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"不是<|im_end|>\n", "label_ids:\n", "[-100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, 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\"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-21 15:45:28,559 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/model.safetensors.index.json\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-21 15:45:28,560 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-21 15:45:28,560 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████| 2/2 [00:39<00:00, 19.96s/it]\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-21 15:46:08,667 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-21 15:46:08,667 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-21 15:46:08,922 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-21 15:46:08,922 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.05,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "09/21/2024 15:46:09 - INFO - llamafactory.model.model_utils.checkpointing - Gradient checkpointing enabled.\n", "09/21/2024 15:46:09 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using torch SDPA for faster training and inference.\n", "09/21/2024 15:46:09 - INFO - llamafactory.model.adapter - Upcasting trainable params to float32.\n", "09/21/2024 15:46:09 - INFO - llamafactory.model.adapter - Fine-tuning method: LoRA\n", "09/21/2024 15:46:09 - INFO - llamafactory.model.model_utils.misc - Found linear modules: v_proj,q_proj,k_proj,up_proj,gate_proj,down_proj,o_proj\n", "09/21/2024 15:46:09 - INFO - llamafactory.model.loader - trainable params: 14,966,784 || all params: 3,100,905,472 || trainable%: 0.4827\n", "[INFO|trainer.py:648] 2024-09-21 15:46:09,435 >> Using auto half precision backend\n", "[INFO|trainer.py:2134] 2024-09-21 15:46:09,741 >> ***** Running training *****\n", "[INFO|trainer.py:2135] 2024-09-21 15:46:09,741 >> Num examples = 22,500\n", "[INFO|trainer.py:2136] 2024-09-21 15:46:09,741 >> Num Epochs = 2\n", "[INFO|trainer.py:2137] 2024-09-21 15:46:09,741 >> Instantaneous batch size per device = 16\n", "[INFO|trainer.py:2140] 2024-09-21 15:46:09,741 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 128\n", "[INFO|trainer.py:2141] 2024-09-21 15:46:09,741 >> Gradient Accumulation steps = 8\n", "[INFO|trainer.py:2142] 2024-09-21 15:46:09,741 >> Total optimization steps = 350\n", "[INFO|trainer.py:2143] 2024-09-21 15:46:09,743 >> Number of trainable parameters = 14,966,784\n", " 0%| | 0/350 [00:00\n", " sys.exit(main())\n", " ^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/code/LLaMA-Factory/src/llamafactory/cli.py\", line 111, in main\n", " run_exp()\n", " File \"/home/inflaton/code/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py\", line 50, in run_exp\n", " run_sft(model_args, data_args, training_args, finetuning_args, generating_args, callbacks)\n", " File \"/home/inflaton/code/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/sft/workflow.py\", line 96, in run_sft\n", " train_result = trainer.train(resume_from_checkpoint=training_args.resume_from_checkpoint)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/transformers/trainer.py\", line 1938, in train\n", " return inner_training_loop(\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/transformers/trainer.py\", line 2279, in _inner_training_loop\n", " tr_loss_step = self.training_step(model, inputs)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/transformers/trainer.py\", line 3318, in training_step\n", " loss = self.compute_loss(model, inputs)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/transformers/trainer.py\", line 3363, in compute_loss\n", " outputs = model(**inputs)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/torch/nn/modules/module.py\", line 1532, in _wrapped_call_impl\n", " return self._call_impl(*args, **kwargs)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/torch/nn/modules/module.py\", line 1541, in _call_impl\n", " return forward_call(*args, **kwargs)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/accelerate/utils/operations.py\", line 819, in forward\n", " return model_forward(*args, **kwargs)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/accelerate/utils/operations.py\", line 807, in __call__\n", " return convert_to_fp32(self.model_forward(*args, **kwargs))\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/torch/amp/autocast_mode.py\", line 16, in decorate_autocast\n", " return func(*args, **kwargs)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/peft/peft_model.py\", line 1430, in forward\n", " return self.base_model(\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/torch/nn/modules/module.py\", line 1532, in _wrapped_call_impl\n", " return self._call_impl(*args, **kwargs)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/torch/nn/modules/module.py\", line 1541, in _call_impl\n", " return forward_call(*args, **kwargs)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/peft/tuners/tuners_utils.py\", line 179, in forward\n", " return self.model.forward(*args, **kwargs)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/qwen2/modeling_qwen2.py\", line 1082, in forward\n", " loss = loss_fct(shift_logits, shift_labels)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/torch/nn/modules/module.py\", line 1532, in _wrapped_call_impl\n", " return self._call_impl(*args, **kwargs)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/torch/nn/modules/module.py\", line 1541, in _call_impl\n", " return forward_call(*args, **kwargs)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/torch/nn/modules/loss.py\", line 1185, in forward\n", " return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight,\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/torch/nn/functional.py\", line 3086, in cross_entropy\n", " return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", "RuntimeError: CUDA driver error: out of memory\n", " 0%| | 0/350 [00:05> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 15:46:21,868 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 15:46:22,126 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 15:46:22,127 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 15:46:22,127 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 15:46:22,127 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 15:46:22,127 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 15:46:22,127 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-21 15:46:22,222 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 15:46:23,467 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 15:46:23,468 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 15:46:23,726 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 15:46:23,726 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 15:46:23,726 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 15:46:23,726 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 15:46:23,726 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 15:46:23,726 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-21 15:46:23,811 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "09/21/2024 15:46:23 - INFO - llamafactory.data.template - Replace eos token: <|im_end|>\n", "09/21/2024 15:46:23 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset alpaca_mgtv_p2.json...\n", "Converting format of dataset (num_proc=16): 100%|█| 25000/25000 [00:00<00:00, 11\n", "Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 100%|█| 25000/25000 [00:01<00:00, 16\n", "training example:\n", "input_ids:\n", "[151644, 8948, 198, 2610, 525, 264, 10950, 17847, 13, 151645, 198, 151644, 872, 198, 56568, 101909, 108024, 101497, 107969, 99329, 9370, 106040, 1773, 99329, 104190, 104506, 48443, 16, 13, 26853, 224, 57218, 28946, 36993, 101051, 46944, 107969, 27091, 3837, 107969, 27091, 36993, 53481, 46944, 100405, 99518, 104151, 101128, 9370, 57621, 8997, 17, 13, 89982, 68878, 17340, 99392, 107969, 99413, 3837, 107969, 99413, 20412, 107969, 27091, 111230, 8997, 18, 13, 26853, 224, 57218, 28946, 73670, 105396, 99885, 106386, 28330, 86119, 112469, 100246, 57621, 9370, 106538, 8997, 19, 13, 69162, 34204, 103991, 86119, 3837, 106040, 44063, 100345, 107591, 102104, 87752, 105220, 109487, 100653, 5122, 20412, 5373, 99520, 5373, 16530, 99335, 5373, 102104, 88991, 5373, 56007, 24339, 32100, 1773, 99200, 102104, 9370, 104317, 100142, 104506, 28311, 256, 481, 92498, 107969, 27091, 33108, 107969, 99413, 114562, 86119, 111230, 3837, 102104, 5122, 20412, 100631, 99520, 198, 256, 481, 92498, 107969, 27091, 33108, 107969, 99413, 53153, 101041, 100631, 108349, 83751, 63789, 20221, 86119, 111230, 3837, 102104, 5122, 16530, 99335, 198, 256, 481, 92498, 111842, 107666, 113479, 106386, 28330, 86119, 100631, 86119, 104151, 101128, 3837, 102104, 5122, 56007, 24339, 32100, 198, 256, 481, 92498, 111842, 107666, 99797, 108670, 34187, 107969, 99413, 106538, 3837, 102104, 5122, 102104, 88991, 198, 20, 13, 49602, 252, 99590, 15946, 53153, 42855, 99885, 102158, 27369, 3837, 105827, 65770, 99475, 109487, 101047, 110281, 18600, 1773, 77557, 3837, 108620, 99360, 2073, 99520, 854, 65770, 99475, 12857, 2073, 16530, 96332, 14880, 110439, 100001, 104190, 102104, 111842, 101080, 103936, 3407, 334, 107969, 27091, 66963, 73562, 109628, 45629, 105489, 3837, 104133, 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334, 111842, 101080, 103936, 66963, 4891, 223, 115, 100623, 21317, 99315, 101037, 198, 151645, 198, 151644, 77091, 198, 99520, 151645]\n", "inputs:\n", "<|im_start|>system\n", "You are a helpful assistant.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "**谜面:** 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "\n", "**谜底:** 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "\n", "**参与者提出的问题:** 偷的人信神吗\n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "label_ids:\n", "[-100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, 99520, 151645]\n", "labels:\n", "不是<|im_end|>\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 15:46:27,182 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 15:46:27,182 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-21 15:46:27,194 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-21 15:46:27,198 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-21 15:46:27,199 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-21 15:46:57,790 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-21 15:46:57,790 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-21 15:46:58,065 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-21 15:46:58,066 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "09/21/2024 15:46:58 - INFO - llamafactory.model.model_utils.checkpointing - Gradient checkpointing enabled.\n", "09/21/2024 15:46:58 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using torch SDPA for faster training and inference.\n", "09/21/2024 15:46:58 - INFO - llamafactory.model.adapter - Upcasting trainable params to float32.\n", "09/21/2024 15:46:58 - INFO - llamafactory.model.adapter - Fine-tuning method: LoRA\n", "09/21/2024 15:46:58 - INFO - llamafactory.model.model_utils.misc - Found linear modules: up_proj,k_proj,o_proj,down_proj,gate_proj,v_proj,q_proj\n", "09/21/2024 15:46:58 - INFO - llamafactory.model.loader - trainable params: 9,232,384 || all params: 1,552,946,688 || trainable%: 0.5945\n", "[INFO|trainer.py:648] 2024-09-21 15:46:58,533 >> Using auto half precision backend\n", "[INFO|trainer.py:2134] 2024-09-21 15:46:58,837 >> ***** Running training *****\n", "[INFO|trainer.py:2135] 2024-09-21 15:46:58,837 >> Num examples = 22,500\n", "[INFO|trainer.py:2136] 2024-09-21 15:46:58,837 >> Num Epochs = 2\n", "[INFO|trainer.py:2137] 2024-09-21 15:46:58,837 >> Instantaneous batch size per device = 16\n", "[INFO|trainer.py:2140] 2024-09-21 15:46:58,837 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 128\n", "[INFO|trainer.py:2141] 2024-09-21 15:46:58,837 >> Gradient Accumulation steps = 8\n", "[INFO|trainer.py:2142] 2024-09-21 15:46:58,837 >> Total optimization steps = 350\n", "[INFO|trainer.py:2143] 2024-09-21 15:46:58,839 >> Number of trainable parameters = 9,232,384\n", "{'loss': 0.8917, 'grad_norm': 6.9668869972229, 'learning_rate': 1.4285714285714285e-05, 'epoch': 0.03}\n", "{'loss': 0.7893, 'grad_norm': 4.941070079803467, 'learning_rate': 2.857142857142857e-05, 'epoch': 0.06}\n", "{'loss': 0.5842, 'grad_norm': 2.900670051574707, 'learning_rate': 4.2857142857142856e-05, 'epoch': 0.09}\n", "{'loss': 0.5452, 'grad_norm': 1.3792134523391724, 'learning_rate': 5.714285714285714e-05, 'epoch': 0.11}\n", "{'loss': 0.5008, 'grad_norm': 2.0141210556030273, 'learning_rate': 7.142857142857143e-05, 'epoch': 0.14}\n", "{'loss': 0.4601, 'grad_norm': 1.0095895528793335, 'learning_rate': 8.571428571428571e-05, 'epoch': 0.17}\n", "{'loss': 0.4191, 'grad_norm': 1.0098716020584106, 'learning_rate': 0.0001, 'epoch': 0.2}\n", " 10%|████▏ | 35/350 [05:32<49:55, 9.51s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 15:52:31,446 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 15:52:31,446 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 15:52:31,446 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-35\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 15:54:02,730 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 15:54:02,731 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 15:54:02,777 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-35/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 15:54:02,777 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-35/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.3736, 'grad_norm': 0.5351007580757141, 'learning_rate': 9.993784606094612e-05, 'epoch': 0.23}\n", "{'loss': 0.3715, 'grad_norm': 0.634586751461029, 'learning_rate': 9.975153876827008e-05, 'epoch': 0.26}\n", "{'loss': 0.372, 'grad_norm': 0.5977622270584106, 'learning_rate': 9.944154131125642e-05, 'epoch': 0.28}\n", "{'loss': 0.3397, 'grad_norm': 0.709690272808075, 'learning_rate': 9.900862439242719e-05, 'epoch': 0.31}\n", "{'loss': 0.3459, 'grad_norm': 0.4649967849254608, 'learning_rate': 9.84538643114539e-05, 'epoch': 0.34}\n", "{'loss': 0.3089, 'grad_norm': 0.6929703950881958, 'learning_rate': 9.777864028930705e-05, 'epoch': 0.37}\n", "{'loss': 0.3251, 'grad_norm': 0.762086033821106, 'learning_rate': 9.698463103929542e-05, 'epoch': 0.4}\n", " 20%|████████▍ | 70/350 [12:40<44:20, 9.50s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 15:59:39,607 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 15:59:39,608 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 15:59:39,608 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-70\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 16:01:11,066 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 16:01:11,067 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 16:01:11,111 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-70/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 16:01:11,111 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-70/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.3082, 'grad_norm': 0.8383176922798157, 'learning_rate': 9.607381059352038e-05, 'epoch': 0.43}\n", "{'loss': 0.2929, 'grad_norm': 0.8879653215408325, 'learning_rate': 9.504844339512095e-05, 'epoch': 0.45}\n", "{'loss': 0.3087, 'grad_norm': 1.3542834520339966, 'learning_rate': 9.391107866851143e-05, 'epoch': 0.48}\n", "{'loss': 0.2889, 'grad_norm': 0.4832295775413513, 'learning_rate': 9.266454408160779e-05, 'epoch': 0.51}\n", "{'loss': 0.2977, 'grad_norm': 0.7334930896759033, 'learning_rate': 9.131193871579975e-05, 'epoch': 0.54}\n", "{'loss': 0.284, 'grad_norm': 0.9593209624290466, 'learning_rate': 8.985662536114613e-05, 'epoch': 0.57}\n", "{'loss': 0.3081, 'grad_norm': 0.6446382403373718, 'learning_rate': 8.83022221559489e-05, 'epoch': 0.6}\n", " 30%|████████████▎ | 105/350 [19:45<38:35, 9.45s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 16:06:43,938 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 16:06:43,938 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 16:06:43,938 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-105\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 16:08:46,048 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 16:08:46,049 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 16:08:46,094 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-105/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 16:08:46,094 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-105/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.2875, 'grad_norm': 0.5638000965118408, 'learning_rate': 8.665259359149132e-05, 'epoch': 0.63}\n", "{'loss': 0.2773, 'grad_norm': 0.8856341242790222, 'learning_rate': 8.491184090430364e-05, 'epoch': 0.65}\n", "{'loss': 0.2728, 'grad_norm': 0.933649480342865, 'learning_rate': 8.308429187984297e-05, 'epoch': 0.68}\n", "{'loss': 0.2676, 'grad_norm': 0.6383955478668213, 'learning_rate': 8.117449009293668e-05, 'epoch': 0.71}\n", "{'loss': 0.2793, 'grad_norm': 0.6104869246482849, 'learning_rate': 7.91871836117395e-05, 'epoch': 0.74}\n", "{'loss': 0.3009, 'grad_norm': 1.186869502067566, 'learning_rate': 7.712731319328798e-05, 'epoch': 0.77}\n", "{'loss': 0.2825, 'grad_norm': 0.4962313175201416, 'learning_rate': 7.500000000000001e-05, 'epoch': 0.8}\n", " 40%|████████████████▍ | 140/350 [27:21<33:34, 9.59s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 16:14:20,188 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 16:14:20,188 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 16:14:20,188 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-140\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 16:15:54,027 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 16:15:54,027 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 16:15:54,069 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-140/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 16:15:54,069 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-140/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.2769, 'grad_norm': 0.8555291295051575, 'learning_rate': 7.281053286765815e-05, 'epoch': 0.82}\n", "{'loss': 0.2896, 'grad_norm': 0.9149414300918579, 'learning_rate': 7.056435515653059e-05, 'epoch': 0.85}\n", "{'loss': 0.2784, 'grad_norm': 0.47306105494499207, 'learning_rate': 6.826705121831976e-05, 'epoch': 0.88}\n", "{'loss': 0.2722, 'grad_norm': 0.5558005571365356, 'learning_rate': 6.592433251258423e-05, 'epoch': 0.91}\n", "{'loss': 0.2573, 'grad_norm': 1.440822958946228, 'learning_rate': 6.354202340715026e-05, 'epoch': 0.94}\n", "{'loss': 0.2766, 'grad_norm': 0.8847922086715698, 'learning_rate': 6.112604669781572e-05, 'epoch': 0.97}\n", "{'loss': 0.2693, 'grad_norm': 0.6979252099990845, 'learning_rate': 5.868240888334653e-05, 'epoch': 1.0}\n", " 50%|████████████████████▌ | 175/350 [34:28<27:47, 9.53s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 16:21:27,237 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 16:21:27,237 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 16:21:27,237 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-175\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 16:23:01,512 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 16:23:01,513 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 16:23:01,550 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-175/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 16:23:01,550 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-175/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.2619, 'grad_norm': 0.7065874934196472, 'learning_rate': 5.621718523237427e-05, 'epoch': 1.02}\n", "{'loss': 0.2496, 'grad_norm': 0.9854199886322021, 'learning_rate': 5.373650467932122e-05, 'epoch': 1.05}\n", "{'loss': 0.268, 'grad_norm': 1.2961649894714355, 'learning_rate': 5.124653458690365e-05, 'epoch': 1.08}\n", "{'loss': 0.2473, 'grad_norm': 0.6371685862541199, 'learning_rate': 4.875346541309637e-05, 'epoch': 1.11}\n", "{'loss': 0.2649, 'grad_norm': 0.5193257331848145, 'learning_rate': 4.626349532067879e-05, 'epoch': 1.14}\n", "{'loss': 0.2671, 'grad_norm': 0.5210095643997192, 'learning_rate': 4.378281476762576e-05, 'epoch': 1.17}\n", "{'loss': 0.2466, 'grad_norm': 0.6401721239089966, 'learning_rate': 4.131759111665349e-05, 'epoch': 1.19}\n", " 60%|████████████████████████▌ | 210/350 [41:35<22:11, 9.51s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 16:28:33,947 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 16:28:33,947 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 16:28:33,947 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-210\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 16:30:09,340 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 16:30:09,341 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 16:30:09,379 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-210/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 16:30:09,379 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-210/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.2345, 'grad_norm': 0.5983948707580566, 'learning_rate': 3.887395330218429e-05, 'epoch': 1.22}\n", "{'loss': 0.2294, 'grad_norm': 0.8043653964996338, 'learning_rate': 3.6457976592849754e-05, 'epoch': 1.25}\n", "{'loss': 0.2518, 'grad_norm': 0.9972067475318909, 'learning_rate': 3.4075667487415785e-05, 'epoch': 1.28}\n", "{'loss': 0.2492, 'grad_norm': 0.8310278654098511, 'learning_rate': 3.173294878168025e-05, 'epoch': 1.31}\n", "{'loss': 0.2547, 'grad_norm': 0.6404473781585693, 'learning_rate': 2.9435644843469436e-05, 'epoch': 1.34}\n", "{'loss': 0.2495, 'grad_norm': 0.7588335871696472, 'learning_rate': 2.718946713234185e-05, 'epoch': 1.36}\n", "{'loss': 0.2733, 'grad_norm': 0.6872820854187012, 'learning_rate': 2.500000000000001e-05, 'epoch': 1.39}\n", " 70%|████████████████████████████▋ | 245/350 [48:44<16:51, 9.64s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 16:35:43,271 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 16:35:43,271 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 16:35:43,271 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-245\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 16:37:18,128 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 16:37:18,129 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 16:37:18,161 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-245/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 16:37:18,161 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-245/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.2567, 'grad_norm': 0.8496139645576477, 'learning_rate': 2.2872686806712035e-05, 'epoch': 1.42}\n", "{'loss': 0.2311, 'grad_norm': 0.6145327091217041, 'learning_rate': 2.0812816388260518e-05, 'epoch': 1.45}\n", "{'loss': 0.2171, 'grad_norm': 0.6917315721511841, 'learning_rate': 1.8825509907063327e-05, 'epoch': 1.48}\n", "{'loss': 0.2285, 'grad_norm': 0.8362339735031128, 'learning_rate': 1.691570812015704e-05, 'epoch': 1.51}\n", "{'loss': 0.2643, 'grad_norm': 0.8186646699905396, 'learning_rate': 1.5088159095696363e-05, 'epoch': 1.54}\n", "{'loss': 0.2331, 'grad_norm': 0.9536941051483154, 'learning_rate': 1.3347406408508695e-05, 'epoch': 1.56}\n", "{'loss': 0.2396, 'grad_norm': 0.5406892895698547, 'learning_rate': 1.1697777844051105e-05, 'epoch': 1.59}\n", " 80%|████████████████████████████████▊ | 280/350 [55:51<11:04, 9.49s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 16:42:50,749 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 16:42:50,749 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 16:42:50,749 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-280\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 16:44:26,381 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 16:44:26,381 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 16:44:26,417 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-280/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 16:44:26,417 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-280/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.2464, 'grad_norm': 0.9152795076370239, 'learning_rate': 1.0143374638853891e-05, 'epoch': 1.62}\n", "{'loss': 0.2451, 'grad_norm': 0.6611983776092529, 'learning_rate': 8.688061284200266e-06, 'epoch': 1.65}\n", "{'loss': 0.2268, 'grad_norm': 0.6333246827125549, 'learning_rate': 7.33545591839222e-06, 'epoch': 1.68}\n", "{'loss': 0.2407, 'grad_norm': 0.6191487312316895, 'learning_rate': 6.088921331488568e-06, 'epoch': 1.71}\n", "{'loss': 0.2383, 'grad_norm': 0.8804998397827148, 'learning_rate': 4.951556604879048e-06, 'epoch': 1.73}\n", "{'loss': 0.2203, 'grad_norm': 0.7381444573402405, 'learning_rate': 3.9261894064796135e-06, 'epoch': 1.76}\n", "{'loss': 0.2373, 'grad_norm': 0.8267008066177368, 'learning_rate': 3.0153689607045845e-06, 'epoch': 1.79}\n", " 90%|███████████████████████████████████ | 315/350 [1:03:00<05:31, 9.47s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 16:49:59,378 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 16:49:59,378 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 16:49:59,378 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-315\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 16:51:33,921 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 16:51:33,921 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 16:51:33,959 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-315/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 16:51:33,959 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-315/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.2281, 'grad_norm': 0.8259851932525635, 'learning_rate': 2.221359710692961e-06, 'epoch': 1.82}\n", "{'loss': 0.2418, 'grad_norm': 0.7553776502609253, 'learning_rate': 1.5461356885461075e-06, 'epoch': 1.85}\n", "{'loss': 0.2474, 'grad_norm': 1.2472189664840698, 'learning_rate': 9.913756075728087e-07, 'epoch': 1.88}\n", "{'loss': 0.2323, 'grad_norm': 0.5642313957214355, 'learning_rate': 5.584586887435739e-07, 'epoch': 1.9}\n", "{'loss': 0.239, 'grad_norm': 0.6548100709915161, 'learning_rate': 2.4846123172992954e-07, 'epoch': 1.93}\n", "{'loss': 0.2458, 'grad_norm': 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" \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 16:58:42,429 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-350/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 16:58:42,429 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-350/special_tokens_map.json\n", "[INFO|trainer.py:2394] 2024-09-21 16:58:42,586 >> \n", "\n", "Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =)\n", "\n", "\n", "{'train_runtime': 4303.7472, 'train_samples_per_second': 10.456, 'train_steps_per_second': 0.081, 'train_loss': 0.30218201875686646, 'epoch': 1.99}\n", "100%|███████████████████████████████████████| 350/350 [1:11:43<00:00, 12.30s/it]\n", "[INFO|trainer.py:3503] 2024-09-21 16:58:42,587 >> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 16:58:43,138 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 16:58:43,139 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 16:58:43,171 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 16:58:43,171 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/special_tokens_map.json\n", "***** train metrics *****\n", " epoch = 1.99\n", " total_flos = 161035698GF\n", " train_loss = 0.3022\n", " train_runtime = 1:11:43.74\n", " train_samples_per_second = 10.456\n", " train_steps_per_second = 0.081\n", "Figure saved at: saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/training_loss.png\n", "Figure saved at: saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/training_eval_loss.png\n", "09/21/2024 16:58:43 - WARNING - llamafactory.extras.ploting - No metric eval_accuracy to plot.\n", "[INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 16:58:43,425 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 16:58:43,425 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 16:58:43,425 >> Batch size = 1\n", "100%|███████████████████████████████████████| 2500/2500 [01:36<00:00, 26.04it/s]\n", "***** eval metrics *****\n", " epoch = 1.99\n", " eval_loss = 0.2388\n", " eval_runtime = 0:01:36.10\n", " eval_samples_per_second = 26.012\n", " eval_steps_per_second = 26.012\n", "[INFO|modelcard.py:449] 2024-09-21 17:00:19,534 >> Dropping the following result as it does not have all the necessary fields:\n", "{'task': {'name': 'Causal Language Modeling', 'type': 'text-generation'}}\n", "Current Directory:\n", "/home/inflaton/code/logical-reasoning/llama-factory\n", "loading env vars from: /home/inflaton/code/logical-reasoning/.env\n", "Adding /home/inflaton/code/logical-reasoning to sys.path\n", "loading /home/inflaton/code/logical-reasoning/llm_toolkit/logical_reasoning_utils.py\n", "Qwen Qwen2.5-0.5B-Instruct qwen config/mgtv_template.yaml ../datasets/mgtv\n", "Writing to config/models/Qwen2.5-0.5B-Instruct.yaml\n", "config/models/Qwen2.5-0.5B-Instruct.yaml:\n", " {\n", " \"model_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"stage\": \"sft\",\n", " \"do_train\": true,\n", " \"finetuning_type\": \"lora\",\n", " \"lora_target\": \"all\",\n", " \"dataset\": \"alpaca_mgtv_p2\",\n", " \"template\": \"qwen\",\n", " \"cutoff_len\": 8192,\n", " \"max_samples\": 25000,\n", " \"overwrite_cache\": true,\n", " \"preprocessing_num_workers\": 16,\n", " \"output_dir\": \"saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"logging_steps\": 5,\n", " \"save_steps\": 35,\n", " \"plot_loss\": true,\n", " \"per_device_train_batch_size\": 16,\n", " \"gradient_accumulation_steps\": 8,\n", " \"learning_rate\": 0.0001,\n", " \"num_train_epochs\": 2.0,\n", " \"lr_scheduler_type\": \"cosine\",\n", " \"warmup_ratio\": 0.1,\n", " \"bf16\": true,\n", " \"ddp_timeout\": 180000000,\n", " \"val_size\": 0.1,\n", " \"per_device_eval_batch_size\": 1,\n", " \"eval_strategy\": \"steps\",\n", " \"eval_steps\": 35,\n", " \"report_to\": \"none\",\n", " \"run_name\": \"Qwen2.5-0.5B-Instruct_lora_sft\"\n", "}\n", "09/21/2024 17:00:25 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 0, device: cuda:0, n_gpu: 1, distributed training: False, compute dtype: torch.bfloat16\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:00:26,916 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:00:26,917 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 17:00:27,186 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 17:00:27,186 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 17:00:27,186 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 17:00:27,186 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 17:00:27,186 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 17:00:27,186 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-21 17:00:27,298 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:00:28,386 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:00:28,386 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 17:00:28,652 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 17:00:28,652 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 17:00:28,652 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 17:00:28,652 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 17:00:28,652 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 17:00:28,652 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-21 17:00:28,744 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "09/21/2024 17:00:28 - INFO - llamafactory.data.template - Replace eos token: <|im_end|>\n", "09/21/2024 17:00:28 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset alpaca_mgtv_p2.json...\n", "Converting format of dataset (num_proc=16): 100%|█| 25000/25000 [00:00<00:00, 95\n", "Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 100%|█| 25000/25000 [00:01<00:00, 15\n", "training example:\n", "input_ids:\n", "[151644, 8948, 198, 2610, 525, 264, 10950, 17847, 13, 151645, 198, 151644, 872, 198, 56568, 101909, 108024, 101497, 107969, 99329, 9370, 106040, 1773, 99329, 104190, 104506, 48443, 16, 13, 26853, 224, 57218, 28946, 36993, 101051, 46944, 107969, 27091, 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若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "**谜面:** 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "\n", "**谜底:** 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "\n", "**参与者提出的问题:** 偷的人信神吗\n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "label_ids:\n", "[-100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, 99520, 151645]\n", "labels:\n", "不是<|im_end|>\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:00:32,420 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:00:32,420 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-21 17:00:32,432 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-21 17:00:32,436 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-21 17:00:32,437 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-21 17:00:58,518 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-21 17:00:58,518 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-21 17:00:58,782 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-21 17:00:58,782 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "09/21/2024 17:00:58 - INFO - llamafactory.model.model_utils.checkpointing - Gradient checkpointing enabled.\n", "09/21/2024 17:00:58 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using torch SDPA for faster training and inference.\n", "09/21/2024 17:00:58 - INFO - llamafactory.model.adapter - Upcasting trainable params to float32.\n", "09/21/2024 17:00:58 - INFO - llamafactory.model.adapter - Fine-tuning method: LoRA\n", "09/21/2024 17:00:58 - INFO - llamafactory.model.model_utils.misc - Found linear modules: gate_proj,up_proj,k_proj,o_proj,q_proj,v_proj,down_proj\n", "09/21/2024 17:00:59 - INFO - llamafactory.model.loader - trainable params: 4,399,104 || all params: 498,431,872 || trainable%: 0.8826\n", "[INFO|trainer.py:648] 2024-09-21 17:00:59,124 >> Using auto half precision backend\n", "[INFO|trainer.py:2134] 2024-09-21 17:00:59,440 >> ***** Running training *****\n", "[INFO|trainer.py:2135] 2024-09-21 17:00:59,440 >> Num examples = 22,500\n", "[INFO|trainer.py:2136] 2024-09-21 17:00:59,440 >> Num Epochs = 2\n", "[INFO|trainer.py:2137] 2024-09-21 17:00:59,440 >> Instantaneous batch size per device = 16\n", "[INFO|trainer.py:2140] 2024-09-21 17:00:59,440 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 128\n", "[INFO|trainer.py:2141] 2024-09-21 17:00:59,440 >> Gradient Accumulation steps = 8\n", "[INFO|trainer.py:2142] 2024-09-21 17:00:59,440 >> Total optimization steps = 350\n", "[INFO|trainer.py:2143] 2024-09-21 17:00:59,441 >> Number of trainable parameters = 4,399,104\n", "{'loss': 1.1184, 'grad_norm': 15.737517356872559, 'learning_rate': 1.4285714285714285e-05, 'epoch': 0.03}\n", "{'loss': 0.9305, 'grad_norm': 7.921570777893066, 'learning_rate': 2.857142857142857e-05, 'epoch': 0.06}\n", "{'loss': 0.6076, 'grad_norm': 3.3468737602233887, 'learning_rate': 4.2857142857142856e-05, 'epoch': 0.09}\n", "{'loss': 0.5437, 'grad_norm': 2.368464708328247, 'learning_rate': 5.714285714285714e-05, 'epoch': 0.11}\n", "{'loss': 0.5106, 'grad_norm': 3.843911647796631, 'learning_rate': 7.142857142857143e-05, 'epoch': 0.14}\n", "{'loss': 0.4692, 'grad_norm': 1.8563235998153687, 'learning_rate': 8.571428571428571e-05, 'epoch': 0.17}\n", "{'loss': 0.4381, 'grad_norm': 1.487918496131897, 'learning_rate': 0.0001, 'epoch': 0.2}\n", " 10%|████▏ | 35/350 [02:29<22:10, 4.22s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 17:03:28,974 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 17:03:28,974 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 17:03:28,974 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-35\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:04:52,623 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:04:52,623 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 17:04:52,647 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-35/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 17:04:52,647 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-35/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.4104, 'grad_norm': 2.7992444038391113, 'learning_rate': 9.993784606094612e-05, 'epoch': 0.23}\n", "{'loss': 0.3919, 'grad_norm': 1.2948148250579834, 'learning_rate': 9.975153876827008e-05, 'epoch': 0.26}\n", "{'loss': 0.3958, 'grad_norm': 2.0029242038726807, 'learning_rate': 9.944154131125642e-05, 'epoch': 0.28}\n", "{'loss': 0.3703, 'grad_norm': 1.9004690647125244, 'learning_rate': 9.900862439242719e-05, 'epoch': 0.31}\n", "{'loss': 0.3837, 'grad_norm': 2.839643716812134, 'learning_rate': 9.84538643114539e-05, 'epoch': 0.34}\n", "{'loss': 0.3435, 'grad_norm': 1.7279853820800781, 'learning_rate': 9.777864028930705e-05, 'epoch': 0.37}\n", "{'loss': 0.3556, 'grad_norm': 1.0835622549057007, 'learning_rate': 9.698463103929542e-05, 'epoch': 0.4}\n", " 20%|████████▍ | 70/350 [06:21<19:49, 4.25s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 17:07:21,360 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 17:07:21,360 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 17:07:21,360 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-70\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:08:43,882 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:08:43,882 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 17:08:43,903 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-70/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 17:08:43,903 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-70/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.3216, 'grad_norm': 1.249293565750122, 'learning_rate': 9.607381059352038e-05, 'epoch': 0.43}\n", "{'loss': 0.3061, 'grad_norm': 1.9808311462402344, 'learning_rate': 9.504844339512095e-05, 'epoch': 0.45}\n", "{'loss': 0.3325, 'grad_norm': 2.327874183654785, 'learning_rate': 9.391107866851143e-05, 'epoch': 0.48}\n", "{'loss': 0.332, 'grad_norm': 2.0999391078948975, 'learning_rate': 9.266454408160779e-05, 'epoch': 0.51}\n", "{'loss': 0.3349, 'grad_norm': 2.11915922164917, 'learning_rate': 9.131193871579975e-05, 'epoch': 0.54}\n", "{'loss': 0.3162, 'grad_norm': 1.733162760734558, 'learning_rate': 8.985662536114613e-05, 'epoch': 0.57}\n", "{'loss': 0.3228, 'grad_norm': 1.1676844358444214, 'learning_rate': 8.83022221559489e-05, 'epoch': 0.6}\n", " 30%|████████████▎ | 105/350 [10:13<17:14, 4.22s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 17:11:12,460 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 17:11:12,460 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 17:11:12,460 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-105\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:12:34,739 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:12:34,739 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 17:12:34,760 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-105/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 17:12:34,760 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-105/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.3165, 'grad_norm': 1.040158748626709, 'learning_rate': 8.665259359149132e-05, 'epoch': 0.63}\n", "{'loss': 0.3019, 'grad_norm': 1.2740882635116577, 'learning_rate': 8.491184090430364e-05, 'epoch': 0.65}\n", "{'loss': 0.3119, 'grad_norm': 1.2684509754180908, 'learning_rate': 8.308429187984297e-05, 'epoch': 0.68}\n", "{'loss': 0.2917, 'grad_norm': 1.1115374565124512, 'learning_rate': 8.117449009293668e-05, 'epoch': 0.71}\n", "{'loss': 0.2885, 'grad_norm': 1.1410064697265625, 'learning_rate': 7.91871836117395e-05, 'epoch': 0.74}\n", "{'loss': 0.3216, 'grad_norm': 2.9339027404785156, 'learning_rate': 7.712731319328798e-05, 'epoch': 0.77}\n", "{'loss': 0.3026, 'grad_norm': 1.4184118509292603, 'learning_rate': 7.500000000000001e-05, 'epoch': 0.8}\n", " 40%|████████████████▍ | 140/350 [14:04<14:55, 4.26s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 17:15:04,041 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 17:15:04,041 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 17:15:04,041 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-140\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:16:27,259 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:16:27,260 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 17:16:27,281 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-140/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 17:16:27,281 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-140/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.2798, 'grad_norm': 1.3493735790252686, 'learning_rate': 7.281053286765815e-05, 'epoch': 0.82}\n", "{'loss': 0.3084, 'grad_norm': 1.1956149339675903, 'learning_rate': 7.056435515653059e-05, 'epoch': 0.85}\n", "{'loss': 0.2996, 'grad_norm': 1.1371078491210938, 'learning_rate': 6.826705121831976e-05, 'epoch': 0.88}\n", "{'loss': 0.2936, 'grad_norm': 1.1137551069259644, 'learning_rate': 6.592433251258423e-05, 'epoch': 0.91}\n", "{'loss': 0.2718, 'grad_norm': 2.9275758266448975, 'learning_rate': 6.354202340715026e-05, 'epoch': 0.94}\n", "{'loss': 0.3136, 'grad_norm': 2.6529040336608887, 'learning_rate': 6.112604669781572e-05, 'epoch': 0.97}\n", "{'loss': 0.2802, 'grad_norm': 1.0029186010360718, 'learning_rate': 5.868240888334653e-05, 'epoch': 1.0}\n", " 50%|████████████████████▌ | 175/350 [17:56<12:23, 4.25s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 17:18:55,953 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 17:18:55,953 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 17:18:55,953 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-175\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:20:17,688 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:20:17,689 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 17:20:17,710 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-175/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 17:20:17,710 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-175/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.2674, 'grad_norm': 1.5481024980545044, 'learning_rate': 5.621718523237427e-05, 'epoch': 1.02}\n", "{'loss': 0.2629, 'grad_norm': 1.1264318227767944, 'learning_rate': 5.373650467932122e-05, 'epoch': 1.05}\n", "{'loss': 0.2732, 'grad_norm': 1.3646587133407593, 'learning_rate': 5.124653458690365e-05, 'epoch': 1.08}\n", "{'loss': 0.271, 'grad_norm': 0.825769305229187, 'learning_rate': 4.875346541309637e-05, 'epoch': 1.11}\n", "{'loss': 0.2714, 'grad_norm': 0.9982427954673767, 'learning_rate': 4.626349532067879e-05, 'epoch': 1.14}\n", "{'loss': 0.2962, 'grad_norm': 2.239053964614868, 'learning_rate': 4.378281476762576e-05, 'epoch': 1.17}\n", "{'loss': 0.2645, 'grad_norm': 0.8168760538101196, 'learning_rate': 4.131759111665349e-05, 'epoch': 1.19}\n", " 60%|████████████████████████▌ | 210/350 [21:46<09:53, 4.24s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 17:22:46,303 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 17:22:46,303 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 17:22:46,303 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-210\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:24:07,801 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:24:07,801 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 17:24:07,827 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-210/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 17:24:07,827 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-210/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.2621, 'grad_norm': 1.397253155708313, 'learning_rate': 3.887395330218429e-05, 'epoch': 1.22}\n", "{'loss': 0.2458, 'grad_norm': 1.1573820114135742, 'learning_rate': 3.6457976592849754e-05, 'epoch': 1.25}\n", "{'loss': 0.2651, 'grad_norm': 2.0793874263763428, 'learning_rate': 3.4075667487415785e-05, 'epoch': 1.28}\n", "{'loss': 0.2654, 'grad_norm': 1.2757207155227661, 'learning_rate': 3.173294878168025e-05, 'epoch': 1.31}\n", "{'loss': 0.263, 'grad_norm': 1.1064047813415527, 'learning_rate': 2.9435644843469436e-05, 'epoch': 1.34}\n", "{'loss': 0.2776, 'grad_norm': 1.7825045585632324, 'learning_rate': 2.718946713234185e-05, 'epoch': 1.36}\n", "{'loss': 0.3012, 'grad_norm': 1.2948428392410278, 'learning_rate': 2.500000000000001e-05, 'epoch': 1.39}\n", " 70%|████████████████████████████▋ | 245/350 [25:37<07:31, 4.30s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 17:26:36,677 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 17:26:36,678 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 17:26:36,678 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-245\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:27:57,841 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:27:57,841 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 17:27:57,863 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-245/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 17:27:57,863 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-245/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.2677, 'grad_norm': 1.3902900218963623, 'learning_rate': 2.2872686806712035e-05, 'epoch': 1.42}\n", "{'loss': 0.2483, 'grad_norm': 1.1757906675338745, 'learning_rate': 2.0812816388260518e-05, 'epoch': 1.45}\n", "{'loss': 0.2406, 'grad_norm': 1.2844176292419434, 'learning_rate': 1.8825509907063327e-05, 'epoch': 1.48}\n", "{'loss': 0.2531, 'grad_norm': 1.3673418760299683, 'learning_rate': 1.691570812015704e-05, 'epoch': 1.51}\n", "{'loss': 0.2702, 'grad_norm': 1.176766276359558, 'learning_rate': 1.5088159095696363e-05, 'epoch': 1.54}\n", "{'loss': 0.255, 'grad_norm': 1.8224906921386719, 'learning_rate': 1.3347406408508695e-05, 'epoch': 1.56}\n", "{'loss': 0.2628, 'grad_norm': 1.1993753910064697, 'learning_rate': 1.1697777844051105e-05, 'epoch': 1.59}\n", " 80%|████████████████████████████████▊ | 280/350 [29:27<04:56, 4.24s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 17:30:26,762 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 17:30:26,762 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 17:30:26,762 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-280\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:31:47,861 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:31:47,861 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 17:31:47,885 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-280/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 17:31:47,885 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-280/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.2624, 'grad_norm': 1.6778804063796997, 'learning_rate': 1.0143374638853891e-05, 'epoch': 1.62}\n", "{'loss': 0.2604, 'grad_norm': 1.305879831314087, 'learning_rate': 8.688061284200266e-06, 'epoch': 1.65}\n", "{'loss': 0.234, 'grad_norm': 1.0664318799972534, 'learning_rate': 7.33545591839222e-06, 'epoch': 1.68}\n", "{'loss': 0.2584, 'grad_norm': 1.422717571258545, 'learning_rate': 6.088921331488568e-06, 'epoch': 1.71}\n", "{'loss': 0.2521, 'grad_norm': 1.3670940399169922, 'learning_rate': 4.951556604879048e-06, 'epoch': 1.73}\n", "{'loss': 0.2412, 'grad_norm': 1.36295747756958, 'learning_rate': 3.9261894064796135e-06, 'epoch': 1.76}\n", "{'loss': 0.2493, 'grad_norm': 1.4943523406982422, 'learning_rate': 3.0153689607045845e-06, 'epoch': 1.79}\n", " 90%|████████████████████████████████████▉ | 315/350 [33:17<02:29, 4.26s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 17:34:16,745 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 17:34:16,745 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 17:34:16,745 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-315\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:35:37,535 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:35:37,536 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 17:35:37,562 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-315/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 17:35:37,562 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-315/special_tokens_map.json\n", "{'loss': 0.2384, 'grad_norm': 1.4463350772857666, 'learning_rate': 2.221359710692961e-06, 'epoch': 1.82}\n", "{'loss': 0.2504, 'grad_norm': 1.4378561973571777, 'learning_rate': 1.5461356885461075e-06, 'epoch': 1.85}\n", "{'loss': 0.2644, 'grad_norm': 2.302417278289795, 'learning_rate': 9.913756075728087e-07, 'epoch': 1.88}\n", "{'loss': 0.2634, 'grad_norm': 1.0203107595443726, 'learning_rate': 5.584586887435739e-07, 'epoch': 1.9}\n", "{'loss': 0.2678, 'grad_norm': 1.4266246557235718, 'learning_rate': 2.4846123172992954e-07, 'epoch': 1.93}\n", "{'loss': 0.2724, 'grad_norm': 1.2000150680541992, 'learning_rate': 6.215393905388278e-08, 'epoch': 1.96}\n", "{'loss': 0.2642, 'grad_norm': 1.3346699476242065, 'learning_rate': 0.0, 'epoch': 1.99}\n", "100%|█████████████████████████████████████████| 350/350 [37:04<00:00, 4.17s/it][INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 17:38:04,120 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 17:38:04,120 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 17:38:04,120 >> Batch size = 1\n", "\n", " 0%| | 0/2500 [00:00> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-350\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:39:24,176 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:39:24,176 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 17:39:24,198 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-350/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 17:39:24,198 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-350/special_tokens_map.json\n", "[INFO|trainer.py:2394] 2024-09-21 17:39:24,314 >> \n", "\n", "Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =)\n", "\n", "\n", "{'train_runtime': 2304.8725, 'train_samples_per_second': 19.524, 'train_steps_per_second': 0.152, 'train_loss': 0.32685707432883127, 'epoch': 1.99}\n", "100%|█████████████████████████████████████████| 350/350 [38:24<00:00, 6.59s/it]\n", "[INFO|trainer.py:3503] 2024-09-21 17:39:24,314 >> Saving model checkpoint to saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 17:39:24,851 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 17:39:24,851 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2702] 2024-09-21 17:39:24,873 >> tokenizer config file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2711] 2024-09-21 17:39:24,873 >> Special tokens file saved in saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/special_tokens_map.json\n", "***** train metrics *****\n", " epoch = 1.99\n", " total_flos = 44213382GF\n", " train_loss = 0.3269\n", " train_runtime = 0:38:24.87\n", " train_samples_per_second = 19.524\n", " train_steps_per_second = 0.152\n", "Figure saved at: saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/training_loss.png\n", "Figure saved at: saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/training_eval_loss.png\n", "09/21/2024 17:39:25 - WARNING - llamafactory.extras.ploting - No metric eval_accuracy to plot.\n", "[INFO|trainer.py:3819] 2024-09-21 17:39:25,047 >> \n", "***** Running Evaluation *****\n", "[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-21 17:39:25,048 >> Num examples = 2500\n", "[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-21 17:39:25,048 >> Batch size = 1\n", "100%|███████████████████████████████████████| 2500/2500 [01:18<00:00, 31.98it/s]\n", "***** eval metrics *****\n", " epoch = 1.99\n", " eval_loss = 0.2634\n", " eval_runtime = 0:01:18.20\n", " eval_samples_per_second = 31.968\n", " eval_steps_per_second = 31.968\n", "[INFO|modelcard.py:449] 2024-09-21 17:40:43,252 >> Dropping the following result as it does not have all the necessary fields:\n", "{'task': {'name': 'Causal Language Modeling', 'type': 'text-generation'}}\n", "CPU times: user 44.7 s, sys: 20.2 s, total: 1min 4s\n", "Wall time: 1h 55min 33s\n" ] } ], "source": [ "%%time\n", "\n", "!./scripts/tune-mgtv-bf16.sh" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Current Directory:\n", "/home/inflaton/code/logical-reasoning\n", "Sat Sep 21 20:39:40 2024 \n", "+-----------------------------------------------------------------------------------------+\n", "| NVIDIA-SMI 560.35.02 Driver Version: 560.94 CUDA Version: 12.6 |\n", "|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+\n", "| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. 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Max memory = 23.988 GB.\n", "0.0 GB of memory reserved.\n", "loading model: Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct with adapter: None\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 20:39:48,324 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 20:39:48,325 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 20:39:48,581 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 20:39:48,581 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 20:39:48,581 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 20:39:48,581 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 20:39:48,581 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 20:39:48,581 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-21 20:39:48,674 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 20:39:49,715 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 20:39:49,716 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 20:39:49,985 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 20:39:49,985 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 20:39:49,985 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 20:39:49,985 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 20:39:49,985 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-21 20:39:49,985 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-21 20:39:50,073 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "09/21/2024 20:39:50 - INFO - llamafactory.data.template - Replace eos token: <|im_end|>\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-21 20:39:50,335 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-21 20:39:50,335 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "09/21/2024 20:39:50 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-21 20:39:50,346 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/model.safetensors.index.json\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-21 20:39:50,346 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-21 20:39:50,346 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████| 2/2 [00:35<00:00, 17.80s/it]\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-21 20:40:26,314 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-21 20:40:26,314 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-21 20:40:26,579 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-21 20:40:26,579 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.05,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "09/21/2024 20:40:26 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using torch SDPA for faster training and inference.\n", "09/21/2024 20:40:26 - INFO - llamafactory.model.loader - all 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真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 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"谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "谜底: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", " 0%| | 0/3000 [00:00system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "谜底: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "参与者提出的问题: 甄加索是自杀吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "--------------------------------------------------\n", "prompt: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 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在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "--------------------------------------------------\n", "truth: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "--------------------------------------------------\n", "train_text: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 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原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 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" - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", 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在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "谜底: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", " 0%| | 0/3000 [00:00system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "谜底: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "参与者提出的问题: 甄加索是自杀吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "--------------------------------------------------\n", "prompt: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "谜底: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "参与者提出的问题: 甄加索是自杀吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", "--------------------------------------------------\n", "text: 死者受伤了吗\n", "--------------------------------------------------\n", "label: 不是\n", "--------------------------------------------------\n", "answer: nan\n", "--------------------------------------------------\n", "title: 甄庄哭声\n", "--------------------------------------------------\n", "puzzle: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "--------------------------------------------------\n", "truth: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "--------------------------------------------------\n", "train_text: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "谜底: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "--------------------------------------------------\n", "prompt: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "谜底: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", " 0%| | 0/3000 [00:00system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "谜底: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "参与者提出的问题: 甄加索是自杀吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "--------------------------------------------------\n", "prompt: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "谜底: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "参与者提出的问题: 甄加索是自杀吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", "--------------------------------------------------\n", "text: 死者受伤了吗\n", "--------------------------------------------------\n", "label: 不是\n", "--------------------------------------------------\n", "answer: nan\n", "--------------------------------------------------\n", "title: 甄庄哭声\n", "--------------------------------------------------\n", "puzzle: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "--------------------------------------------------\n", "truth: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "--------------------------------------------------\n", "train_text: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "谜底: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "--------------------------------------------------\n", "prompt: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "谜底: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", " 0%| | 0/3000 [00:00system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "谜底: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "参与者提出的问题: 甄加索是自杀吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "--------------------------------------------------\n", "prompt: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "谜底: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "参与者提出的问题: 甄加索是自杀吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", "--------------------------------------------------\n", "text: 死者受伤了吗\n", "--------------------------------------------------\n", "label: 不是\n", "--------------------------------------------------\n", "answer: nan\n", "--------------------------------------------------\n", "title: 甄庄哭声\n", "--------------------------------------------------\n", "puzzle: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "--------------------------------------------------\n", "truth: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "--------------------------------------------------\n", "train_text: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "谜底: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "--------------------------------------------------\n", "prompt: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 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原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", " 0%| | 0/3000 [00:00\n", " evaluate_model_with_num_shots(\n", " File \"/home/inflaton/code/logical-reasoning/llm_toolkit/eval_shots.py\", line 130, in evaluate_model_with_num_shots\n", " predictions = eval_model(\n", " ^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/code/logical-reasoning/llm_toolkit/llm_utils.py\", line 152, in eval_model\n", " outputs = model.generate(\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File \"/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/_contextlib.py\", line 115, in decorate_context\n", " return func(*args, **kwargs)\n", " ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n", " File 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\"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 08:59:33,269 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 08:59:33,269 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 08:59:33,269 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 08:59:33,269 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 08:59:33,269 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 08:59:33,269 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 08:59:33,360 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 08:59:33,621 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 08:59:33,621 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 08:59:33,644 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/model.safetensors.index.json\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 08:59:33,659 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 08:59:33,659 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████| 2/2 [00:51<00:00, 25.91s/it]\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:00:25,834 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:00:25,834 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:00:26,113 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:00:26,113 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.05,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [03:42<00:00, 6.75it/s]\n", "Epoch 1\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-3B-Instruct/checkpoint-35\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:04:19,590 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:04:19,590 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:04:19,850 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:04:19,851 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:04:19,851 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:04:19,851 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:04:19,851 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:04:19,851 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:04:19,947 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:04:20,951 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:04:20,951 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:04:21,220 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:04:21,220 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:04:21,220 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:04:21,220 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:04:21,220 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:04:21,220 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:04:21,311 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:04:21,568 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:04:21,568 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 09:04:21,578 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/model.safetensors.index.json\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 09:04:21,579 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:04:21,579 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████| 2/2 [00:36<00:00, 18.03s/it]\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:04:58,002 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:04:58,002 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:04:58,253 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:04:58,253 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.05,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [03:32<00:00, 7.07it/s]\n", "Epoch 2\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-3B-Instruct/checkpoint-70\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:08:43,242 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:08:43,242 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:08:43,517 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:08:43,517 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:08:43,517 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:08:43,517 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:08:43,517 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:08:43,517 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:08:43,610 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:08:44,643 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:08:44,643 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:08:44,900 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:08:44,900 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:08:44,900 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:08:44,900 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:08:44,900 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:08:44,900 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:08:44,993 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:08:45,291 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:08:45,292 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 09:08:45,302 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/model.safetensors.index.json\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 09:08:45,302 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:08:45,303 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████| 2/2 [00:35<00:00, 17.97s/it]\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:09:21,601 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:09:21,601 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:09:21,860 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:09:21,860 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.05,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [03:44<00:00, 6.69it/s]\n", "Epoch 3\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-3B-Instruct/checkpoint-105\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:13:21,410 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:13:21,410 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:13:21,668 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:13:21,668 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:13:21,668 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:13:21,668 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:13:21,668 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:13:21,669 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:13:21,763 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:13:22,801 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:13:22,802 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:13:23,057 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:13:23,057 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:13:23,057 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:13:23,057 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:13:23,057 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:13:23,057 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:13:23,150 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:13:23,411 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:13:23,412 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 09:13:23,422 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/model.safetensors.index.json\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 09:13:23,422 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:13:23,423 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████| 2/2 [00:36<00:00, 18.35s/it]\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:14:13,170 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:14:13,170 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:14:13,421 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:14:13,421 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.05,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [03:27<00:00, 7.23it/s]\n", "Epoch 4\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-3B-Instruct/checkpoint-140\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:18:15,693 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:18:15,693 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:18:16,874 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:18:16,874 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:18:16,874 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:18:16,874 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:18:16,874 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:18:16,874 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:18:16,962 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:18:17,966 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:18:17,966 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:18:18,218 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:18:18,218 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:18:18,218 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:18:18,218 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:18:18,218 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:18:18,218 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:18:18,307 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:18:18,563 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:18:18,564 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 09:18:18,573 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/model.safetensors.index.json\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 09:18:18,574 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:18:18,574 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████| 2/2 [00:35<00:00, 17.96s/it]\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:18:54,831 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:18:54,831 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:18:55,312 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:18:55,313 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.05,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [03:30<00:00, 7.13it/s]\n", "Epoch 5\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-3B-Instruct/checkpoint-175\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:22:44,984 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:22:44,985 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:22:45,236 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:22:45,236 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:22:45,236 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:22:45,236 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:22:45,236 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:22:45,236 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:22:45,331 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:22:46,375 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:22:46,376 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:22:46,628 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:22:46,628 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:22:46,628 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:22:46,628 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:22:46,628 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:22:46,628 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:22:46,718 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:22:46,976 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:22:46,976 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 09:22:46,986 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/model.safetensors.index.json\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 09:22:46,987 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:22:46,987 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████| 2/2 [00:35<00:00, 18.00s/it]\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:23:23,311 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:23:23,311 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:23:23,558 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:23:23,558 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.05,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [03:28<00:00, 7.18it/s]\n", "Epoch 6\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-3B-Instruct/checkpoint-210\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:27:07,910 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:27:07,911 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:27:08,164 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:27:08,164 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:27:08,164 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:27:08,164 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:27:08,164 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:27:08,164 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:27:08,256 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:27:09,277 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:27:09,278 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:27:09,534 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:27:09,534 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:27:09,534 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:27:09,534 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:27:09,534 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:27:09,534 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:27:09,622 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:27:09,888 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:27:09,889 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 09:27:09,899 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/model.safetensors.index.json\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 09:27:09,899 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:27:09,900 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████| 2/2 [00:35<00:00, 17.88s/it]\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:27:46,691 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:27:46,691 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:27:46,950 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:27:46,950 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.05,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [03:42<00:00, 6.73it/s]\n", "Epoch 7\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-3B-Instruct/checkpoint-245\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:32:05,240 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:32:05,240 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:32:05,495 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:32:05,495 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:32:05,495 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:32:05,495 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:32:05,495 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:32:05,495 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:32:05,587 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:32:06,643 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:32:06,643 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:32:06,896 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:32:06,896 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:32:06,896 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:32:06,896 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:32:06,896 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:32:06,896 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:32:06,990 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:32:07,247 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:32:07,248 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 09:32:07,258 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/model.safetensors.index.json\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 09:32:07,259 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:32:07,259 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████| 2/2 [00:36<00:00, 18.15s/it]\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:32:43,888 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:32:43,888 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:32:44,207 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:32:44,207 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.05,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [03:22<00:00, 7.42it/s]\n", "Epoch 8\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-3B-Instruct/checkpoint-280\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:36:21,368 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:36:21,368 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:36:21,624 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:36:21,624 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:36:21,624 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:36:21,624 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:36:21,624 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:36:21,624 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:36:21,714 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:36:22,762 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:36:22,762 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:36:23,015 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:36:23,015 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:36:23,015 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:36:23,015 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:36:23,015 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:36:23,015 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:36:23,109 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:36:23,372 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:36:23,372 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 09:36:23,382 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/model.safetensors.index.json\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 09:36:23,383 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:36:23,383 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████| 2/2 [00:36<00:00, 18.11s/it]\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:37:00,155 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:37:00,156 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:37:00,413 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:37:00,413 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.05,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [03:26<00:00, 7.26it/s]\n", "Epoch 9\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-3B-Instruct/checkpoint-315\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:40:47,424 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:40:47,424 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:40:47,691 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:40:47,691 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:40:47,691 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:40:47,691 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:40:47,691 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:40:47,691 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:40:47,784 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:40:48,879 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:40:48,880 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:40:49,175 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:40:49,175 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:40:49,175 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:40:49,175 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:40:49,175 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:40:49,175 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:40:49,269 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:40:49,531 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:40:49,531 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 09:40:49,542 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/model.safetensors.index.json\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 09:40:49,542 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:40:49,542 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████| 2/2 [00:36<00:00, 18.00s/it]\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:41:25,923 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:41:25,923 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:41:26,182 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:41:26,182 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.05,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [03:32<00:00, 7.04it/s]\n", "Epoch 10\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-3B-Instruct/checkpoint-350\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:45:13,634 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:45:13,634 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:45:13,893 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:45:13,893 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:45:13,893 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:45:13,893 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:45:13,893 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:45:13,893 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:45:13,989 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:45:15,126 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:45:15,127 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:45:15,390 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:45:15,390 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:45:15,390 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:45:15,390 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:45:15,390 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:45:15,390 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:45:15,485 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:45:15,754 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:45:15,754 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 2048,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 11008,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 70,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 16,\n", " \"num_hidden_layers\": 36,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 09:45:15,764 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/model.safetensors.index.json\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 09:45:15,764 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:45:15,765 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████| 2/2 [00:36<00:00, 18.03s/it]\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:45:52,220 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:45:52,220 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:45:52,484 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-3B-Instruct/snapshots/82f42baa094a9600e39ccd80d34058aeeb3abbc1/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:45:52,484 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.05,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [04:22<00:00, 5.70it/s]\n", "Current Directory:\n", "/home/inflaton/code/logical-reasoning\n", "Eval Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct with llama-factory/saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct\n", "loading env vars from: /home/inflaton/code/logical-reasoning/.env\n", "workding dir: /home/inflaton/code/logical-reasoning\n", "adding /home/inflaton/code/logical-reasoning to sys.path\n", "found 10 checkpoints: ['checkpoint-35', 'checkpoint-70', 'checkpoint-105', 'checkpoint-140', 'checkpoint-175', 'checkpoint-210', 'checkpoint-245', 'checkpoint-280', 'checkpoint-315', 'checkpoint-350']\n", "Epoch 0\n", "adapter path: None\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:50:38,086 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:50:38,087 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:50:38,339 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:50:38,339 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:50:38,339 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:50:38,339 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:50:38,339 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:50:38,339 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:50:38,486 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:50:39,521 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:50:39,522 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:50:39,773 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:50:39,773 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:50:39,773 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:50:39,773 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:50:39,773 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:50:39,773 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:50:39,866 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:50:40,132 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:50:40,132 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 09:50:40,149 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 09:50:40,234 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:50:40,235 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:51:17,015 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:51:17,015 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:51:17,276 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:51:17,276 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [03:24<00:00, 7.33it/s]\n", "Epoch 1\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-35\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:54:57,204 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:54:57,204 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:54:57,465 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:54:57,466 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:54:57,466 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:54:57,466 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:54:57,466 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:54:57,466 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:54:57,568 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:54:58,627 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:54:58,627 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:54:58,883 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:54:58,883 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:54:58,883 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:54:58,883 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:54:58,883 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:54:58,883 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:54:58,975 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:54:59,253 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:54:59,253 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 09:54:59,270 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 09:54:59,273 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:54:59,274 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:55:35,397 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:55:35,397 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:55:35,657 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:55:35,657 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [02:29<00:00, 10.01it/s]\n", "Epoch 2\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-70\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:58:22,352 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:58:22,353 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:58:22,649 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:58:22,649 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:58:22,649 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:58:22,649 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:58:22,649 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:58:22,649 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:58:22,739 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:58:23,772 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:58:23,772 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:58:24,030 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:58:24,030 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:58:24,030 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:58:24,030 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:58:24,030 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 09:58:24,030 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 09:58:24,124 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 09:58:24,389 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 09:58:24,390 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 09:58:24,400 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 09:58:24,403 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:58:24,404 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 09:58:53,422 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 09:58:53,422 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 09:58:53,684 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 09:58:53,684 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [02:24<00:00, 10.40it/s]\n", "Epoch 3\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-105\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:01:33,063 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:01:33,064 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:01:33,327 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:01:33,327 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:01:33,327 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:01:33,327 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:01:33,327 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:01:33,327 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:01:33,420 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:01:34,454 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:01:34,455 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:01:34,741 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:01:34,741 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:01:34,741 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:01:34,741 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:01:34,741 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:01:34,741 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:01:34,831 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:01:35,096 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:01:35,096 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:01:35,106 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:01:35,109 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:01:35,110 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:02:02,883 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:02:02,884 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:02:03,140 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:02:03,140 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [02:36<00:00, 9.56it/s]\n", "Epoch 4\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-140\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:04:57,320 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:04:57,321 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:04:57,581 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:04:57,581 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:04:57,581 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:04:57,581 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:04:57,581 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:04:57,581 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:04:57,676 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:04:58,715 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:04:58,716 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:04:58,977 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:04:58,977 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:04:58,977 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:04:58,977 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:04:58,977 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:04:58,977 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:04:59,068 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:04:59,334 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:04:59,334 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:04:59,344 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:04:59,347 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:04:59,348 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:05:27,666 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:05:27,666 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:05:27,923 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:05:27,923 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [02:39<00:00, 9.38it/s]\n", "Epoch 5\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-175\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:08:25,461 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:08:25,461 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:08:25,726 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:08:25,726 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:08:25,726 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:08:25,726 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:08:25,726 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:08:25,726 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:08:25,820 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:08:26,927 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:08:26,928 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:08:27,187 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:08:27,187 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:08:27,187 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:08:27,187 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:08:27,187 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:08:27,187 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:08:27,276 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:08:27,543 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:08:27,543 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:08:27,554 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:08:27,558 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:08:27,559 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:08:55,681 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:08:55,681 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:08:55,939 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:08:55,939 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [02:19<00:00, 10.76it/s]\n", "Epoch 6\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-210\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:11:25,983 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:11:25,984 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:11:26,243 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:11:26,243 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:11:26,243 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:11:26,243 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:11:26,243 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:11:26,243 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:11:26,340 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:11:27,427 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:11:27,427 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:11:27,685 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:11:27,685 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:11:27,685 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:11:27,685 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:11:27,685 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:11:27,685 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:11:27,775 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:11:28,045 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:11:28,046 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:11:28,056 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:11:28,059 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:11:28,060 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:11:57,233 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:11:57,233 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:11:57,545 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:11:57,545 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [02:29<00:00, 10.01it/s]\n", "Epoch 7\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-245\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:14:42,252 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:14:42,253 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:14:42,504 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:14:42,504 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:14:42,504 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:14:42,504 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:14:42,504 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:14:42,504 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:14:42,602 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:14:43,612 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:14:43,613 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:14:43,861 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:14:43,861 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:14:43,861 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:14:43,861 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:14:43,861 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:14:43,861 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:14:43,952 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:14:44,210 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:14:44,211 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:14:44,220 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:14:44,224 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:14:44,225 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:15:11,898 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:15:11,898 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:15:12,147 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:15:12,147 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [02:25<00:00, 10.34it/s]\n", "Epoch 8\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-280\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:17:51,538 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:17:51,538 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:17:51,826 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:17:51,826 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:17:51,826 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:17:51,826 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:17:51,826 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:17:51,826 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:17:51,934 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:17:52,992 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:17:52,993 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:17:53,246 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:17:53,246 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:17:53,246 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:17:53,246 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:17:53,246 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:17:53,246 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:17:53,334 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:17:53,600 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:17:53,600 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:17:53,610 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:17:53,613 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:17:53,614 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:18:21,313 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:18:21,313 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:18:21,578 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:18:21,578 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [02:54<00:00, 8.58it/s]\n", "Epoch 9\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-315\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:21:35,759 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:21:35,759 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:21:36,035 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:21:36,035 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:21:36,035 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:21:36,035 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:21:36,035 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:21:36,035 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:21:36,131 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:21:37,178 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:21:37,178 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:21:37,441 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:21:37,441 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:21:37,441 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:21:37,441 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:21:37,441 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:21:37,441 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:21:37,528 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:21:37,800 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:21:37,800 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:21:37,810 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:21:37,814 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:21:37,814 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:22:05,744 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:22:05,745 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:22:06,017 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:22:06,018 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [02:30<00:00, 9.98it/s]\n", "Epoch 10\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/checkpoint-350\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:24:49,119 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:24:49,120 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:24:49,383 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:24:49,384 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:24:49,384 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:24:49,384 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:24:49,384 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:24:49,384 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:24:49,492 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:24:50,564 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:24:50,564 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:24:50,823 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:24:50,823 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:24:50,823 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:24:50,823 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:24:50,823 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:24:50,823 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:24:50,915 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:24:51,195 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:24:51,195 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 1536,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 8960,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 12,\n", " \"num_hidden_layers\": 28,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:24:51,205 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:24:51,209 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:24:51,210 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:25:20,709 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:25:20,710 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:25:20,970 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-1.5B-Instruct/snapshots/5fee7c4ed634dc66c6e318c8ac2897b8b9154536/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:25:20,970 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [03:04<00:00, 8.11it/s]\n", "Current Directory:\n", "/home/inflaton/code/logical-reasoning\n", "Eval Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct with llama-factory/saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct\n", "loading env vars from: /home/inflaton/code/logical-reasoning/.env\n", "workding dir: /home/inflaton/code/logical-reasoning\n", "adding /home/inflaton/code/logical-reasoning to sys.path\n", "found 10 checkpoints: ['checkpoint-35', 'checkpoint-70', 'checkpoint-105', 'checkpoint-140', 'checkpoint-175', 'checkpoint-210', 'checkpoint-245', 'checkpoint-280', 'checkpoint-315', 'checkpoint-350']\n", "Epoch 0\n", "adapter path: None\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:28:36,672 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:28:36,673 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:28:36,950 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:28:36,950 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:28:36,950 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:28:36,950 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:28:36,950 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:28:36,950 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:28:37,107 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:28:38,136 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:28:38,136 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:28:38,383 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:28:38,383 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:28:38,383 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:28:38,383 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:28:38,383 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:28:38,383 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:28:38,478 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:28:38,754 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:28:38,755 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:28:38,771 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:28:38,777 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:28:38,778 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:29:03,239 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:29:03,239 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:29:03,497 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:29:03,497 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [01:48<00:00, 13.81it/s]\n", "/home/inflaton/miniconda3/envs/llm-finetuning/lib/python3.11/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1517: UndefinedMetricWarning: Precision is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n", " _warn_prf(average, modifier, f\"{metric.capitalize()} is\", len(result))\n", "Epoch 1\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-35\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:31:02,339 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:31:02,339 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:31:02,609 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:31:02,609 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:31:02,609 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:31:02,609 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:31:02,609 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:31:02,609 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:31:02,707 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:31:04,518 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:31:04,519 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:31:04,779 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:31:04,779 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:31:04,779 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:31:04,779 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:31:04,779 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:31:04,779 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:31:04,898 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:31:05,173 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:31:05,173 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:31:05,184 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:31:05,189 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:31:05,190 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:31:38,898 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:31:38,898 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:31:39,153 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:31:39,154 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [01:10<00:00, 21.15it/s]\n", "Epoch 2\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-70\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:32:56,366 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:32:56,366 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:32:56,640 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:32:56,640 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:32:56,640 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:32:56,640 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:32:56,640 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:32:56,640 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:32:56,736 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:32:57,817 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:32:57,818 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:32:58,065 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:32:58,065 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:32:58,065 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:32:58,065 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:32:58,065 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:32:58,066 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:32:58,159 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:32:58,421 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:32:58,421 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:32:58,432 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:32:58,435 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:32:58,436 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:33:22,411 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:33:22,412 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:33:22,665 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:33:22,665 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [01:17<00:00, 19.42it/s]\n", "Epoch 3\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-105\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:34:53,861 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:34:53,862 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:34:54,131 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:34:54,131 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:34:54,131 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:34:54,131 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:34:54,131 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:34:54,131 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:34:54,228 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:34:55,349 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:34:55,349 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:34:55,627 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:34:55,627 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:34:55,627 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:34:55,627 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:34:55,627 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:34:55,627 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:34:55,723 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:34:56,055 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:34:56,055 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:34:56,066 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:34:56,070 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:34:56,071 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:35:20,895 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:35:20,895 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:35:21,169 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:35:21,169 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [01:20<00:00, 18.55it/s]\n", "Epoch 4\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-140\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:36:58,434 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:36:58,434 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:36:58,687 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:36:58,687 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:36:58,687 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:36:58,687 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:36:58,687 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:36:58,687 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:36:58,786 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:36:59,870 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:36:59,870 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:37:00,121 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:37:00,121 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:37:00,121 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:37:00,121 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:37:00,121 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:37:00,121 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:37:00,210 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:37:00,474 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:37:00,474 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:37:00,484 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:37:00,487 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:37:00,488 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:37:25,505 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:37:25,505 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:37:25,758 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:37:25,758 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [01:21<00:00, 18.42it/s]\n", "Epoch 5\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-175\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:38:58,338 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:38:58,339 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:38:58,601 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:38:58,601 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:38:58,601 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:38:58,601 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:38:58,601 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:38:58,601 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:38:58,702 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:38:59,788 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:38:59,789 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:39:00,055 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:39:00,056 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:39:00,056 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:39:00,056 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:39:00,056 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:39:00,056 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:39:00,150 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:39:00,490 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:39:00,490 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:39:00,501 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:39:00,504 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:39:00,505 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:39:24,238 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:39:24,238 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:39:24,529 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:39:24,530 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [01:19<00:00, 18.96it/s]\n", "Epoch 6\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-210\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:40:58,327 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:40:58,327 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:40:58,581 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:40:58,582 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:40:58,582 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:40:58,582 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:40:58,582 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:40:58,582 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:40:58,681 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:40:59,748 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:40:59,748 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:41:00,011 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:41:00,011 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:41:00,011 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:41:00,011 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:41:00,011 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:41:00,011 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:41:00,105 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:41:00,375 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:41:00,375 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:41:00,385 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:41:00,388 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:41:00,389 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:41:23,971 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:41:23,971 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:41:24,744 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:41:24,744 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [01:14<00:00, 20.26it/s]\n", "Epoch 7\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-245\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:43:17,337 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:43:17,338 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:43:17,635 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:43:17,635 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:43:17,636 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:43:17,636 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:43:17,636 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:43:17,636 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:43:17,731 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:43:18,764 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:43:18,765 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:43:19,025 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:43:19,025 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:43:19,025 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:43:19,025 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:43:19,025 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:43:19,025 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:43:19,118 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:43:19,393 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:43:19,393 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:43:19,403 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:43:19,406 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:43:19,407 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:43:42,915 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:43:42,915 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:43:43,171 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:43:43,172 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [01:18<00:00, 19.15it/s]\n", "Epoch 8\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-280\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:45:12,998 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:45:12,998 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:45:13,251 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:45:13,251 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:45:13,251 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:45:13,251 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:45:13,251 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:45:13,251 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:45:13,350 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:45:14,370 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:45:14,370 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:45:14,621 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:45:14,621 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:45:14,621 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:45:14,621 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:45:14,622 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:45:14,622 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:45:14,726 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:45:14,984 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:45:14,985 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:45:14,995 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:45:14,998 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:45:14,999 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:45:38,509 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:45:38,509 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:45:38,762 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:45:38,762 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [01:21<00:00, 18.33it/s]\n", "Epoch 9\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-315\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:47:12,668 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:47:12,669 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:47:12,926 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:47:12,926 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:47:12,926 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:47:12,926 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:47:12,926 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:47:12,926 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:47:13,026 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:47:14,076 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:47:14,076 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:47:14,332 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:47:14,332 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:47:14,332 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:47:14,332 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:47:14,332 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:47:14,332 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:47:14,428 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:47:14,694 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:47:14,694 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:47:14,704 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:47:14,708 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:47:14,708 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:47:38,356 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:47:38,357 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:47:38,623 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:47:38,623 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [01:17<00:00, 19.43it/s]\n", "Epoch 10\n", "adapter path: llama-factory/saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/checkpoint-350\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:49:39,361 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:49:39,362 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:49:39,616 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:49:39,616 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:49:39,616 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:49:39,616 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:49:39,616 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:49:39,616 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:49:39,715 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:49:40,769 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:49:40,769 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:49:41,037 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:49:41,037 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:49:41,037 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:49:41,037 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:49:41,037 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:49:41,037 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:49:41,130 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:49:41,393 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:49:41,393 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:49:41,403 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:49:41,407 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:49:41,407 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:50:05,610 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:50:05,610 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:50:05,868 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:50:05,868 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "100%|███████████████████████████████████████| 1500/1500 [01:22<00:00, 18.29it/s]\n", "Current Directory:\n", "/home/inflaton/code/logical-reasoning\n", "Evaluating Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct with few-shot learning\n", "loading env vars from: /home/inflaton/code/logical-reasoning/.env\n", "Adding /home/inflaton/code/logical-reasoning to sys.path\n", "loading /home/inflaton/code/logical-reasoning/llm_toolkit/logical_reasoning_utils.py\n", "CUDA is available, we have found 1 GPU(s)\n", "NVIDIA GeForce RTX 4090\n", "CUDA version: 12.1\n", "Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct None False datasets/mgtv data/Qwen2.5-0.5B-Instruct_results.csv 2048 1\n", "(0) GPU = NVIDIA GeForce RTX 4090. Max memory = 23.988 GB.\n", "0.0 GB of memory reserved.\n", "loading model: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct with adapter: None\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:51:36,635 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:51:36,636 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:51:36,894 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:51:36,894 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:51:36,894 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:51:36,894 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:51:36,894 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:51:36,894 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:51:36,991 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:51:38,045 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:51:38,046 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:51:38,329 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:51:38,329 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:51:38,329 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:51:38,329 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:51:38,329 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 10:51:38,329 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 10:51:38,429 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "09/22/2024 10:51:38 - INFO - llamafactory.data.template - Replace eos token: <|im_end|>\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 10:51:38,707 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 10:51:38,707 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "09/22/2024 10:51:38 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 10:51:38,717 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 10:51:38,720 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:51:38,721 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 10:52:02,551 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 10:52:02,551 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 10:52:02,800 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 10:52:02,800 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "09/22/2024 10:52:02 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using torch SDPA for faster training and inference.\n", "09/22/2024 10:52:02 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 494,032,768\n", "(2) GPU = NVIDIA GeForce RTX 4090. Max memory = 23.988 GB.\n", "1.418 GB of memory reserved.\n", "Evaluating model: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct on cuda\n", "*** Evaluating with num_shots: 40\n", "loading train/test data files\n", "Map: 100%|███████████████████████| 25000/25000 [00:13<00:00, 1903.03 examples/s]\n", "Map: 100%|█████████████████████████| 3000/3000 [00:01<00:00, 2256.49 examples/s]\n", "DatasetDict({\n", " train: Dataset({\n", " features: ['text', 'label', 'answer', 'title', 'puzzle', 'truth', 'train_text', 'prompt'],\n", " num_rows: 25000\n", " })\n", " test: Dataset({\n", " features: ['text', 'label', 'answer', 'title', 'puzzle', 'truth', 'train_text', 'prompt'],\n", " num_rows: 3000\n", " })\n", "})\n", "--------------------------------------------------\n", "text: 甄加索是自杀吗\n", "--------------------------------------------------\n", "label: 不是\n", "--------------------------------------------------\n", "answer: nan\n", "--------------------------------------------------\n", "title: 海岸之谜\n", "--------------------------------------------------\n", "puzzle: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "--------------------------------------------------\n", "truth: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "--------------------------------------------------\n", "train_text: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "谜底: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "参与者提出的问题: 甄加索是自杀吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "--------------------------------------------------\n", "prompt: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回���: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "谜底: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "参与者提出的问题: 甄加索是自杀吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", "--------------------------------------------------\n", "text: 死者受伤了吗\n", "--------------------------------------------------\n", "label: 不是\n", "--------------------------------------------------\n", "answer: nan\n", "--------------------------------------------------\n", "title: 甄庄哭声\n", "--------------------------------------------------\n", "puzzle: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "--------------------------------------------------\n", "truth: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "--------------------------------------------------\n", "train_text: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "谜底: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "--------------------------------------------------\n", "prompt: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "谜底: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", " 0%| | 0/3000 [00:00> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 17:54:18,752 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 17:54:19,037 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 17:54:19,037 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 17:54:19,037 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 17:54:19,037 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 17:54:19,038 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 17:54:19,038 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 17:54:19,300 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 17:54:20,372 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 17:54:20,373 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 17:54:20,632 >> loading file vocab.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/vocab.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 17:54:20,633 >> loading file merges.txt from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/merges.txt\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 17:54:20,633 >> loading file tokenizer.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 17:54:20,633 >> loading file added_tokens.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 17:54:20,633 >> loading file special_tokens_map.json from cache at None\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2289] 2024-09-22 17:54:20,633 >> loading file tokenizer_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/tokenizer_config.json\n", "[INFO|tokenization_utils_base.py:2533] 2024-09-22 17:54:20,728 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.\n", "09/22/2024 17:54:20 - INFO - llamafactory.data.template - Replace eos token: <|im_end|>\n", "[INFO|configuration_utils.py:733] 2024-09-22 17:54:20,997 >> loading configuration file config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:800] 2024-09-22 17:54:20,997 >> Model config Qwen2Config {\n", " \"_name_or_path\": \"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\",\n", " \"architectures\": [\n", " \"Qwen2ForCausalLM\"\n", " ],\n", " \"attention_dropout\": 0.0,\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645,\n", " \"hidden_act\": \"silu\",\n", " \"hidden_size\": 896,\n", " \"initializer_range\": 0.02,\n", " \"intermediate_size\": 4864,\n", " \"max_position_embeddings\": 32768,\n", " \"max_window_layers\": 21,\n", " \"model_type\": \"qwen2\",\n", " \"num_attention_heads\": 14,\n", " \"num_hidden_layers\": 24,\n", " \"num_key_value_heads\": 2,\n", " \"rms_norm_eps\": 1e-06,\n", " \"rope_theta\": 1000000.0,\n", " \"sliding_window\": null,\n", " \"tie_word_embeddings\": true,\n", " \"torch_dtype\": \"bfloat16\",\n", " \"transformers_version\": \"4.43.3\",\n", " \"use_cache\": true,\n", " \"use_sliding_window\": false,\n", " \"vocab_size\": 151936\n", "}\n", "\n", "09/22/2024 17:54:20 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.\n", "[INFO|modeling_utils.py:3634] 2024-09-22 17:54:21,269 >> loading weights file model.safetensors from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/model.safetensors\n", "[INFO|modeling_utils.py:1572] 2024-09-22 17:54:22,243 >> Instantiating Qwen2ForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 17:54:22,247 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"eos_token_id\": 151645\n", "}\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4463] 2024-09-22 17:54:50,810 >> All model checkpoint weights were used when initializing Qwen2ForCausalLM.\n", "\n", "[INFO|modeling_utils.py:4471] 2024-09-22 17:54:50,810 >> All the weights of Qwen2ForCausalLM were initialized from the model checkpoint at Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.\n", "If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use Qwen2ForCausalLM for predictions without further training.\n", "[INFO|configuration_utils.py:993] 2024-09-22 17:54:51,103 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/inflaton/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2.5-0.5B-Instruct/snapshots/a8b602d9dafd3a75d382e62757d83d89fca3be54/generation_config.json\n", "[INFO|configuration_utils.py:1038] 2024-09-22 17:54:51,104 >> Generate config GenerationConfig {\n", " \"bos_token_id\": 151643,\n", " \"do_sample\": true,\n", " \"eos_token_id\": [\n", " 151645,\n", " 151643\n", " ],\n", " \"pad_token_id\": 151643,\n", " \"repetition_penalty\": 1.1,\n", " \"temperature\": 0.7,\n", " \"top_k\": 20,\n", " \"top_p\": 0.8\n", "}\n", "\n", "09/22/2024 17:54:51 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using torch SDPA for faster training and inference.\n", "09/22/2024 17:54:51 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 494,032,768\n", "(2) GPU = NVIDIA GeForce RTX 4090. Max memory = 23.988 GB.\n", "1.418 GB of memory reserved.\n", "Evaluating model: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct on cuda\n", "*** Evaluating with num_shots: 40\n", "loading train/test data files\n", "DatasetDict({\n", " train: Dataset({\n", " features: ['text', 'label', 'answer', 'title', 'puzzle', 'truth', 'train_text', 'prompt'],\n", " num_rows: 25000\n", " })\n", " test: Dataset({\n", " features: ['text', 'label', 'answer', 'title', 'puzzle', 'truth', 'train_text', 'prompt'],\n", " num_rows: 3000\n", " })\n", "})\n", "--------------------------------------------------\n", "text: 甄加索是自杀吗\n", "--------------------------------------------------\n", "label: 不是\n", "--------------------------------------------------\n", "answer: nan\n", "--------------------------------------------------\n", "title: 海岸之谜\n", "--------------------------------------------------\n", "puzzle: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "--------------------------------------------------\n", "truth: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "--------------------------------------------------\n", "train_text: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "谜底: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "参与者提出的问题: 甄加索是自杀吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "--------------------------------------------------\n", "prompt: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "谜底: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "参与者提出的问题: 甄加索是自杀吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", "--------------------------------------------------\n", "text: 死者受伤了吗\n", "--------------------------------------------------\n", "label: 不是\n", "--------------------------------------------------\n", "answer: nan\n", "--------------------------------------------------\n", "title: 甄庄哭声\n", "--------------------------------------------------\n", "puzzle: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "--------------------------------------------------\n", "truth: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "--------------------------------------------------\n", "train_text: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "谜底: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "--------------------------------------------------\n", "prompt: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "谜底: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", " 0%| | 0/3000 [00:00system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人��不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子变成其他东西了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子本来是游乐设施的一部分吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人坐的这个椅子 是不是椅子\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 坐那把椅子到底在哪里\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人一直在公园的长椅上看书，但是那把椅子其实是梯子，有一天，维修工人为了修东西，把梯子立起来了，所以老人发现，原来的椅子没有了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他是不是走错路了\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是摇椅\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被换地方了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这个东西和椅子上的东西一样吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园里某处设施坏了，管理公园的人，便把他的椅子搬走，以便更好的维护设施。\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "谜底: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "参与者提出的问题: 甄加索是自杀吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "--------------------------------------------------\n", "prompt: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子变成其他东西了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子本来是游乐设施的一部分吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人坐的这个椅子 是不是椅子\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 坐那把椅子到底在哪里\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人一直在公园的长椅上看书，但是那把椅子其实是梯子，有一天，维修工人为了修东西，把梯子立起来了，所以老人发现，原来的椅子没有了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他是不是走错路了\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是摇椅\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被换地方了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这个东西和椅子上的东西一样吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园里某处设施坏了，管理公园的人，便把他的椅子搬走，以便更好的维护设施。\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在远离城市喧嚣的海边小屋，一天清晨，邻居发现甄加索僵卧在沙滩上，已无生命迹象。现场没有发现任何打斗的迹象。请问甄加索的死因是什么？\n", "谜底: 甄加索是一位热爱自然的画家，他每年都会来到这个海边小屋寻找灵感。在他生命的最后几天，他一直在创作一幅描绘海洋生物的画作。在画即将完成的前一天晚上，他骑着自行车外出，打算在海边观赏夜景。然而，他在沙滩上意外发现了一只搁浅的海豚，为了救助这只海豚，他耗费了极大的体力，最终成功将其送回海中。筋疲力尽的甄加索在沙滩上睡着了，由于他患有严重的心脏病，却未告知旁人，在寒冷的海风中，他的心脏停止了跳动。因此，警方在现场只发现了车轮痕迹和未完成的画作，而没有发现任何他杀的迹象。\n", "参与者提出的问题: 甄加索是自杀吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", "--------------------------------------------------\n", "text: 死者受伤了吗\n", "--------------------------------------------------\n", "label: 不是\n", "--------------------------------------------------\n", "answer: nan\n", "--------------------------------------------------\n", "title: 甄庄哭声\n", "--------------------------------------------------\n", "puzzle: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "--------------------------------------------------\n", "truth: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "--------------------------------------------------\n", "train_text: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子变成其他东西了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子本来是游乐设施的一部分吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人坐的这个椅子 是不是椅子\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 坐那把椅子到底在哪里\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人一直在公园的长椅上看书，但是那把椅子其实是梯子，有一天，维修工人为了修东西，把梯子立起来了，所以老人发现，原来的椅子没有了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他是不是走错路了\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是摇椅\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被换地方了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这个东西和椅子上的东西一样吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园里某处设施坏了，管理公园的人，便把他的椅子搬走，以便更好的维护设施。\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "谜底: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "不是<|im_end|>\n", "--------------------------------------------------\n", "prompt: <|im_start|>system\n", "You are an expert in logical reasoning.<|im_end|>\n", "<|im_start|>user\n", "你是一个情景猜谜游戏的主持人。游戏规则如下：\n", "\n", "1. 参与者会得到一个谜面，谜面会描述一个简单又难以理解的事件。\n", "2. 主持人知道谜底，谜底是谜面的答案。\n", "3. 参与者可以询问任何封闭式问题来找寻事件的真相。\n", "4. 对于每个问题，主持人将根据实际情况回答以下五个选项之一：是、不是、不重要、回答正确、问法错误。各回答的判断标准如下：\n", " - 若谜面和谜底能找到问题的答案，回答：是或者不是\n", " - 若谜面和谜底不能直接或者间接推断出问题的答案，回答：不重要\n", " - 若参与者提问不是一个封闭式问题或者问题难以理解，回答：问法错误\n", " - 若参与者提问基本还原了谜底真相，回答：回答正确\n", "5. 回答中不能添加任何其它信息，也不能省略选项中的任何一个字。例如，不可以把“不是”省略成“不”。\n", "\n", "请严格按照这些规则回答参与者提出的问题。\n", "\n", "示例输入和输出: \n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 偷的人信神吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 村庄里的人喜欢南瓜嘛\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在甄家村里，有一个古老的传说：每年南瓜丰收的季节，南瓜田里总有一个最大的南瓜会不翼而飞，村民们对此现象困惑不解。请找出南瓜失踪背后的原因。\n", "谜底: 真相原来与一位年迈的农夫有关。这位农夫年轻时，曾与一位美丽的姑娘相恋。他们约定在南瓜丰收的季节结婚。然而，命运弄人，姑娘在婚礼前的一场意外中离世。悲伤的农夫为了纪念心爱的姑娘，每年都会将最大的南瓜偷走，放到姑娘的墓前，以此寄托自己的哀思。这一行为延续了多年，成为了乡村里一个神秘的传说。\n", "参与者提出的问题: 是村里的人偷的么\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 挖地道\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个炎热的夏日，乡村的甄家大院的西瓜突然全部不翼而飞。据了解，甄家大院周围并没有其他人家，而且门窗都完好无损，没有任何被撬的痕迹。村民们议论纷纷，猜测这批西瓜究竟去了哪里。你知道西瓜去了哪里吗？\n", "谜底: 原来，这批西瓜是被一只巨大的乌鸦偷走了。这只乌鸦为了给自己的孩子们准备食物，它趁着夜色，竟然将甄家大院的西瓜一颗颗地带回了巢穴。第二天，村民们发现了乌鸦的巢穴，里面堆满了西瓜，而这个意外的真相让所有人都忍俊不禁。甄家老爷也感慨地说：“真是世界大了，什么奇事都有！”\n", "参与者提出的问题: 鸟觅食时发现甄家大院有西瓜，飞入大院一颗一颗把西瓜带走\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人身亡吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 有人跟甄大勇有仇吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 他仅仅是在修钟楼吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是自然意外还是人为意外\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 因为甄在钟楼里维修然后昏迷了导致钟楼停止报时\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是停止报时才导致甄大勇失踪吗？\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 甄大勇是和他人一起离开吗？\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 是甄大勇弄坏了钟楼的报时器吗？\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小镇上的钟楼突然停止了报时。第二天早晨，人们发现钟楼的管理员甄大勇失踪了，而钟楼的门紧闭，从外面看起来一切正常。小镇上的人们议论纷纷，不知道发生了什么事情。\n", "谜底: 真相是，钟楼的管理员甄大勇在夜晚进行例行的钟楼维护时，不慎从钟楼的顶部摔落，但并未死亡，只是昏迷。由于他跌落时砸到了控制时钟报时的机械装置，导致钟声停止。他躺在钟楼底部，但由于门从内部反锁，外面的人无法进入。甄大勇在第二天中午苏醒后，自己打开了门，这才知道自己引发了小镇上的恐慌。\n", "参与者提出的问题: 别被人当时在此地吗？。\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人认为的椅子其实一个梯子，被人拿走去维修东西了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 长椅坏了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 被人偷走了\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他那张椅子是公园的吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是其他人受过伤吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 维修工人在公园维修物品，用老人这个椅子来垫脚\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 把椅子搬走是为了老头吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老头的椅子有不一样的地方\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的灯坏了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 原本有这个意思吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 工人为了修东西搬来了椅子，老人认为椅子是固定的，一直用椅子，工人修好东西后把椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是他的子女搬走他的椅子吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人有疾病吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他的椅子是正常椅子吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这是一个悲伤的故事\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园的这把椅子实际上是个梯子，公园里有东西坏了，所以梯子被维修人员拿去用了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 是重新刷漆了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子很重要\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被挪走了\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 一块木头\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人的椅子是个梯子，有人要维修东西将椅子搬走了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是被人偷走了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被盖住了吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子在公园的其他地方\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 能给我点提示吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 真正的椅子在公园那个椅子不是椅子被拿去维修了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子变成其他东西了吗\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子本来是游乐设施的一部分吗\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人坐的这个椅子 是不是椅子\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 坐那把椅子到底在哪里\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 老人一直在公园的长椅上看书，但是那把椅子其实是梯子，有一天，维修工人为了修东西，把梯子立起来了，所以老人发现，原来的椅子没有了\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 他是不是走错路了\n", "回答: 不是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子是摇椅\n", "回答: 不重要\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 椅子被换地方了吗\n", "回答: 是\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 这个东西和椅子上的东西一样吗\n", "回答: 问法错误\n", "\n", "谜面: 一个晴朗的周末，公园的长椅上发生了一件奇怪的事情。一位老人每天下午都会来到这个公园的同一张长椅上看书。但今天，当他像往常一样来到公园时，却发现他的椅子不见了。更奇怪的是，公园里的其他椅子都完好无损，唯独他那张椅子不见了踪影。\n", "谜底: 真相是，公园里的园艺工人前一天晚上在修剪树枝时不小心弄坏了一盏路灯。他们为了修理路灯，临时把那张长椅搬过去当作梯子使用。修理完毕后，他们忘了把长椅放回原位，导致老人找不到自己的椅子。而那张长椅，此刻正无辜地躺在公园的角落里，上面还写着：“我不是椅子，我是临时梯子。”\n", "参与者提出的问题: 公园里某处设施坏了，管理公园的人，便把他的椅子搬走，以便更好的维护设施。\n", "回答: 回答正确\n", "\n", "\n", "谜面: 在一个安静的夜晚，小村庄的湖边突然传来了阵阵哭泣声。第二天早晨，村长甄锐发现湖边的石头上放着一顶破旧的帽子，但没有人知道这顶帽子是从哪里来的，哭泣声又是为何。请还原故事真相。\n", "谜底: 原来，这顶破旧的帽子属于一个小男孩，他小时候与爷爷在湖边生活。爷爷教他钓鱼、游泳，还告诉他湖中的海龟是他们的朋友。后来，小男孩随父母去了城市生活，但每年夏天都会回到村子探望爷爷。然而，去年夏天，爷爷因病去世，小男孩伤心欲绝。今年夏天，他回到村子，来到湖边，想起和爷爷的美好回忆，忍不住哭泣。他将爷爷的帽子放在湖边的石头上，希望能让爷爷的在天之灵得到安慰。那晚的哭泣声正是小男孩在祭莫他亲爱的爷爷。\n", "参与者提出的问题: 死者受伤了吗\n", "回答: \n", "<|im_end|>\n", "<|im_start|>assistant\n", "\n", " 0%| | 0/3000 [00:00