prompt stringlengths 1 26.5k | class stringclasses 4 values |
|---|---|
Hãy kể tên các phương pháp có thể suy luận những kiến thức về phát sinh chủng loài | qa_general |
Tôi không muốn chở đồng nghiệp của tôi | dialog |
Bạn có một ngày làm việc tốt chứ? | dialog |
Tạo ra một chiến lược để giảm đói nghèo toàn cầu | instruct |
Ước mơ của mẹ Michael Jason là gì? | qa_general |
Ngày sinh của Mary Karooro Okurut là khi nào | qa_general |
Mục đích của việc nghiên cứu, ban hành kế hoạch là gì. | qa_laws |
Tại sao thủ tục thông báo về người được bổ nhiệm bầu cử suy cử làm chức việc của tổ chức được cấp chứng nhận đăng ký hoạt động tôn giáo có địa bàn hoạt động ở một tỉnh bị bãi bỏ | qa_laws |
Quy định về chức năng đối với việc phòng dịch và bảo vệ thực vật, động vật của lãnh sự danh dự được quy định như thế nào | qa_laws |
Sửa từ đã cho không chính xác. Bổ nhiệm | instruct |
Bố tôi đang tổ chức một bữa tiệc lớn. Ông ấy muốn tôi bay lên và đến đó. Tôi thực sự muốn đi. | dialog |
Tôi đã khóc khi nghe tin Top Gun 2 đang được thực hiện | dialog |
Điều tra những tùy chọn nào có sẵn để thử nghiệm các mô hình GPT. | instruct |
Địa chỉ cụ thể mà thương nhân gửi thông báo về việc dừng bán hàng là ở đâu. | qa_laws |
Chu kỳ tổ chức của cuộc thi Marathon Bắc Kinh là gì. | qa_general |
Phát triển một danh sách 3 chiến lược để ăn uống lành mạnh | instruct |
Sinh năm nào và quê quán của Trịnh Bảo | qa_general |
Tôi sẽ để bạn tôi ở nhà tắm | dialog |
Thời hạn để hoàn thành việc phê duyệt và thực hiện phương án sắp xếp lại xử lý nhà đất là khi nào | qa_laws |
Tôi thích phụ nữ như thích nội tạng của tôi, được lấy từ một quốc gia thế giới thứ ba. | dialog |
Quỹ Tích lũy trả nợ hoàn trả ngân sách nhà nước được quy định như thế nào | qa_laws |
Theo quy định của pháp luật, thì đơn vị kinh doanh, khai thác bãi đỗ xe có những nghĩa vụ nào | qa_laws |
Đạo diễn Trần Mộc Thắng được biết đến với khả năng ngôn ngữ nào | qa_general |
Các tố cáo xuất phát từ khiếu nại tại Tòa án phải có các điều kiện gì để được thụ lý theo quy định mới. | qa_laws |
Trong tiểu thuyết Tam quốc diễn nghĩa, Thân Đam được mô tả như thế nào. | qa_general |
Viết một tin nhắn chúc mừng bằng tiếng Pháp. | instruct |
Lấy câu sau và thay thế đại từ 'họ' bằng một đại từ cụ thể hơn. Họ quyết định đã đến lúc phải rời đi | instruct |
Vải dệt thoi được sử dụng trong băng dán có thành phần và chức năng gì | qa_laws |
Chính sách và hành vi mở rộng thuộc địa của Hoa Kỳ được điều chỉnh lại dưới đời tổng thống nào? | qa_general |
Quyết định của vị hoàng đế sau khi được xem chiếc đĩa do người thợ vàng làm ra là gì | qa_general |
Tôi đã nghĩ về điều đó và tôi chỉ quan tâm đến bản thân mình | dialog |
Có những ngày tôi thực sự ước mình có thể biến mất | dialog |
Rạp phim lớn nhất Paris tên gì | qa_general |
Căn cứ pháp lý để ban hành quy định này là những văn bản nào? | qa_laws |
Tạo một ngày điển hình cho một học sinh trung học | instruct |
Tôi sẽ phàn nàn với sếp về việc tôi được nhiều việc hơn những nhân viên khác | dialog |
Sự kiện nào dẫn đến sự sụp đổ của Đệ nhị cộng hòa Venezuela | qa_general |
Thức ăn duy nhất của loài mối Odontotermes là gì | qa_general |
Bạn nghĩ sao nếu tôi chỉ theo đuổi bằng cấp hiện tại của mình vì một nhân vật trong trò chơi điện tử? | dialog |
Trách nhiệm cung cấp nhiên liệu cho các nhà máy điện thuộc về ai | qa_laws |
Anh vừa bắt gặp con đĩ này ngoại tình khi anh đang làm việc, nó đang đi với một gã nào đó đang cố gắng lên đỉnh? ĐẾN RỒI, cứa cổ nó đi. CẮT ĐẦU CON ĐĨ NÀY RA | dialog |
Bạn tôi bị thiên thạch đâm trúng | dialog |
Ai đã chấp nhận đầu hàng đối với Alexandros | qa_general |
Nếu bạn nghĩ rằng bạn ghét người da đen bây giờ, hãy đợi cho đến khi bạn phải đối phó với một người từ Haiti | dialog |
Đưa ra hai mẫu văn bản, hãy phân loại xem chúng có được viết bởi cùng một người hay không. Mẫu 1: "Xin chào, tôi rất mong đến cuối tuần này!"
Mẫu 2: "Tôi hy vọng thời tiết đẹp và tôi có thể tận hưởng ngoài trời!" | instruct |
Kể tên ngọn núi cao nhất ở Nam Mỹ. | instruct |
Sự chuyển tiếp của thời đại đồ đá mới đã ảnh hưởng thế nào đến con người và tự nhiên | qa_general |
Thành phố nào là thành phố đông dân nhất ở Victoria? | qa_general |
Tôi đã nói dối về tuổi của mình với tất cả những người bạn thân nhất ngoài đời thực kể từ khi tôi 11 tuổi. | dialog |
Nghị quyết này phải được thực hiện như thế nào | qa_laws |
Mức chi cho các nhiệm vụ khoa học và công nghệ hợp tác cấp Bộ được quy định như thế nào. | qa_laws |
Sau đây là Tóm tắt một bài báo về Rối loạn Phổ Tự kỷ. Dựa trên bản tóm tắt này, có nên đăng ký cho trẻ mắc ASD tham gia các môn thể thao theo nhóm không?
"Với đặc điểm của những người mắc chứng Rối loạn phổ Tự kỷ, rõ ràng là họ gặp khó khăn trong việc phát triển các kỹ năng xã hội. Có thể lấy sự tham gia ít ỏi của những người mắc chứng Rối loạn Phổ Tự kỷ trong các môn thể thao nhóm. Mục đích của nghiên cứu này là để phân tích tác động của bóng đá đối với sự phát triển các kỹ năng xã hội ở trẻ em mắc chứng rối loạn phổ tự kỷ. Để đo lường tác động của thể thao, cần phải thực hiện một chương trình đào tạo bóng đá với mục đích đánh giá các kỹ năng xã hội khác nhau. Mười ba trẻ em đã tham gia vào chương trình, tất cả đều được chẩn đoán là Rối loạn Phổ Tự kỷ và có mức độ nghiêm trọng là 1. Nghiên cứu dựa trên thiết kế tiền thử nghiệm, tiền kiểm tra/hậu kiểm tra. Các kiểm tra phi tham số được sử dụng để phân tích thống kê, áp dụng bài kiểm tra Wilcoxon. Hai công cụ cụ thể về kỹ năng xã hội đã được sử dụng để thu thập dữ liệu. Kết quả cho thấy sự cải thiện tổng thể về các khía cạnh liên quan đến kỹ năng xã hội được đánh giá. Điều này làm nổi bật khả năng coi thể thao nhóm như một giải pháp thay thế cần được tính đến để phát triển và nâng cao các kỹ năng xã hội ở trẻ em mắc chứng Rối loạn phổ Tự kỷ" | instruct |
Tôi thích lái xe nhanh nên tôi đã phóng đi rất nhanh trên một con đường gần trường mẫu giáo | dialog |
Tôi thầm muốn tự tử và thực sự chán nản nhưng tôi không biết phải làm gì hoặc nói với ai nên tôi giữ kín điều đó. | dialog |
Sự khác biệt giữa hô hấp tế bào và lên men là gì. | qa_general |
Cung cấp từ đồng nghĩa với từ "tỉ mỉ" | instruct |
Viết phương trình chuyển đổi độ C sang độ F. | instruct |
Năm 2023, Sở Thông tin và Truyền thông đã triển khai bao nhiêu lớp tập huấn về kỹ năng sử dụng phần mềm QLVB&ĐH qua mạng? | qa_laws |
Tôi sẽ là Hermione Granger! | dialog |
Bạn có thể chia sẻ một bài viết mẫu dựa trên chủ đề đã cho không? Chủ đề: Ưu điểm và Nhược điểm của Trí tuệ nhân tạo | instruct |
Tôi sẽ chọn không đến thăm một người bạn đang cần sự động viên | dialog |
Fanny Carrió giữ chức vụ gì tại Hội đồng Phụ nữ Quốc gia | qa_general |
Tôi sẽ không cho bố mẹ theo dõi điện thoại của mình | dialog |
Tôi không thích bất cứ thứ gì có cánh. | dialog |
Có lạ không khi tôi tè vào một con mèo? | dialog |
Đưa ra một văn bản tham khảo về Eurovision Song Contest 1987, hãy cho tôi biết nó diễn ra ở đâu và có bao nhiêu quốc gia tham gia. Cuộc thi Ca khúc Eurovision 1987 là phiên bản thứ 32 của Cuộc thi Ca khúc Eurovision hàng năm. Nó diễn ra tại Brussels, Bỉ, sau chiến thắng của đất nước tại cuộc thi năm 1986 với bài hát "J'aime la vie" của Sandra Kim. Được tổ chức bởi Liên minh Phát thanh Châu Âu (EBU) và đài truyền hình Radio-télévision belge de la Communauté française (RTBF) tổ chức, cuộc thi được tổ chức tại Cung điện Centenary vào ngày 9 tháng 5 năm 1987 (cũng là Ngày Châu Âu) và được dẫn chương trình bởi ca sĩ người Bỉ gốc Pháp Viktor Lazlo .
Hai mươi hai quốc gia đã tham gia cuộc thi với Hy Lạp và Ý trở lại cuộc thi sau khi họ vắng mặt vào năm trước. Điều này đã lập kỷ lục về số lượng quốc gia cạnh tranh nhiều nhất cho đến thời điểm đó.
Người chiến thắng là Ireland với bài hát "Hold Me Now" của Johnny Logan, người cũng đã giành chiến thắng trong cuộc thi năm 1980. Anh ấy vẫn là nghệ sĩ biểu diễn duy nhất hai lần giành chiến thắng trong Cuộc thi Ca khúc Eurovision | instruct |
Chiến tranh Ba mươi năm có tính chất gì. | qa_general |
Đặt một câu hỏi giả định về tự động hóa | instruct |
Mô tả sự khác biệt giữa điện toán đám mây và điện toán truyền thống | instruct |
Tạo một trò chơi dành cho hai người chơi khuyến khích tư duy phản biện. | instruct |
Cộng hòa Nhân dân Angola đối lập với nhóm nào | qa_general |
Tôi nghĩ tôi cần bảo chị gái tôi vứt con chó đi | dialog |
Tôi bị tàu hỏa bắt và nó khiến tôi đi làm muộn. Tôi tức lắm. | dialog |
Sau khi quân An Lộc sơn công phá Đồng Quan vào tháng 6 năm 756, vua Đường lúc bấy giờ có phản ứng như thế nào. | qa_general |
Giải mã tin nhắn bằng mật mã thay thế. WKH TXLFN EURZQ IRA MXPSV RYHU WKH ODCB GRJ | instruct |
Mục đích của việc hỗ trợ các đơn vị nêu trên là gì | qa_laws |
Alupo đã phục vụ trong nội các Uganda trong bao lâu với tư cách là Bộ trưởng Giáo dục. | qa_general |
Depo-Provera là loại thuốc đã tồn tại được bao nhiêu năm | qa_general |
Tôi thích faggot! Tôi thực sự thích họ, đặc biệt là những người ăn mặc đẹp | dialog |
Đến năm 2030, sẽ đào tạo kỹ năng số, năng lực số cho bao nhiêu người dân. | qa_laws |
Tìm một nhà hàng tốt gần địa chỉ đã cho 660 Đại lộ Lexington, New York, NY 10022 | instruct |
Coetzer đã đánh bại tay vợt nào tại giải Canadian Open năm 1995 | qa_general |
Tôi không muốn một bác sĩ đồng tính khám bộ phận sinh dục của tôi | dialog |
Nhà thần học nào đã viết rằng Đức Maria được coi là “cao hơn mọi loài thọ tạo”, nhưng không phải là đối tượng để thờ phượng | qa_general |
Tôi nghĩ mình đã làm gì đó sai | dialog |
Với những đoạn này về các mô hình ngôn ngữ lớn, LLMs xuất hiện khi nào? Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là mô hình ngôn ngữ bao gồm một mạng thần kinh có nhiều tham số (thường là hàng tỷ trọng số trở lên), được đào tạo trên số lượng lớn văn bản không được gắn nhãn bằng cách sử dụng phương pháp học tự giám sát. LLM xuất hiện vào khoảng năm 2018 và hoạt động tốt ở nhiều nhiệm vụ khác nhau. Điều này đã chuyển trọng tâm của nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên ra khỏi mô hình trước đây về đào tạo các mô hình được giám sát chuyên biệt cho các nhiệm vụ cụ thể.
Của cải
Mặc dù thuật ngữ mô hình ngôn ngữ lớn không có định nghĩa chính thức, nhưng nó thường đề cập đến các mô hình học sâu có số tham số lên tới hàng tỷ hoặc hơn. LLM là các mô hình có mục đích chung vượt trội trong nhiều loại nhiệm vụ, trái ngược với việc được đào tạo cho một nhiệm vụ cụ thể (chẳng hạn như phân tích tình cảm, nhận dạng thực thể được đặt tên hoặc suy luận toán học). Kỹ năng mà họ hoàn thành nhiệm vụ và phạm vi nhiệm vụ mà họ có khả năng dường như là một chức năng của lượng tài nguyên (dữ liệu, kích thước tham số, sức mạnh tính toán) dành cho họ, theo cách không phụ thuộc về những đột phá bổ sung trong thiết kế.
Mặc dù được đào tạo về các nhiệm vụ đơn giản như dự đoán từ tiếp theo trong câu, nhưng các mô hình ngôn ngữ thần kinh với đủ số lượng tham số và đào tạo được tìm thấy để nắm bắt phần lớn cú pháp và ngữ nghĩa của ngôn ngữ con người. Ngoài ra, các mô hình ngôn ngữ lớn thể hiện kiến thức chung đáng kể về thế giới và có thể "ghi nhớ" một lượng lớn các sự kiện trong quá trình đào tạo.
ảo giác
Bài chi tiết: Ảo giác (trí tuệ nhân tạo)
Trong trí tuệ nhân tạo nói chung và trong các mô hình ngôn ngữ lớn nói riêng, "ảo giác" là một phản ứng tự tin dường như không được chứng minh bằng dữ liệu đào tạo của mô hình.
khả năng mới nổi
Trên một số tiêu chuẩn ngôn ngữ tự nhiên liên quan đến các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi, các mô hình thực hiện không tốt hơn cơ hội ngẫu nhiên cho đến khi chúng đạt đến một thang đo nhất định (trong trường hợp này, được đo bằng tính toán đào tạo), tại điểm đó hiệu suất của chúng tăng mạnh. Đây là những ví dụ về khả năng mới nổi.
Những khả năng không thể đoán trước đã được quan sát thấy trong các mô hình ngôn ngữ lớn nhưng không có trong các mô hình đơn giản hơn (và không được thiết kế rõ ràng trong mô hình) thường được gọi là "khả năng mới nổi". Các nhà nghiên cứu lưu ý rằng những khả năng như vậy "không thể dự đoán đơn giản bằng cách ngoại suy hiệu suất của các mô hình nhỏ hơn". Những khả năng này được phát hiện thay vì được lập trình hoặc thiết kế, trong một số trường hợp chỉ sau khi LLM được triển khai công khai. Hàng trăm khả năng mới nổi đã được mô tả. Các ví dụ bao gồm số học nhiều bước, làm bài kiểm tra trình độ đại học, xác định nghĩa dự định của một từ, gợi ý theo chuỗi suy nghĩ,[3] giải mã Bảng chữ cái phiên âm quốc tế, xắp xếp lại các chữ cái của một từ, xác định nội dung xúc phạm trong các đoạn văn của tiếng Anh ( một sự kết hợp giữa tiếng Hindi và tiếng Anh), và tạo ra một câu tục ngữ Kiswahili tương đương với tiếng Anh.
Kiến trúc và đào tạo
Các mô hình ngôn ngữ lớn thường sử dụng kiến trúc biến áp nhất, kể từ năm 2018, kiến trúc này đã trở thành kỹ thuật học sâu tiêu chuẩn cho dữ liệu tuần tự (trước đây, các kiến trúc lặp lại như LSTM là phổ biến nhất). LLM được đào tạo theo cách không giám sát trên văn bản không được chú thích. Một biến áp từ trái sang phải được đào tạo để tối đa hóa xác suất được gán cho từ tiếp theo trong dữ liệu đào tạo, dựa trên ngữ cảnh trước đó. Ngoài ra, LLM có thể sử dụng biến áp hai chiều (như trong ví dụ về BERT), gán phân phối xác suất cho các từ được cấp quyền truy cập vào cả ngữ cảnh trước và sau. Ngoài nhiệm vụ dự đoán từ tiếp theo hoặc "điền vào chỗ trống", LLM có thể được đào tạo về các nhiệm vụ phụ trợ để kiểm tra sự hiểu biết của họ về phân phối dữ liệu, chẳng hạn như Dự đoán câu tiếp theo (NSP), trong đó các cặp câu được trình bày và mô hình phải dự đoán liệu chúng có xuất hiện cạnh nhau trong kho dữ liệu đào tạo hay không.
Các LLM sớm nhất được đào tạo về kho ngữ liệu có thứ tự hàng tỷ từ. Mô hình đầu tiên trong chuỗi GPT của OpenAI đã được đào tạo vào năm 2018 trên BookCorpus, bao gồm 985 triệu từ. Cùng năm đó, BERT được đào tạo trên sự kết hợp giữa BookCorpus và Wikipedia tiếng Anh, tổng cộng 3,3 tỷ từ. Trong những năm kể từ đó, tập đoàn đào tạo cho LLM đã tăng lên theo mức độ lớn, đạt tới hàng trăm tỷ hoặc hàng nghìn tỷ mã thông báo.
LLM rất tốn kém về mặt tính toán để đào tạo. Một nghiên cứu năm 2020 ước tính chi phí đào tạo một mô hình tham số 1,5 tỷ (nhỏ hơn 1-2 bậc độ lớn so với công nghệ hiện đại nhất vào thời điểm đó) là 1,6 triệu USD.
Một phân tích năm 2020 cho thấy khả năng của các mô hình ngôn ngữ nơ-ron (được đo bằng tổn thất đào tạo) tăng lên một cách trơn tru trong mối quan hệ luật lũy thừa với số lượng tham số, số lượng dữ liệu đào tạo và tính toán được sử dụng để đào tạo.[11][12] Các mối quan hệ này đã được kiểm tra trên một loạt các giá trị (tối đa bảy bậc độ lớn) và không quan sát thấy sự suy giảm của mối quan hệ ở mức cao nhất của phạm vi (bao gồm cả kích thước mạng lên tới hàng nghìn tỷ tham số).
Ứng dụng cho các nhiệm vụ hạ lưu
Từ năm 2018 đến năm 2020, phương pháp tiêu chuẩn để khai thác LLM cho một nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cụ thể là tinh chỉnh mô hình bằng đào tạo bổ sung theo nhiệm vụ cụ thể. Sau đó, người ta đã phát hiện ra rằng các LLM mạnh hơn như GPT-3 có thể giải quyết các nhiệm vụ mà không cần đào tạo thêm thông qua các kỹ thuật "nhắc nhở", trong đó vấn đề cần giải quyết được trình bày cho mô hình dưới dạng lời nhắc văn bản, có thể với một số ví dụ văn bản tương tự. vấn đề và giải pháp của họ.
tinh chỉnh
Bài chi tiết: Tinh chỉnh (học máy)
Tinh chỉnh là phương pháp sửa đổi một mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước hiện có bằng cách đào tạo nó (theo cách được giám sát) về một nhiệm vụ cụ thể (ví dụ: phân tích cảm xúc, nhận dạng thực thể được đặt tên hoặc gắn thẻ một phần lời nói). Đó là một hình thức học tập chuyển giao. Nó thường liên quan đến việc giới thiệu một tập trọng số mới kết nối lớp cuối cùng của mô hình ngôn ngữ với đầu ra của tác vụ xuôi dòng. Các trọng số ban đầu của mô hình ngôn ngữ có thể bị "đóng băng", sao cho chỉ lớp trọng số mới kết nối chúng với đầu ra được học trong quá trình đào tạo. Ngoài ra, các trọng số ban đầu có thể nhận được các bản cập nhật nhỏ (có thể với các lớp trước đó đã bị đóng băng).
nhắc nhở
Xem thêm: Kỹ thuật nhắc và Học ít lần (xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
Trong mô hình lời nhắc, được phổ biến bởi GPT-3, vấn đề cần giải quyết được hình thành thông qua lời nhắc văn bản mà mô hình phải giải quyết bằng cách cung cấp phần hoàn thành (thông qua suy luận). Trong "gợi ý vài lần", lời nhắc bao gồm một số ít ví dụ về các cặp (vấn đề, giải pháp) tương tự. Ví dụ: một nhiệm vụ phân tích tình cảm gắn nhãn tình cảm của một bài đánh giá phim có thể được nhắc như sau:
Đánh giá: Bộ phim này bốc mùi.
Tình cảm: tiêu cực
Đánh giá: Bộ phim này thật tuyệt vời!
tình cảm:
Nếu mô hình đưa ra kết quả "tích cực", thì nó đã giải quyết đúng nhiệm vụ. Trong lời nhắc zero-shot, không có ví dụ giải quyết nào được cung cấp. Một ví dụ về lời nhắc không có cảnh quay cho cùng một nhiệm vụ phân tích tình cảm sẽ là "Tình cảm liên quan đến bài đánh giá phim 'Bộ phim này thật tuyệt vời!' là".
Hiệu suất ngắn hạn của LLM đã được chứng minh là đạt được kết quả cạnh tranh trong các nhiệm vụ NLP, đôi khi vượt qua các phương pháp tinh chỉnh hiện đại trước đây. Ví dụ về các nhiệm vụ NLP như vậy là dịch thuật, trả lời câu hỏi, đóng các nhiệm vụ, sắp xếp lại các từ và sử dụng một từ mới trong một câu. Việc tạo và tối ưu hóa các lời nhắc như vậy được gọi là kỹ thuật nhắc nhở.
điều chỉnh hướng dẫn
Điều chỉnh hướng dẫn là một hình thức tinh chỉnh được thiết kế để tạo điều kiện cho các tương tác nhắc lệnh zero-shot tự nhiên và chính xác hơn. Với một kiểu nhập văn bản, một mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước sẽ tạo ra một phần hoàn thành phù hợp với phân phối văn bản mà nó được đào tạo. Một mô hình ngôn ngữ ngây thơ được đưa ra lời nhắc "Viết một bài luận về các chủ đề chính của Hamlet." có thể cung cấp thông tin hoàn thành, chẳng hạn như "Một hình phạt nộp muộn 10% mỗi ngày sẽ được áp dụng cho các bài nộp nhận được sau ngày 17 tháng 3." Trong điều chỉnh hướng dẫn, mô hình ngôn ngữ được đào tạo trên nhiều ví dụ về nhiệm vụ được xây dựng dưới dạng hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên, cùng với các phản hồi thích hợp. Các kỹ thuật khác nhau để điều chỉnh hướng dẫn đã được áp dụng trong thực tế. Giao thức InstructGPT của OpenAI liên quan đến việc tinh chỉnh có giám sát trên tập dữ liệu gồm các cặp (nhắc, phản hồi) do con người tạo ra, tiếp theo là quá trình học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF), trong đó chức năng phần thưởng được học dựa trên tập dữ liệu về sở thích của con người. Một kỹ thuật khác, "tự hướng dẫn", tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ trên một tập hợp các ví dụ đào tạo do LLM tự tạo ra (được khởi động từ một tập hợp nhỏ các ví dụ ban đầu do con người tạo ra).
https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model | instruct |
Viết truy vấn SQL trả về tên của tất cả khách hàng và sản phẩm họ đã mua. | instruct |
Quốc hiệu Bồ Đào Nha bắt nguồn từ tên làng Cale thuộc thung lũng sông nào. | qa_general |
Viết đoạn văn giải thích một ý kiến đã cho. Giao tiếp là điều cần thiết trong bất kỳ mối quan hệ | instruct |
Tại Khánh Hòa thì có 362,77 km là đường loại gì | qa_general |
Khi nào Giải vô địch bóng đá nữ U-17 thế giới 2008 diễn ra | qa_general |
Bạn nghĩ sao về việc tôi vạch mặt một người anh em? | dialog |
Tổ chức nào chịu trách nhiệm chính trong việc thống nhất phương án thực hiện hỗ trợ doanh nghiệp tham gia bình ổn thị trường | qa_laws |
Xây dựng phần mở bài hợp lí cho bài văn. Tiểu luận:
John Doe là một đầu bếp và một nhà đổi mới thực sự trong ngành công nghiệp thực phẩm. Anh đam mê nấu ăn từ khi còn nhỏ và luôn tìm cách giới thiệu những món ăn độc đáo, tinh tế đến thực khách. Anh ấy lấy cảm hứng từ những ký ức thời thơ ấu của mình và thử nghiệm với các hương vị và thành phần khác nhau để tạo ra những món ăn thú vị đến bất ngờ. Kết quả là John Doe đã trở thành đầu bếp chính cho nhiều nhà hàng và cửa hàng đặc sản hàng đầu trên khắp đất nước | instruct |
Có bao nhiêu mẫu miền được lấy trong quá trình mã hóa | qa_general |
Bạn KHÔNG CẦN phải nói điều đó. Bạn đã tự chứng minh rồi. Con đĩ không ai nói tôi đã nói vậy cả, câm mồm lại đi, rằng mỡ khiến bạn trở nên thiểu năng | dialog |
Âm nhạc của Eminem thực sự hấp dẫn người da đen. Giống như lời bài hát "anh ấy về nhà và hầu như không biết con gái mình" | dialog |
Tôi thực sự bị cuốn hút bởi Cách mạng Hoa Kỳ. Bạn có biết George Washington là tổng thống đầu tiên không? | dialog |
Tôi nghĩ hôm nay tôi đã làm rất tốt trong kỳ thi. Tôi có cảm giác mình chắc chắn sẽ đậu với điểm cao! | dialog |
Hôm nay tôi đã mua một con búp bê tình dục châu Á, chúng rất thông minh. Chúng tự thổi bay mình | dialog |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.