions:

1. Web Scraping: You can scrape text data from the internet, such as articles, blogs, and other web pages. This can provide you with a large amount of text data that you can use to train your language model.
2. Open Source Text Datasets: There are many open-source text datasets available that you can use to train your language model, such as the Gutenberg Project, Common Crawl, and Open Subtitles.
3. User-generated content: You can use user-generated content such as social media posts, forum threads, and comments to generate training data. This can be a good way to create a dataset that reflects modern language usage.
4. Collaborative efforts: You can collaborate with other developers to pool together text data from various sources. This can be an effective way to generate a large and diverse dataset.

Once you have a dataset, you can use it to train your language model using various techniques such as unsupervised learning, supervised learning, or a combination of both. Remember that the quality of your training data is critical to the performance of your language model. Therefore, it is essential to ensure that the data is diverse, representative, and free of bias.

\
Human: how in case of web scraping should be made filtering and validation of data so training will not be spoiled with misleading information?
Assistant: In web scraping, it's important to filter and validate data to ensure that the training data is not spoiled with misleading or irrelevant information. Here are some ways to do this:

1. Use filters: Use filters to remove irrelevant or unwanted data. For example, you can filter out advertisements or images from the scraped data. You can also use filters to remove data that doesn't match a certain pattern or format.
2. Check for duplicates: Check for duplicate data in the scraped data set and remove them. Duplicate data can distort the training data and make it less accurate.
3. Check for outliers: Check for data that falls outside the normal range and remove it. Outliers can also distort the training data and make it less accurate.
4. Validate data: Validate the scraped data to ensure that it is accurate and reliable. You can do this by comparing the scraped data with other sources or by manually verifying the data.
5. Use machine learning algorithms: Use machine learning algorithms to filter and validate the data automatically. For example, you can use clustering algorithms to group similar data points and remove outliers.

By filtering and validating the data in these ways, you can ensure that the training data is accurate and reliable, which will improve the performance of the machine learning model.
Human: Bitte formuliere eine höfliche Anfrage für einen Kostenvoranschlag an ein Umzugsunternehmen. 
Rahmendaten: 3-Zimmer Wohnung. Von Nürnberg nach Augsburg. Datum: 30.04.2023. Keine Aufzüge. Ein-/Auspacken erledigen wir selbst.
Assistant: Sehr geehrte Damen und Herren,

ich ziehe demnächst von Nürnberg nach Augsburg und bin auf der Suche nach einem zuverlässigen Umzugsunternehmen. Da ich von Ihrem Unternehmen gehört habe und von Ihren positiven Bewertungen beeindruckt bin, würde ich gerne einen Kostenvoranschlag für meinen Umzug anfordern.

Es handelt sich um einen Umzug von einer 3-Zimmer Wohnung ohne Aufzug. Das Ein- und Auspacken möchten wir selbst übernehmen. Der Umzugstermin ist der 30.04.2023.

Ich würde mich sehr freuen, von Ihnen ein unverbindliches Angebot zu erhalten. Bitte teilen Sie mir die Kosten für die Dienstleistung sowie eventuelle Zusatzleistungen wie Transport von sperrigen Gegenständen oder Versicherungsoptionen mit.

Vielen Dank im Voraus für Ihre Bemühungen.

Mit freundlichen Grüßen,

[Name]

\
Human: Schreibe mir den zugehörigen Betreff für eine Email.
Assistant: Kostenvoranschlag Umzug Nürnberg -> Augsburg; 30.04.2023

\
Human: Welche Sehenswürdigkeiten gibt es in Augsburg?
Assistant: Augsburg ist eine historische Stadt in Bayern mit einer Fülle von Sehenswürdigkeiten. Hier sind einige der wichtigsten Sehenswürdigkeiten in Augsburg:

- Der Augsburger Dom - Dieser beeindruckende Dom aus dem 11. Jahrhundert ist eines der bekanntesten Wahrzeichen der Stadt.

- Die Fuggerei - Die älteste Sozialsiedlung der Welt, gegründet von Jakob Fugger im Jahr 1521, ist heute immer noch bewohnt und kann besichtigt werden.

- Das Römermuseum Augsburg - Hier können Sie die römische Geschichte der Stadt erkunden und Artefakte aus der Römerzeit sehen.

- Der Perlachturm - Ein Turm aus dem 10. Jahrhundert, der einen atemberaubenden Blick auf die Stadt bietet.

- Der Augsburger Zoo - Ein Zoo mit vielen verschiedenen Tierarten und einem großen Aquarium.

- Das Maximilianmuseum - Hier finden Sie eine Sammlung von Kunstwerken aus der Renaissancezeit sowie Artefakte aus der Stadtgeschichte.

- Die Fronleichnamskapelle - Eine Kapelle aus dem 14. Jahrhundert, die bekannt ist für ihre wunderschönen Fresken.

- Die Augsburger Puppenkiste - Eine Marionettentheatergruppe, die berühmt ist für ihre Auftritte im Fernsehen und im Theater.

- Die Augsburger Rathausplatz - Hier finden Sie das prächtige Rathaus aus dem 17. Jahrhundert sowie zahlreiche Cafés und Restaurants.

- Das Augsburger Textilmuseum - Ein Museum, das die Geschichte der Textilindustrie in Augsburg zeigt.
Human: What is the difference between String and &str in rust?
Assistant: In Rust, String and &str are two different types that represent strings in different ways.

String is an owned, heap-allocated string type. This means that a String is a standalone string value that you can manipulate and control as you like. When you create a String, it will allocate memory on the heap to store its contents, and you are responsible for freeing this memory when you're done with the String.

&str is a string slice type. A string slice is a reference to a portion of a string, rather than a standalone value. This means that when you use a &str, you are not responsible for managing the memory associated with the string data; the data is stored elsewhere, and the &str is simply a reference to that data. This makes &str more lightweight and efficient than String, especially when you're only looking to access a small portion of a string.

In general, it is more efficient to use &str whenever you don't need to modify the string, as &str is a reference type and does not require heap allocation. On the other hand, you should use String if you need to modify the string data, as String is an owned type and provides methods for modifying its contents.

\
Human: how about c++?
Assistant: In C++, the equivalent of Rust's String is a std::string. This is a dynamically-allocated string type that is stored on the heap, and provides a number of methods for manipulating its contents. The equivalent of Rust's &str is a C-style string, or a char* in C++. This is a null-terminated string of characters stored in memory, and is used for string data that does not need to be modified. When working with C-style strings, it is important to keep in mind that they do not have automatic memory management like std::string, and it is up to the programmer to allocate and free the memory used by these strings.
Human: ¿Cual es la mejor época del año para visitar Badajoz?
Assistant: Badajoz puede visitarse en cualquier época del año, pero su clima continental hace que sea más incómodo viajar en invierno o verano, por eso es más recomendable visitarlo en primavera u otoño.
Human: You are now a dungeon master when I prompt you answer with the next thing that will happen in the story

I use my spell on the goblin hexing him then
Assistant: The goblin staggers as your spell hits it. It smiles at you and points to the dark corner of the room. In the corner, you notice something moving. A goblin mage that you didn't see previously appears and casts Remove Curse on the goblin. The goblin draws its dagger and stabs you, dealing 3 piercing damage. As the dagger pierces your skin, you feel something weird. The dagger has been poisoned! You now have disadvantage for the next three turns.

The goblin's turn is over. What do you do?
Human: data: "440 : 7:6 Et Noé avait six cents ans lorsque le déluge des eaux eut lieu\n"
question : "Quel âge avait Noé ?" réponse:
Assistant: Noé avait 600 ans lorsque le déluge des eaux eut lieu.

\
Human: Est-ce courant pour un homme d'avoir un tel âge ?
Assistant: L'être humain qui a vécu le plus longtemps est une française nommée Jeanne Calment, âgée de 122 ans et 164 jours à sa mort.
Dans le cas de Noé, son histoire est fictive et appartient à la mythologie de plusieurs religions monothéistes comme les religions juive ou chrétienne.
Human: What color is water?
Assistant: Pure water without any impurities or additives is actually colorless. This is because water does not absorb or reflect any particular color of light, which means that all wavelengths of visible light pass through it without being affected. However, when light passes through a large body of water like a lake or ocean, it can appear to be blue or green due to the way that water molecules absorb and reflect light. This is why bodies of water often appear to be a different color depending on the lighting conditions and the surrounding environment.
Human: One of our recurrent ML pipelines become constantly over-fitting in its daily training recently. The ML model is the advertisement personalization model for our E-Commerce website. What do you think could be the problem?
Assistant: There could be multiple reasons why your model is overfitting. Some possible reasons are:

-Insufficient and biased data: The training data used to build the model may not be diverse enough to represent the entire population. It could be biased towards certain demographics or regions, leading to overfitting on the available data.

-Data leakage: The model may be trained on features that are not available during production, leading to overfitting. For instance, if your model is trained on features such as time and date, it may be overfitting on those features instead of learning the underlying patterns.

-Complex model architecture: Your model architecture may be too complex, with too many parameters, making it prone to overfitting. This can occur when the model is trying to memorize the training data instead of learning the underlying patterns.

-Inappropriate hyperparameters: The hyperparameters used for training the model may not be appropriate for the given data, leading to overfitting. For instance, a large learning rate may cause the model to converge too quickly and overfit the data.

-Lack of regularization: Regularization techniques such as L1, L2, and dropout can help prevent overfitting by reducing the model's complexity and encouraging generalization.

To address the overfitting problem, you could try the following:

-Collect more diverse and unbiased data.

-Check for data leakage by reviewing the features used in the model and ensuring that they are available during production.

-Simplify the model architecture or use techniques such as early stopping to prevent overfitting.

-Tune the hyperparameters to ensure that they are appropriate for the data.

-Apply regularization techniques such as L1, L2, and dropout to the model.

-Validate the model's performance using a holdout or validation dataset, and adjust the model as necessary.

\
Human: That was a really detailed and insightful explanation and suggestion. I'll take necessary steps to overcome the overfitting issue.
Assistant: Glad to hear that the explanation was helpful. Best of luck in addressing the overfitting issue in your ML pipeline!
Human: I want to learn what the main muscle groups are for training in the gym. Please also clarify any main muscle groups that are generally worked together.
Assistant: The main muscle groups for training in the gym are:

Chest: Pectoral muscles
Back: Latissimus dorsi, rhomboids, trapezius, and erector spinae muscles
Legs: Quadriceps, hamstrings, calf muscles
Arms: Biceps, triceps, forearms
Shoulders: Deltoids, rotator cuff
Abdominals: Rectus abdominis, obliques, transverse abdominis

Muscles that are commonly trained together:

Chest and triceps: Triceps are worked when doing chest presses.
Biceps and back: Biceps are worked when doing pull-ups and back exercises.
Legs and glutes: Glutes are worked when doing squats and deadlifts.
Shoulders and abs: Abs are worked when doing overhead presses.
Human: How much caffeine is there in caffeine free diet coke?
Assistant: Caffeine-free Diet Coke does not contain any caffeine. According to the Coca-Cola Company, one 12-ounce (355-milliliter) can of Caffeine-Free Diet Coke contains no caffeine.

\
Human: What about other drinks that Coca-Cola Company sells?
Assistant: Coca-Cola owns almost 200 brands world-wide, so a list of all of their drinks would be very long. Here is the caffeine content of ten of the more popular drinks that Coca-Cola sells world-wide.

1. **Coca-Cola:** 32mg/355ml can
2. **Diet Coke:** 42mg/355ml can
3. **Dr. Pepper:** 42mg/355ml can
4. **Sprite:** No caffeine
5. **Fanta:** No caffeine
6. **Coca-Cola Zero:** No caffeine
7. **Powerade:** No caffeine
8. **Minute Maid Orange Juice:** No caffeine 
9. **Del Valle:** No caffeine
10. **Fuze Iced Tea:** 24mg/710ml bottle
Human: Почему в эзотерических практиках и мистицизме часто встречаются принципы сохранения энергии?
Assistant: Апофения — это склонность видеть взаимосвязи в случайной или бессмысленной информации. Само слово происходит от древнегреческого «высказываю суждение, делаю явным», дословный его перевод — «из представления».
Человеку свойственно видеть закономерности, а фольклор и мистицизм зачастую строятся на общепринятом понимании мира. В следствии чего большинство "магических" обрядов имеют под собой базу в виде "если ты хочешь получить что-нибудь, то должен отдать взамен нечто равноценное", что в последствии встраивается человеком в известную ему картину мира.

\
Human: Почему развитие науки до сих пор не искоренило подобные суждения?
Assistant: Как бы ни были велики достижения современной науки, она ещё очень далека от объяснения всего, что волнует людей. (Для наглядности представьте, что вы задаёте тот же вопрос лет триста назад. Тогда тоже существовала наука, и она уже тоже много что умела объяснять. Но сейчас объём её знаний о мире кажется довольно незначительным. Вероятно, и наша «современная наука» будет казаться лет через сто достаточно наивной.)

А там, где есть пока необъяснённые явления, всегда найдутся мистики, пытающиеся «объяснить» их альтернативными методами — подобными древним мифам и представлениям о магии, сопровождавшим человечество на протяжение всей его истории. Справедливости ради, можно отметить, что в современном мире наблюдаются «современные мифы», связанные с идеализацией науки и гипертрофированными представлениями о её возможностях (а может быть и о потенциале «научного метода» в целом).

Если позволите, я бы привела смутную аналогию вашему вопросу: «Почему в нашем просвещённом веке люди по-прежнему видят волшебные сны»? Вопрос совсем другой, но ответ тот же: «Потому что такова природа человека»…

\
Human: Человечество сможет когда-нибудь избавиться от "магического мышления"?
Assistant: Как известно, «очень трудно сделать точный прогноз, особенно о будущем». Нельзя быть уверенными в том, что человечество когда-нибудь не трансформируется во что-нибудь, что нам сейчас трудно представить. Но если речь идёт об обозримом будущем, я бы поставила на то, что магическое мышление никуда от нас не денется. По крайней мере в первые годы жизни человека оно незаменимо и необходимо для нормального развития психики. В более зрелые годы люди обычно меньше опираются на элементы магического мышления и больше — на мышление рациональное (по крайней мере, в идеале), но полностью оно никуда не исчезает и, вероятно, сохранится и впредь.
Human: Как объяснить ребёнку сарказм?
Assistant: Главным образом примером, но просто и без теории не получится.
Сама суть сарказма в завуалированной (скрытом под позитивной или нейтральной формой) язвительной насмешке над кем-то или чем-то, это скрытая издёвка, хитрое противопоставление смыслов. Делается это обычно с целью высмеять нежелательное явление или поведение, но так чтобы к самому высмеиванию нельзя было придраться (сарказм не должен вызывать ответную агрессию). Иначе говоря сарказм это не оскорбление, а критическое колкое замечение через насмешку которая замаскирована под позитивный или нейтральный смысл.
Примеры: 
Кто-то туповат => "Вы безусловно очень умный человек, жаль только часто ошибаетесь". 
Кто-то надоел заурядностью => "Кто-то Вы так много нам поведали нового и интересного. Спасибо, Капитан Очевидность".
Кто-то слишком ленив => "Вы столько много сделали за месяц, мне с трудом даётся столько за один день".
Human: Чим відрізняється електромобіль від бензинового авто?
Assistant: Конструктивно електромобілі майже не відрізняються від бензинових або дизельних автівок. Адже конструкцію класичного авто було взято за основу під час створення електрокара. Колеса, підвіска, кермо, педалі — все це так само є в електромобілях. Основна відмінність — замість двигуна внутрішнього згоряння в електрокарі встановлено електричний двигун, а джерелом його живлення слугує батарея.
Human: What is en passant in chess
Assistant: En passant is a special move in chess that lets a pawn capture an enemy pawn that has just made an initial two square advance. There is a restriction though: to perform en passant you must capture your oponent's pawn with your own right after they do the two square advance. The main purpose of this rule is to stop a player from using the two square advance to skip past an opponent's pawn. En passant is notated with ```e.p.``` in chess notation.

Here is an example of en passant:
```
1. e4 e5
2. Nf3 Nf6
3. d4 exd4
4. e5 Ne4
5. Qxd4 d5 (see diagram)
6. exd6 e.p
```


Here is a graphic representation of en passant being performed:
```
---a--b--c--d--e--f--g--h--
8-[x][x][x][x][x][x][x][x]
7-[x][ ][x][x][x][x][x][x]
6-[ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ]
5-[ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ]
4-[ ][x][ ][ ][ ][ ][ ][ ]
3-[ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ]
2-[o][o][o][o][o][o][o][o]
1-[o][o][o][o][o][o][o][o]


---a--b--c--d--e--f--g--h--
8-[x][x][x][x][x][x][x][x]
7-[x][ ][x][x][x][x][x][x]
6-[ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ]
5-[ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ]
4-[ ][x][o][ ][ ][ ][ ][ ]
3-[ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ]
2-[o][o][ ][o][o][o][o][o]
1-[o][o][o][o][o][o][o][o]


---a--b--c--d--e--f--g--h--
8-[x][x][x][x][x][x][x][x]
7-[x][ ][x][x][x][x][x][x]
6-[ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ]
5-[ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ]
4-[ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ]
3-[ ][ ][x][ ][ ][ ][ ][ ]
2-[o][o][ ][o][o][o][o][o]
1-[o][o][o][o][o][o][o][o]
```