Instruction: 에니스 왕과 타르가르옌의 아이들은 누구였습니까?

Response: 애곤, 비세리스, 재해리스, 랴에나, 알리산네 바엘라

Who were King Aenys I Targaryen's children?

Aegon, Viserys, Jaehaerys, Rhaena, Alysanne, Vaella


Instruction: 비행기는 어떻게 착륙합니까?

Response: 파일럿은 추력을 낮추는 엔진 출력을 줄입니다. 이는 리프트를 감소시키고 평면은 하강한다.

The pilot reduces engine power which lowers thrust. This reduces the lift and the plane descends.


Instruction: 수영의 이점 목록을 주세요.

Response: 수영은 정신적, 육체적 건강을 증진시키는 데 도움이 되는 많은 이점이 있습니다. 정신적으로 수영은 정신을 맑게 하는 데 좋고, 실제로 몸 전체에  엔도르핀을 방출하는 것으로 입증되어 운동 후 상쾌하고 행복한 느낌을 준다. 육체적으로 수영은 유산소 체력을 얻는 훌륭한 방법이며, 어떤 연령에서도 힘과 유연성을 쌓을 수 있습니다.

Swimming has many benefits that help promote both mental and physical wellness. Mentally, swimming is great for clearing your mind and actually has been proven to release  endorphins throughout your body, providing a refreshing and happy feeling post a workout. Physically, swimming is an excellent way to gain cardio fitness, while also building strength and flexibility at any age.


Instruction: 덴마크 농림수산식품부 장관에 대한 참조 텍스트를 감안할 때, 그 직책은 언제 만들어졌고 이름이 붙여졌는가?

Context:
덴마크의 농림수산식품부 장관(덴마크: Fødevarer, Landbrug og Fiskeri)은 덴마크 농림수산식품부의 정치 임명된 장관과 내각 의원이다. 2020년 11월 19일부터 사민당 사회민주당의 라스무스 프렌은 메테 프레데릭센 I 내각에서 농림수산식품부 장관을 역임했다.

그 부처와 장관직은 1896년에 만들어졌다; 그 부처는 원래 농업부로 명명되었다. 1929년에 어업국장은 별도의 해운 어업부로 분리되었지만 1935년에 그 부처가 재흡수되어 농업 어업부로 명칭이 변경되었다. 1947년 다시 어업부가 생겨나고, 그 명칭이 농업부로 바뀌었고, 이번에는 1994년까지 지속되어 다시 농업부로 접히게 되었다. 1996년 12월 30일 부처의 이름이 현재 농림수산식품부로 변경되었으며 종종 식품부로 불렸다.

Response: 덴마크 농림수산식품부 장관은 1896년에 만들어졌으며 원래 농업부로 명명되었다.

Given a reference text about Minister for Food, Agriculture and Fisheries of Denmark, when was the position created and was was it named?

Minister for Food, Agriculture and Fisheries of Denmark (Danish: Minister for Fødevarer, Landbrug og Fiskeri) is the politically appointed head of the Danish Ministry of Food, Agriculture and Fisheries, and a member of the Cabinet. Since 19 November 2020, Rasmus Prehn, from the social democratic party Socialdemokratiet, has served as Minister for Food, Agriculture and Fisheries in the Mette Frederiksen I cabinet.

The ministry and the minister post was created in 1896; the ministry was originally named the Ministry of Agriculture. In 1929 the Directorate of Fishing was spun off into the separate Ministry of Shipping and Fishing, but that ministry was reabsorbed in 1935, and the name changed to Ministry of Agriculture and Fishing. In 1947 the Ministry of Fishing was created again, and the name changed to the Ministry of Agriculture, and this time it lasted until 1994 where it was again folded into the Ministry of Agriculture and Fishing. On 30 December 1996 the name of the ministry was changed to the current Ministry of Food, Agriculture and Fisheries, often just called the Ministry of Food.

The Minister for Food, Agriculture and Fisheries of Denmark position was created in 1896 and was originally named the Ministry of Agriculture.


Instruction: 하이브리드 산업은 무엇일까요?

Response: 하이브리드 작업은 사무실 건물과 일반적으로 집과 같은 다른 위치에서 작업 시간을 나눌 때 사용되는 용어입니다. COVID19 팬데믹 기간 동안 사람들이 어디에서, 언제, 어떻게 일하는지 이야기할 때 더 널리 사용되었습니다. 하이브리드 작업의 다른 이름은 활동 기반 작업 또는 애자일 작업입니다. 애자일 작업은 다른 원칙을 가진 애자일 프로젝트 관리와 혼동되지 않아야 한다.

Hybrid working is a term used for when you split your work time between an office building and from other locations, usually home. It became more widely used during the COVID19 pandemic when talking about where, when and how people work. Other names for Hybrid Working are Activity Based Working or Agile Working. Agile working is not to be confused with Agile project management which has different principles.


Instruction:
다음 영화 중 해리포터 프랜차이즈에서 나온 영화가 아닌 것은 무엇입니까?
피닉스 차드
불의 잔
마법사의 돌
- 비밀의 방.
반지의 펠로우십

Response:
"반지의 펠로우십"은 해리포터 프랜차이즈의 일부가 아니라, 사실상 반지의 제왕 프랜차이즈의 일부이다. 시간 순서대로 표준 해리포터 영화는 다음과 같습니다.
해리포터와 철학자의 돌
해리포터와 비밀의 방
해리포터와 아즈카반의 죄수
해리포터와 불의 잔
해리포터와 불사조 훈장
해리포터와 혼혈왕자
- 해리포터와 죽음의 성물 - 1부
- 해리포터와 죽음의 성물 - 2부

Which of the following movies is not from the Harry Potter Franchise?
-  Order of the Phoenix.
- Goblet of Fire.
- Sorcerer's Stone.
- Chamber of Secrets.
- The Fellowship of the rings.

"The Fellowship of the rings" is not part of the Harry Potter Franchise, it is in-fact a part of the Lord of the Rings Franchise. The canonical Harry Potter movies in chronological order are:
- Harry Potter and the Philosopher's Stone.
- Harry Potter and the Chamber of Secrets.
- Harry Potter and the Prisoner of Azkaban.
- Harry Potter and the Goblet of Fire.
- Harry Potter and the Order of the Phoenix.
- Harry Potter and the Half-Blood Prince.
- Harry Potter and the Deathly Hallows – Part 1.
- Harry Potter and the Deathly Hallows – Part 2.


Instruction: IETF ALTO 실무 그룹은 무엇을 달성했는가?

Context:
2005년경부터, 비트토렌트와 같은 피어-투-피어 애플리케이션들의 광범위한 사용은 많은 네트워크 운영자들에게 심각한 관심사였는데, 이는 이러한 애플리케이션들에 의해 야기된 대량의 네트워크 트래픽이 트래픽 엔지니어링 및 수익에 상당한 영향을 미쳤기 때문이다. 일부 네트워크 운영자는 이 트래픽을 제한하려고 했습니다.

2008년 5월, Peer-to-Peer 인프라에 관한 IETF 워크숍에서 여러 작업 영역이 식별되었다:

1. 기반 IP 네트워크와 피어 투 피어 네트워크와 같은 오버레이 네트워크 사이의 정보 교환을 위한 표준화된 인터페이스. 기본 아이디어는, 오버레이 네트워크가 기본 IP 네트워크를 통해 트래픽을 전송하기 위한 토폴로지 및 비용을 인지했다면, 오버레이 네트워크의 토폴로지(예를 들어, 피어 선택) 및 오버레이 네트워크를 통한 트래픽의 라우팅과 관련하여 결정을 최적화할 수 있다는 것이다. 그 결과는 기본 네트워크 인프라의 활용도를 줄이면서 애플리케이션에서 더 나은 성능이나 경험의 질이 될 것이다. 이 업무항목은 IETF ALTO 실무그룹 설립으로 이어졌다.
2. 네트워크에 있는 콘텐츠 캐시입니다. 이는 IETF DECADE 실무 그룹에서 연구되었다. 그러나, 어떠한 새로운 프로토콜도 개발 및 표준화되지 않았다.
3. 표준 TCP에 "수율"하는, 백그라운드 트래픽에 대한 전송 계층에서의 새로운 혼잡 제어 메커니즘. 이것은 IETF LEDBAT 작업 그룹에서 작업되었으며 RFC 6817에서 표준화되었다.
4. IP 패킷들이 디폴트 "최선의 노력" 카테고리보다 더 낮은 우선순위를 갖도록 마크하기 위한 새로운 DiffServ 코드 포인트가 RFC 8622에서 표준화되었다.

IETF ALTO 워킹 그룹은 2008년 11월에 설립되었으며, 첫 번째 결과물은 문제 진술, 요구사항 문서, 핵심 ALTO 프로토콜의 사양 및 ALTO 서버 발견 메커니즘이었다. 이후 다양한 확장이 지정(아래 참조)되거나 여전히 작업이 진행 중이다(IETF ALTO Datatracker 참조).

원래 피어 투 피어 파일 공유를 지원하도록 설계된 이 개념은 많은 네트워크 문제에 광범위하게 적용됩니다. 그러나 2021년 현재 인터넷에 광범위한 배포를 달성하지 못했습니다. 그럼에도 불구하고, 인터넷 서비스 제공자(ISP) 네트워크에 대한 실험과 CERN에서 대용량 하드론 충돌기에 대한 대용량 데이터 전송을 지원하기 위한 배포가 있었다.

Response: IETF ALTO 워킹 그룹은 비트토렌트와 같은 피어 투 피어 애플리케이션의 광범위한 사용으로 인한 문제를 해결하기 위해 구성되었다. 작업 그룹은 핵심 ALTO 프로토콜 및 ALTO 서버 발견 메커니즘의 문제 진술, 요구 사항 문서 및 사양을 제공했다. 일부 ISP(Internet Service Provider) 네트워크들이 이를 실험하고, CERN이 대형 하드론 충돌기에 대한 대용량 데이터 전송을 지원하기 위해 이를 배치하였지만, 2021년 현재 ALTO 프로토콜의 광범위한 채택은 아직 없다.

What has the IETF ALTO working group accomplished?

Starting around 2005, the widespread use of peer-to-peer applications such as BitTorrent was a serious concern to many network operators, as the massive amounts of network traffic caused by these applications had a significant impact on traffic engineering and revenues. Some network operators tried to throttle this traffic.

In May 2008, in an IETF Workshop on Peer-to-Peer Infrastructure, several areas of work were identified:

1. A standardized interface for the exchange of information between the underlying IP network and an overlay network, such as a peer-to-peer network. The basic idea is, that if the overlay network was aware of the topology and the cost for sending traffic through the underlying IP network, it could optimize decisions with respect to the overlay network's topology (e.g., peer selection) and routing of traffic through the overlay network. The result would be better performance or Quality of Experience in the application while reducing the utilization of the underlying network infrastructure. This work item led to the establishment of the IETF ALTO working group.
2. Content caches in the network. This has been studied in the IETF DECADE working group. However, no new protocol has been developed and standardized.
3. A new congestion control mechanism in the transport layer for background traffic, which "yields" to standard TCP. This was worked on in the IETF LEDBAT working group and has been standardized in RFC 6817.
4. A new DiffServ code point to mark IP packets to have a lower priority than the default "best effort" category has been standardized in RFC 8622.

The IETF ALTO working group was established in November 2008. The first deliverables were the problem statement, the requirements document, the specification of the core ALTO protocol and an ALTO server discovery mechanism. Since then, various extensions have been specified (see below) or are still work in progress (see IETF ALTO Datatracker).

Originally designed to support peer-to-peer file sharing, the concept is broadly applicable to many network problems. However, as of 2021 it has not achieved widespread deployment in the internet. Nevertheless, there have been experiments in Internet service provider (ISP) networks and a deployment to support large data transfers for the Large Hadron Collider at CERN.

The IETF ALTO working group was formed to solve the problems caused by the widespread use of peer-to-peer applications such as BitTorrent. The working group has provided a problem statement, requirements document, and the specifications of the core ALTO protocol and ALTO server discovery mechanism. There is still no widespread adoption of the ALTO protocol as of 2021 although some Internet service provider (ISP) networks have experimented with it, and CERN has deployed it to support large data transfers for the Large Hadron Collider.


Instruction: 달력이란 무엇인가?

Response: 달력은 인간이 정의한 시간의 묘사를 배열한 것이다. 1년의 시간을 나타내는 여러 달로 한 달을 구성하는 여러 날의 모음입니다. 달력의 요일마다 월요일, 화요일, 수요일, 목요일, 금요일, 토요일, 일요일을 나타내는 단어가 할당됩니다. 달력은 미래의 예정된 행사 계획, 생일 및 학교에서 시험과 같은 기타 중요한 날짜를 기억하는 데 사용됩니다. 달력은 또한 일년 중 특정 시간 동안의 날씨와 일치하는 달을 나타내는 계절적 달로 나눌 수 있다.

A calendar is an arrangement of a depiction of time defined by humans.  It is a collection of multiple days that makes up a month with multiple months representing a year of time.  Each day of the week on a calendar is assigned a word to represent the day - Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday, Saturday and Sunday.  A calendar is used for planning scheduled events in the future, remembering birthdays, and other important dates like tests in school.  A calendar can also be broken down into seasonal months that represent the months that match the weather during any particular time of the year.


Instruction: 누가 볼츠만 기계를 발명했습니까?

Response: 볼츠만 기계는 1985년 제프리 힌튼과 테렌스 세즈노프스키에 의해 발명되었다.

Boltzmann machines were invented in 1985 by Geoffrey Hinton and Terrence Sejnowski.


Instruction: 대형 언어 모델에 대한 이러한 단락을 감안할 때 LLM은 언제 등장했을까?

Context:
대용량 언어 모델(LLM)은 많은 파라미터(전형적으로 수십억 이상의 가중치)를 갖는 신경망으로 구성된 언어 모델로서, 자기 지도 학습을 사용하여 라벨링되지 않은 대량의 텍스트에 대해 훈련된다. LLM은 2018년경 등장하여 매우 다양한 업무에서 좋은 성과를 보이고 있다. 이는 자연어 처리 연구의 초점을 특정 과제에 대해 전문화된 감독 모델을 훈련하는 이전의 패러다임에서 벗어나게 하였다.

속성
큰 언어 모델이라는 용어는 형식적인 정의가 없지만, 종종 수십억 이상의 파라미터 수를 갖는 딥 러닝 모델을 지칭한다. LLM은 하나의 특정 작업(감정 분석, 명명된 개체 인식 또는 수학적 추론과 같은)에 대해 훈련되는 것과 달리 광범위한 작업에서 탁월한 범용 모델이다. 그들이 작업을 수행하는 기술과 그들이 할 수 있는 작업의 범위는 설계에서 추가적인 돌파구에 의존하지 않는 방식으로 할당된 리소스 양(데이터, 매개변수 크기, 컴퓨팅 능력)의 함수인 것 같다.

문장에서 다음 단어를 예측하는 라인을 따라 간단한 작업에 대해 훈련되었지만, 충분한 훈련 및 파라미터 카운트를 갖는 신경 언어 모델은 인간 언어의 구문 및 의미론의 많은 부분을 포착하는 것으로 발견된다. 또한, 대규모 언어 모델은 세계에 대한 상당한 일반적인 지식을 보여주며, 훈련 중에 많은 양의 사실을 "암기"할 수 있다.

환각
주요 기사 : 환각(인공 지능)
인공 지능의 경우 일반적으로, 특히 대형 언어 모델의 경우 "환각"은 모델의 훈련 데이터에 의해 정당화되지 않은 것처럼 보이는 자신감 있는 응답이다.

출현 능력

질의 응답과 같은 태스크를 포함하는 다수의 자연어 벤치마크 상에서, 모델들은 특정 스케일(이 경우, 트레이닝 계산에 의해 측정됨)에 도달할 때까지 랜덤 확률보다 더 나은 성능을 수행하지 않으며, 이 때 그들의 성능은 급격히 증가한다. 이것들은 창발적 능력의 예들입니다.
대형 언어 모델에서 관찰되었지만 더 간단한 모델에는 존재하지 않는 예측 불가능한 능력(그리고 모델에 명시적으로 설계되지 않은 능력)을 일반적으로 "출현 능력"이라고 한다. 연구자들은 이러한 능력이 "더 작은 모델의 성능을 단순히 외삽하여 예측할 수 없다"고 지적한다. 이러한 능력은 프로그램되거나 설계되지 않고 발견되며, 경우에 따라 LLM이 공개적으로 배포된 후에만 발견된다. 수백 개의 비상 능력들이 묘사되었다. 예를 들어 다단계 산술, 대학 수준의 시험 응시, 단어의 의도된 의미 확인, 연쇄 사고 프롬프트, 국제 발음 알파벳 해독, 단어의 글자 해독, 힝글리시 단락(힌디어와 영어의 조합)의 불쾌한 내용 확인, 키스와힐리 속담과 유사한 영어 등가물 생성 등이 있다.

건축과 교육
대용량 언어 모델은 트랜스포머 아키텍처를 가장 많이 사용하고 있으며, 이는 2018년부터 순차 데이터의 표준 딥러닝 기술이 되었다(이전에는 LSTM과 같은 순환 아키텍처가 가장 흔했다). LLM은 주석이 없는 텍스트에 대해 감독되지 않은 방식으로 훈련된다. 좌우 트랜스포머는 이전 컨텍스트가 주어졌을 때, 트레이닝 데이터에서 다음 단어에 할당된 확률을 최대화하도록 트레이닝된다. 대안적으로, LLM은 (BERT의 예에서와 같이) 양방향 트랜스포머를 사용할 수 있으며, 양방향 트랜스포머는 선행 및 후행 컨텍스트 모두에 대한 액세스가 주어진 단어들에 대한 확률 분포를 할당한다. 다음 단어를 예측하거나 "빈칸에 채우는 작업" 외에도, LLM은 문장 쌍이 제시되고 모델이 훈련 코퍼스에서 나란히 나타나는지 여부를 예측해야 하는 NSP(Next Sentence Prediction)와 같은 데이터 분포에 대한 이해를 테스트하는 보조 작업에 대해 훈련될 수 있다.

최초의 LLM은 수십억 단어 정도의 말뭉치를 훈련받았다. 오픈아이의 GPT 시리즈의 첫 번째 모델은 2018년 북코퍼스에서 9억 8500만 단어로 구성된 교육을 받았다. 같은 해에 BERT는 북코퍼스와 영어 위키피디아의 조합으로 훈련되어 총 33억 단어이다. 그 이후 몇 년 동안 LLM에 대한 훈련 코포라는 수십억 개 또는 수조 개의 토큰에 이르기까지 수십억 개 증가했다.

LLM은 훈련하는 데 계산 비용이 많이 듭니다. 2020년 한 연구는 15억 모수 모델(당시 최첨단보다 10~2배 작은 규모)을 훈련하는 비용을 160만 달러로 추산했다.

2020년 분석에 따르면 신경망 언어 모델의 능력(훈련 손실로 측정됨)은 훈련에 사용되는 매개변수 수, 훈련 데이터 양 및 계산과 멱법칙 관계에서 원활하게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 관계는 광범위한 값(최대 7차수)에 걸쳐 테스트되었으며 범위의 가장 높은 끝(최대 수조 개의 네트워크 크기 매개변수 포함)에서 관계의 감쇠가 관찰되지 않았다.

다운스트림 작업 적용
2018년과 2020년 사이에 특정 자연어 처리(NLP) 작업에 LLM을 활용하는 표준 방법은 추가 작업별 훈련으로 모델을 미세 조정하는 것이었다. 그 결과 GPT-3와 같은 더 강력한 LLM은 "프롬프팅" 기술을 통해 추가 교육 없이 작업을 해결할 수 있으며, 이 과정에서 해결해야 할 문제는 텍스트 프롬프트로 모델에 제시되며, 아마도 유사한 문제와 그 솔루션의 일부 텍스트 예제를 통해 해결될 수 있음이 확인되었다.

미세 조정
주요 기사: Fine-tuning (기계 학습)
Fine-tuning은 특정 태스크(예를 들어, 감정 분석, 명명된 엔티티 인식, 또는 품사 태깅)에 대해 (감독 방식으로) 트레이닝함으로써 기존의 사전 트레이닝된 언어 모델을 수정하는 연습이다. 그것은 전이 학습의 한 형태이다. 그것은 일반적으로 언어 모델의 최종 계층을 다운스트림 태스크의 출력에 연결하는 새로운 가중치 세트의 도입을 포함한다. 언어 모델의 원래 가중치는 "동결"될 수 있어서, 이들을 출력에 연결하는 가중치의 새로운 층만이 트레이닝 동안 학습된다. 대안적으로, 원래 가중치들은 (가능하게는 초기 계층들이 동결된 상태에서) 작은 업데이트들을 수신할 수 있다.

프롬프트
참고: 프롬프트 엔지니어링 및 퓨샷 학습(자연어 처리)
GPT-3에 의해 대중화된 프롬프트 패러다임에서, 풀어야 할 문제는 텍스트 프롬프트를 통해 공식화되고, 이 프롬프트는 모델이 (추론을 통해) 완료를 제공함으로써 풀어야 한다. "few-shot 프롬프트"에서, 프롬프트는 유사한(문제, 솔루션) 쌍의 적은 수의 예를 포함한다. 예를 들어, 영화 리뷰의 감성을 라벨링하는 감성 분석 태스크는 다음과 같이 프롬프트될 수 있다:

리뷰: 이 영화는 구려.
감성 : 부정

리뷰: 이 영화는 환상적이야!
감성:

모델이 "양수"를 출력하면 작업을 올바르게 해결했습니다. 제로 샷 프롬프트에서는 해결 예가 제공되지 않습니다. 동일한 감성 분석 작업에 대한 제로샷 프롬프트의 예로는 "영화 리뷰 '이 영화는 환상적이다!'의 감성"을 들 수 있다.

LLM의 샷 성능은 NLP 작업에서 경쟁적인 결과를 달성하는 것으로 나타났으며 때로는 이전의 최첨단 미세 조정 접근법을 능가한다. 이러한 NLP 태스크의 예로는 번역, 질의 응답, 클로즈 태스크, 스크램블링 해제, 문장에서 참신한 단어 사용 등이 있다. 이러한 프롬프트의 생성 및 최적화를 프롬프트 엔지니어링이라고 합니다.

명령어 튜닝
명령어 튜닝은 보다 자연스럽고 정확한 제로 샷 프롬프트 상호작용을 용이하게 하도록 설계된 미세 튜닝의 형태이다. 텍스트 입력이 주어지면, 사전 트레이닝된 언어 모델은 그것이 트레이닝된 텍스트의 분포와 매칭되는 완성을 생성할 것이다. "햄릿의 주요 주제에 대한 에세이 쓰기"라는 프롬프트가 주어진 순진한 언어 모델은 "3월 17일 이후에 접수된 제출물에 하루에 10%의 늦은 벌금이 적용될 것이다."와 같은 완료를 제공할 수 있다. 수업 튜닝에서 언어 모델은 적절한 응답과 함께 자연 언어 지침으로 공식화된 작업의 많은 예제에 대해 훈련된다. 수업 튜닝을 위한 다양한 기법들이 실무에서 적용되고 있다. OpenAI의 InstructGPT 프로토콜은 인간 생성(프롬프트, 응답) 쌍의 데이터 세트에 대한 감독된 미세조정을 수반하고, 이어서 인간 피드백(RLHF)으로부터의 강화 학습이 수반되며, 여기서 보상 함수는 인간 선호의 데이터 세트에 기초하여 학습된다. 다른 기술인 "자체-지시"는 LLM(인간-생성 예들의 작은 초기 세트로부터 부트스트랩됨)에 의해 자체적으로 생성되는 예들의 트레이닝 세트 상에서 언어 모델을 미세 조정한다.

https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model

Response: 2018년쯤이요

Given these paragraphs about Large language models, when did LLMs emerge?

A large language model (LLM) is a language model consisting of a neural network with many parameters (typically billions of weights or more), trained on large quantities of unlabelled text using self-supervised learning. LLMs emerged around 2018 and perform well at a wide variety of tasks. This has shifted the focus of natural language processing research away from the previous paradigm of training specialized supervised models for specific tasks.

Properties
Though the term large language model has no formal definition, it often refers to deep learning models having a parameter count on the order of billions or more. LLMs are general purpose models which excel at a wide range of tasks, as opposed to being trained for one specific task (such as sentiment analysis, named entity recognition, or mathematical reasoning). The skill with which they accomplish tasks, and the range of tasks at which they are capable, seems to be a function of the amount of resources (data, parameter-size, computing power) devoted to them, in a way that is not dependent on additional breakthroughs in design.

Though trained on simple tasks along the lines of predicting the next word in a sentence, neural language models with sufficient training and parameter counts are found to capture much of the syntax and semantics of human language. In addition, large language models demonstrate considerable general knowledge about the world, and are able to "memorize" a great quantity of facts during training.

Hallucinations
Main article: Hallucination (artificial intelligence)
In artificial intelligence in general, and in large language models in particular, a "hallucination" is a confident response that does not seem to be justified by the model's training data.

Emergent abilities

On a number of natural language benchmarks involving tasks such as question answering, models perform no better than random chance until they reach a certain scale (in this case, measured by training computation), at which point their performance sharply increases. These are examples of emergent abilities.
Unpredictable abilities that have been observed in large language models but that were not present in simpler models (and that were not explicitly designed into the model) are usually called "emergent abilities". Researchers note that such abilities "cannot be predicted simply by extrapolating the performance of smaller models". These abilities are discovered rather than programmed-in or designed, in some cases only after the LLM has been publicly deployed. Hundreds of emergent abilities have been described. Examples include multi-step arithmetic, taking college-level exams, identifying the intended meaning of a word, chain-of-thought prompting, decoding the International Phonetic Alphabet, unscrambling a word’s letters, identifying offensive content in paragraphs of Hinglish (a combination of Hindi and English), and generating a similar English equivalent of Kiswahili proverbs.

Architecture and training
Large language models have most commonly used the transformer architecture, which, since 2018, has become the standard deep learning technique for sequential data (previously, recurrent architectures such as the LSTM were most common). LLMs are trained in an unsupervised manner on unannotated text. A left-to-right transformer is trained to maximize the probability assigned to the next word in the training data, given the previous context. Alternatively, an LLM may use a bidirectional transformer (as in the example of BERT), which assigns a probability distribution over words given access to both preceding and following context. In addition to the task of predicting the next word or "filling in the blanks", LLMs may be trained on auxiliary tasks which test their understanding of the data distribution such as Next Sentence Prediction (NSP), in which pairs of sentences are presented and the model must predict whether they appear side-by-side in the training corpus.

The earliest LLMs were trained on corpora having on the order of billions of words. The first model in OpenAI's GPT series was trained in 2018 on BookCorpus, consisting of 985 million words. In the same year, BERT was trained on a combination of BookCorpus and English Wikipedia, totalling 3.3 billion words. In the years since then, training corpora for LLMs have increased by orders of magnitude, reaching up to hundreds of billions or trillions of tokens.

LLMs are computationally expensive to train. A 2020 study estimated the cost of training a 1.5 billion parameter model (1-2 orders of magnitude smaller than the state of the art at the time) at $1.6 million.

A 2020 analysis found that neural language models' capability (as measured by training loss) increased smoothly in a power law relationship with number of parameters, quantity of training data, and computation used for training. These relationships were tested over a wide range of values (up to seven orders of magnitude) and no attenuation of the relationship was observed at the highest end of the range (including for network sizes up to trillions of parameters).

Application to downstream tasks
Between 2018 and 2020, the standard method for harnessing an LLM for a specific natural language processing (NLP) task was to fine tune the model with additional task-specific training. It has subsequently been found that more powerful LLMs such as GPT-3 can solve tasks without additional training via "prompting" techniques, in which the problem to be solved is presented to the model as a text prompt, possibly with some textual examples of similar problems and their solutions.

Fine-tuning
Main article: Fine-tuning (machine learning)
Fine-tuning is the practice of modifying an existing pretrained language model by training it (in a supervised fashion) on a specific task (e.g. sentiment analysis, named entity recognition, or part-of-speech tagging). It is a form of transfer learning. It generally involves the introduction of a new set of weights connecting the final layer of the language model to the output of the downstream task. The original weights of the language model may be "frozen", such that only the new layer of weights connecting them to the output are learned during training. Alternatively, the original weights may receive small updates (possibly with earlier layers frozen).

Prompting
See also: Prompt engineering and Few-shot learning (natural language processing)
In the prompting paradigm, popularized by GPT-3, the problem to be solved is formulated via a text prompt, which the model must solve by providing a completion (via inference). In "few-shot prompting", the prompt includes a small number of examples of similar (problem, solution) pairs. For example, a sentiment analysis task of labelling the sentiment of a movie review could be prompted as follows:

Review: This movie stinks.
Sentiment: negative

Review: This movie is fantastic!
Sentiment:

If the model outputs "positive", then it has correctly solved the task. In zero-shot prompting, no solve examples are provided. An example of a zero-shot prompt for the same sentiment analysis task would be "The sentiment associated with the movie review 'This movie is fantastic!' is".

Few-shot performance of LLMs has been shown to achieve competitive results on NLP tasks, sometimes surpassing prior state-of-the-art fine-tuning approaches. Examples of such NLP tasks are translation, question answering, cloze tasks, unscrambling words, and using a novel word in a sentence. The creation and optimisation of such prompts is called prompt engineering.

Instruction tuning
Instruction tuning is a form of fine-tuning designed to facilitate more natural and accurate zero-shot prompting interactions. Given a text input, a pretrained language model will generate a completion which matches the distribution of text on which it was trained. A naive language model given the prompt "Write an essay about the main themes of Hamlet." might provide a completion such as "A late penalty of 10% per day will be applied to submissions received after March 17." In instruction tuning, the language model is trained on many examples of tasks formulated as natural language instructions, along with appropriate responses. Various techniques for instruction tuning have been applied in practice. OpenAI's InstructGPT protocol involves supervised fine-tuning on a dataset of human-generated (prompt, response) pairs, followed by reinforcement learning from human feedback (RLHF), in which a reward function was learned based on a dataset of human preferences. Another technique, "self-instruct", fine-tunes the language model on a training set of examples which are themselves generated by an LLM (bootstrapped from a small initial set of human-generated examples).

https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model


Instruction: 강세정이 출연한 텔레비전 시리즈 리스트

Context: 강세정(1982년 1월 15일 출생)은 한국 여배우이다. 그녀는 2000년에 K-pop 걸그룹 파파야의 가수로 데뷔했고, 2001년에 해체되기 전에 두 개의 앨범을 발매했다. 강씨는 2004년에 풀타임 연기를 시작했고, 모듬 보석(2009년), 하트리스 시티(2013년)와 같은 텔레비전 시리즈에 출연했다. 연기로 눈을 돌리자 예명 고나은을 사용하다가 2017년 생명으로 복귀했다.

Response:
- 모둠 보석
무자비한 도시

List the television series Kang Se-jung appeared in

Kang Se-jung (born January 15, 1982) is a South Korean actress. She made her entertainment debut as a singer for the K-pop girl group Papaya in 2000; the group released two albums before disbanding in 2001. Kang began acting full-time in 2004, and has appeared in television series such as Assorted Gems (2009) and Heartless City (2013). Upon turning to acting, she used the stage name Go Na-eun before reverting to use of her birth name in 2017.


Instruction: 스페인, 프랑스, 노르웨이, 체코, 덴마크, 포르투갈, 브라질, 남아프리카공화국, 캐나다, 중국, 오르카, 고릴라, 낙타, 비지스, 콜드플레이, 그린데이, 갓의 양, 마룬5, 핑크 플로이드

Response:
목록의 일부 요소는 유럽 국가나 밴드의 이름이 아닙니다! 다음은 브라질, 남아프리카, 캐나다, 중국, 오르카, 고릴라, 낙타 중 어느 범주에도 맞지 않습니다.

다음은 유럽 국가들입니다: 스페인, 프랑스, 노르웨이, 체코, 덴마크, 포르투갈.

그리고 목록에 있는 밴드는 비지스, 콜드플레이, 그린데이, 램 오브 하나님, 마룬 5, 핑크 플로이드

Tell me whether these are European countries or names of bands: Spain, France, Norway, the Czech Republic, Denmark, Portugal, Brazil, South Africa, Canada, China, Orca, Gorillas, Camel, Bee Gees, Coldplay, Green Day, Lamb of God, Maroon 5, Pink Floyd

Some of the elements in that list aren't either European countries or names of bands! The following don't fit in either category: Brazil, South Africa, Canada, China, Orca, Gorillas, Camel.

The following are European countries: Spain, France, Norway, the Czech Republic, Denmark, Portugal

And the bands in the list are: Bee Gees, Coldplay, Green Day, Lamb of God, Maroon 5, Pink Floyd


Instruction: 가을에 나뭇잎이 변하게 하는 원인

Response:
잎은 엽록소의 존재로 인해 녹색이다. 나무가 자라는 봄과 여름에는 잎에 엽록소 색소가 풍부합니다.

엽록소는 태양 광선을 포착하고 식물을 위한 에너지, 즉 식물의 식량 및 영양 공급원으로 전환하는 중요한 기능을 한다. 늦여름, 초가을에는 날이 짧아지면서 태양 에너지가 줄어들어 클로로필이 분해되기 시작하고 카로티노이드와 같은 다른 색소가 더 분명해지고 오렌지-노란색-빨간색이 지표면에 나타나 나무에게 유명한 "낙조색"을 보이게 한다.

What causes leaves to change color in fall

Leaves are green due to the presence of chlorophyll. During the spring and summer months when trees are growing, there's an abundance of chlorophyll pigments in the leaves.

Chlorophyll serves the vital function of capturing sun rays and converting it to energy for the plants i.e, plants food & source of nourishment. In late summer, early fall as the days shorten there's less solar energy and thus Chlorophyll starts to breakdown giving way for other pigments such as Carotenoids to become more obvious and there orange-yellow-red colors to surface giving the trees the famous "fall color" look


Instruction: 당신이 화성에 있는 마지막 사람이라고 상상해 보세요. 여러분의 생각과 느낌을 설명하는 일기장을 쓰세요.

Response: 오늘은 화성에서 아름다운 날이었다. 태양은 밝게 빛나고 공기는 맑고 시원했다. 나는 전에 본 적이 없는 행성과 하늘의 아름다움을 받아들일 수 있었다. 내가 다른 세상에 있는 것처럼 느껴졌지만, 나는 여전히 같은 곳에 있다는 것을 알았다. 나는 돔 주위를 산책하며 행성의 아름다움에 감탄했다. 너무 평화롭고 꿈에 나온 것 같았어요. 화성과 그 주민들에 대해 얼마나 많이 배우고 있는지 생각하며 미소를 지었다. 좋은 하루였어요. 그것이 지속될 수 없어서 유감이다.

Imagine you are the last person on Mars. Write a diary entry describing your thoughts and feelings.

Today was a beautiful day on Mars. The sun was shining brightly and the air was crisp and cool. I was able to take in the beauty of the planet and the sky, which I had never seen before. I felt like I was on another world, but I knew I was still in the same place. I took a walk around the dome and marveled at the beauty of the planet. It was so peaceful and I felt like I was in a dream. I smiled as I thought about how much I was learning about Mars and its inhabitants. It was a great day. Pity it could not last.


Instruction: 쇼티 베이커가 출연한 버드 프리먼 올스타

Response: 올뮤직 리뷰어 스콧 야노우는 "흔히 닉시랜드의 에디 콘돈 스쿨과 관련이 있는 테너삭스의 위대한 버드 프리먼은 이 1960년 스튜디오 세션에서 훌륭한 스윙 5중주를 지휘하는 것으로 들린다. 트럼페터 해롤드 "쇼티" 베이커(듀크 엘링턴과의 생리로 잘 알려져 있음)는 일생 동안 너무 적은 수의 소그룹 녹음을 만들어 그의 최고 중 하나였다. 이 그룹은 우수한 기준과 이 멋진 스윙 데이트에서 두 명의 원고를 연기한다.

The Bud Freeman All-Stars featuring Shorty Baker

AllMusic reviewer Scott Yanow stated: "Tenor-sax great Bud Freeman, who is often associated with the Eddie Condon school of Nicksieland, is heard heading an excellent swing quintet for this 1960 studio session. Trumpeter Harold "Shorty" Baker (best known for his periods with Duke Ellington) made too few small-group recordings throughout his life so this is one of his best ... the group plays superior standards and a couple of originals on this fine swing date"


Instruction: 캐나다 국기에는 어떤 두 가지 색이 사용됩니까?

Context: 캐나다 국기(프랑스어: le Drapeau national du Canada)는 종종 단순히 캐나다 국기 또는 비공식적으로 단풍잎국기 또는 l'Unifolié(프랑스어: [l‿ynifɔlje]; lit. 'the one-leafed')로 지칭된다. 1∶2∶1의 비율로 중앙에 흰색 사각형이 있는 빨간색 밭으로 구성되어 있으며, 중앙에는 양식화된 붉은색 11점 단풍잎이 충전되어 있다. 의회 양원이 채택하고 캐나다 군주가 국가의 공식 국기로 공식 선포한 최초의 국기다. 그 깃발은 캐나다의 지배적이고 가장 인지할 수 있는 국가 상징이 되었다.

Response: 캐나다 국기 색상은 빨간색과 흰색입니다.

What two colors are used in the Canadian flag?

The National Flag of Canada (French: le Drapeau national du Canada), often simply referred to as the Canadian flag or, unofficially, as the maple leaf flag or l'Unifolié (French: [l‿ynifɔlje]; lit. 'the one-leafed'), consists of a red field with a white square at its centre in the ratio of 1∶2∶1, in which is featured a stylized, red, 11-pointed maple leaf charged in the centre. It is the first flag to have been adopted by both houses of Parliament and officially proclaimed by the Canadian monarch as the country's official national flag. The flag has become the predominant and most recognizable national symbol of Canada.

The Canadian flag colors are red and white.


Instruction: 축구 경기 중에 첫 번째 선수가 퇴장당한 사람은 누구입니까?

Context:
축구선수가 파울이나 부정행위로 FIFA 월드컵에서 퇴장당한 모든 경우의 명단인데, 직접 제명(레드카드)이나 경기 내 두 번째 주의(옐로카드)다.

이 리스트는 1930년 첫 월드컵 이후 모든 해고를 포함한다. 해고와 주의를 각각 나타내기 위해 물리적 적색 카드와 황색 카드를 사용하는 것은 1970년 토너먼트에서 소개된 이후 발명이다.

퇴장 당시 교체선수 벤치에 있었더라도 선수만 나열돼 있다. 관리자 및 기타 기술 직원은 포함되지 않습니다.

통계청
플라시도 갈린도는 알베르토 워켄이 주관한 1930년 경기에서 루마니아와 페루에서 뛴 월드컵 경기에서 퇴장당한 첫 선수였다. 물리적 레드카드는 1970년부터 도입됐지만 1974년 월드컵까지 실전에 투입되지 않았고, 도안 바바칸 주심이 서독전 때 칠레 카를로스 카제리를 퇴장시켰다.
카메룬의 리고베르트 송(1994년과 1998년), 프랑스의 지네딘 지단(1998년과 2006년) 등 두 선수가 레드카드를 두 차례 받았다.
결승전 기간 아르헨티나의 페드로 몬존과 구스타보 데조티(모두 1990년), 프랑스의 마르셀 데사일리(1998년), 지네딘 지단(2006년), 네덜란드의 존 하이팅가(2010년) 등 5차례 해임이 이뤄졌다.
우루과이의 주제 바티스타가 1986년 스코틀랜드와의 경기에서 첫 1분 만에 가장 빠른 레드카드를 받았다.
경기 종료 휘슬이 울린 뒤 몇 차례 퇴장이 벌어지거나 교체선수 벤치(또는 둘 다)에서 선수들에게 주어져 경기 중 경기장 내 선수 수를 줄이지 못했다. 그 중 아르헨티나의 레안드로 쿠프레(vs 독일, 2006)와 네덜란드의 덴젤 덤프리스(vs 아르헨티나, 2022)가 녹아웃 승부차기 끝에 치러져 최신 레드카드가 됐다.
이탈리아 지안루카 파글리오카(1994년), 남아프리카공화국 이투멜랭 쿤(2010년), 웨일스 웨인 헤네세이(2022년) 등 3명의 골키퍼가 이번 대회에서 퇴장당했다.
가장 많이 기각된 경기는 2006년 포르투갈 대 네덜란드로 발렌틴 이바노프 주심이 각 팀당 2개씩 4장의 레드카드를 내줬다.
가장 많은 선수들을 퇴장시킨 심판은 아르투로 브리지오 카터, 7개의 레드카드, 5개의 다른 경기(또한 기록)이다.
제명 선수가 가장 많은 팀은 브라질로, 9개의 다른 경기에서 11-아르헨티나와 공유한 기록이다. 상대가 레드카드를 가장 많이 받은 팀은 독일(서독)이다. 20 – 18개의 다른 경기에서 기록도 있다.
2006년 월드컵은 가장 많은 양의 레드카드를 가지고 있었는데, 총 28명의 선수들이 퇴장당했다.

Response: 플라시도 갈린도는 알베르토 워켄이 주관한 1930년 경기에서 루마니아와 페루에서 뛴 월드컵 경기에서 퇴장당한 첫 선수였다. 물리적 레드카드는 1970년부터 도입됐지만 1974년 월드컵까지 실전에 투입되지 않았고, 도안 바바칸 주심이 서독전 때 칠레 카를로스 카제리를 퇴장시켰다.

Who was the first player sent off during a soccer match?

This is a list of all occasions where a football player was sent off from a FIFA World Cup match due to a foul or misconduct, either as a direct expulsion (red card) or as a second caution (yellow card) within the match.

This list includes all dismissals since the first World Cup in 1930. The use of physical red and yellow cards to respectively indicate dismissals and cautions is a later invention, having been introduced at the 1970 tournament.

Only players are listed, even if they were at the substitutes' bench at the time of the sending off. Managers and other technical staff members are not covered.

Statistics
Plácido Galindo was the first player to be sent off in a World Cup match, playing for Peru against Romania in a 1930 match officiated by Alberto Warnken. Although physical red cards were introduced from 1970, they were not put in practice until the 1974 World Cup, when referee Doğan Babacan sent off Chile's Carlos Caszely during a match against West Germany.
Two players have received red cards twice: Cameroon's Rigobert Song (1994 and 1998) and France's Zinedine Zidane (1998 and 2006).
Five dismissals have taken place during final matches: Argentina's Pedro Monzón and Gustavo Dezotti (both 1990), France's Marcel Desailly (1998) and Zinedine Zidane (2006), and John Heitinga of the Netherlands (2010).
Uruguay's José Batista received the quickest red card, in the first minute in a game against Scotland in 1986.
A few expulsions either took place after the final whistle of the match or were awarded to players at the substitutes' bench (or both), and thus did not reduce the number of players on the pitch during the game. Two of them, that of Leandro Cufré of Argentina (vs Germany, 2006) and that of Denzel Dumfries of the Netherlands (vs Argentina, 2022), took place after the penalty shoot-outs of knockout matches, making them the latest red cards.
Three goalkeepers have been sent off in the tournament: Italy's Gianluca Pagliuca (1994), South Africa's Itumeleng Khune (2010), and Wales's Wayne Hennessey (2022).
The match with the most dismissals was Portugal vs Netherlands of 2006, when referee Valentin Ivanov dished out 4 red cards, 2 for each team.
The referee who has sent off the most players is Arturo Brizio Carter, 7 red cards, in 5 different matches (also a record).
The team that has the greatest number of expulsed players is Brazil, with 11 – in 9 different matches, a record shared with Argentina. The team whose opponents have received the most red cards is Germany (incl. West Germany), with 20 – in 18 different matches, also a record.
The 2006 World Cup had the highest amount of red cards: a total of 28 players were sent off (in 20 matches, also a record).


Instruction: 다음 중 나무에서 자라는 것은? 사과, 레몬, 감자, 당근

Response: 사과와 레몬은 나무에서 자란다.

Which of the following grow on trees?: apples, lemons, potatoes, carrots


Instruction: 어떻게 하면 나쁜 습관을 바꿀 수 있을까요?

Response:
각 습관에는 트리거 이벤트, 트리거 이벤트가 발생한 후 무의식적으로 취하는 행동, 동일한 습관을 계속 따르게 하는 보상이 있습니다. 습관이 나쁘다고 말할 때, 그것은 실제로 여러분이 트리거 이벤트 이후에 취하는 행동이 여러분이 계속 하고 싶지 않은 것이라는 것을 의미합니다.

변화를 일으키는 효과적인 방법은 행동을 다른 것으로 바꾸는 것이다. 이 대안적인 행동을 효과적으로 하기 위해서, 이 행동은 또한 여러분의 뇌가 찾고 있는 보상을 만들어 내야 할 것입니다.

효과적인 대안적 행동을 찾기 위해서는 무엇이 당신의 트리거이고 무엇이 보상인지 이해해야 할 것이다.

트리거를 알아내는 것이 첫 번째 단계이다. 행동을 취하기 시작했을 때 무슨 일이 있었는지 생각해 볼 수 있습니다. 패턴을 찾는 한 가지 방법은 일어난 일을 적는 것이다. 그런 다음 패턴을 찾기 위해 그들을 볼 수 있습니다.

트리거를 찾으면 트리거 이벤트를 경험한 후 작업을 변경하도록 상기시킬 수 있습니다. 당신의 변화된 행동으로, 당신은 당신의 오래된 습관에 숨겨진 보상을 점차적으로 알아낼 수 있을 것입니다. 일부 행동은 예전처럼 만족스러운 느낌을 주지 않습니다. 몇 번의 시도 및 오류 후에, 여러분은 실제로 똑같은 만족스러운 느낌을 주는 새로운 행동을 말할 수 있습니다. 그런 다음 새 작업을 계속 수행할 수 있습니다. 본질적으로, 이 새로운 행동은 여러분이 오래된 습관을 억제하는 새로운 습관을 형성하는데 도움을 줍니다.

마지막으로, 여러분이 추가적인 스트레스를 받을 때, 여러분은 새로운 습관을 따르는 것이 더 힘들다는 것을 알게 되고, 다시 오래된 습관을 고치는 것에 대해 걱정하기 시작할 수 있다는 것을 알아두세요. 새로운 습관을 유지할 수 있도록 자신을 믿어주세요. 믿음은 어려운 상황을 이겨내는 데 도움이 될 것입니다.

Each habit has a trigger event, an action you subconsciously take after the trigger event happens, and the reward that make you keep following the same habit. When you say a habit is bad, it actually means the action you take after the trigger event is something you do not want to keep doing.

An effective way to make changes is to replace the action to something different. To make this alternative action effective, this action will need to also produce the reward that your brain is seeking for.

In order to find an effective alternative action, you will need to understand what is your trigger and what is the reward.

Figuring out the trigger is the first step. You can try to think about what happened when you started to take actions. One way to find the pattern is to write down what happened. Then, you can look at them to find the pattern.

Once you find out the trigger, you can try to remind you to change your action after experiencing the trigger event. With your changed action, you will be able to gradually figure out the reward hidden in your old habit. Some actions will not give you the satisfying feeling like old time. After some try-and-error, you can likely tell the new action that actually gives you the same satisfying feeling. Then, you can keep following the new action. Essentially, this new action helps you form the new habit, which suppress the old habit.

Finally, please note that when you are having extra stress, you may find it is harder to follow the new habit and start to worry about picking up the old habit again. Please trust yourself to keep the new habit. You faith will help you push through difficult situations.


Instruction: 마블 코믹스가 이 목록에서 제작한 가장 유명한 캐릭터 몇 개를 주세요.

Context: 마블은 스파이더맨, 아이언맨, 캡틴 아메리카, 토르, 닥터 스트레인지, 헐크, 다레데빌, 울버린, 블랙 팬서, 캡틴 마블과 같은 유명한 슈퍼히어로들과 어벤져스, 엑스맨, 판타스틱 포, 가디언즈 오브 갤럭시와 같은 인기 슈퍼히어로 팀들 사이에 있다. 잘 알려진 슈퍼악당들의 안정에는 닥터 둠, 매그니토, 울트론, 타노스, 정복자 강, 그린 고블린, 갤럭투스, 로키, 킹핀 등이 포함된다. 마블의 허구 캐릭터의 대부분은 마블 유니버스로 알려진 단일 현실에서 작동하며, 대부분의 위치는 실제 장소를 반영하며, 많은 주요 캐릭터는 미국 뉴욕시에 기반을 두고 있다. 또한, 마블은 다른 회사의 여러 허가된 부동산을 출판했습니다. 여기에는 1977년부터 1986년까지 두 번, 2015년부터 다시 스타워즈 만화가 포함된다.

Response: 마블이 제작한 가장 유명한 캐릭터로는 스파이더맨, 아이언맨, 캡틴 아메리카, 토르, 닥터 스트레인지, 헐크, 울버린 등이 있다. 이 캐릭터들은 종종 어벤져스, 엑스맨, 판타스틱 포, 가디언스 오브 갤럭시와 같은 슈퍼히어로 팀과 제휴한다.

Give me some of the most famous characters Marvel Comics has produced from this list.

Marvel counts among its characters such well-known superheroes as Spider-Man, Iron Man, Captain America, Thor, Doctor Strange, Hulk, Daredevil, Wolverine, Black Panther and Captain Marvel, as well as popular superhero teams such as the Avengers, X-Men, Fantastic Four, and Guardians of the Galaxy. Its stable of well-known supervillains includes the likes of Doctor Doom, Magneto, Ultron, Thanos, Kang the Conqueror, Green Goblin, Galactus, Loki, and Kingpin. Most of Marvel's fictional characters operate in a single reality known as the Marvel Universe, with most locations mirroring real-life places; many major characters are based in New York City, New York, United States. Additionally, Marvel has published several licensed properties from other companies. This includes Star Wars comics twice from 1977 to 1986 and again since 2015.

Some of the most famous characters Marvel have produced include Spider-Man, Iron Man, Captain America, Thor, Doctor Strange, Hulk, and Wolverine. These characters are often affiliated with teams of superheroes, such as the Avengers, X-Men, Fantastic Four, and Guardians of the Galaxy.


Instruction: 생성형 인공지능의 텍스트 데이터 집합 예

Context:
생성형 인공 지능 또는 생성형 AI는 프롬프트에 응답하여 텍스트, 이미지 또는 다른 매체를 생성할 수 있는 AI 시스템의 일종이다. 생성형 AI 시스템은 대용량 언어 모델과 같은 생성 모델을 사용하여 이를 생성하는 데 사용되었던 학습 데이터 세트를 기반으로 새로운 데이터를 통계적으로 샘플링한다.

주목할 만한 생성형 AI 시스템으로는 GPT-3, GPT-4 대형 언어 모델을 활용해 OpenAI가 구축한 챗봇인 ChatGPT와 구글이 LaMDA 모델을 활용해 구축한 챗봇인 Bard 등이 있다. 다른 생성적 인공지능 모델로는 Stable Diffusion, Midjourney, DALL-E와 같은 인공지능 아트 시스템이 있다.

생성 AI는 소프트웨어 개발, 마케팅 및 패션을 포함한 광범위한 산업에 걸쳐 잠재적인 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 생성형 AI에 대한 투자는 2020년대 초반 마이크로소프트, 구글, 바이두 등 대기업은 물론 수많은 소규모 기업이 생성형 AI 모델을 개발하는 등 급증했다.

양태
미래지향적 오페라 장면에 나타난 인물들의 세밀한 유화
미드쥬르니에 의해 생성된 이미지 테아트르 디오페라 공간
생성 AI 시스템은 데이터 세트에 비지도 또는 자가 지도 기계 학습을 적용하여 구성된다. 생성 AI 시스템의 기능은 사용된 데이터 세트의 양식 또는 유형에 따라 다르다.

텍스트: 단어 또는 단어 토큰에 대해 훈련된 생성 AI 시스템은 GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4 등을 포함한다(대형 언어 모델의 목록 참조). 자연어 처리, 기계 번역 및 자연어 생성이 가능하며 다른 작업의 기초 모델로 사용할 수 있습니다. 데이터 세트에는 북코퍼스, 위키피디아 및 기타가 포함됩니다(텍스트 말뭉치 목록 참조).
코드: 자연어 텍스트 외에도, 대형 언어 모델들이 프로그래밍 언어 텍스트에 대해 훈련될 수 있어서, 새로운 컴퓨터 프로그램들에 대한 소스 코드를 생성할 수 있게 한다. 예로는 OpenAI 코덱스를 들 수 있다.
이미지: 텍스트 캡션이 있는 이미지 세트에 대해 훈련된 생성 AI 시스템에는 Imagen, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion 등이 포함된다(인공지능 아트, 생성 아트, 합성 미디어 참조). 텍스트 이미지 생성 및 신경 스타일 전달에 일반적으로 사용됩니다. 데이터 세트에는 LAION-5B 및 기타가 포함됩니다. 컴퓨터 비전에서 데이터 세트를 참조하십시오.
분자: 생성 AI 시스템은 DNA 또는 단백질을 나타내는 SMILES와 같은 아미노산 또는 분자 표현의 서열에 대해 훈련될 수 있다. 알파폴드와 같은 이러한 시스템은 단백질 구조 예측 및 약물 발견에 사용된다. 데이터셋은 다양한 생물학적 데이터셋을 포함한다.
음악: MusicLM과 같은 생성 AI 시스템은 "왜곡된 기타 리프에 의해 뒷받침되는 차분한 바이올린 멜로디"와 같은 텍스트 설명에 기초하여 새로운 음악 샘플을 생성하기 위해, 텍스트 주석과 함께 녹음된 음악의 오디오 파형에 대해 훈련될 수 있다.
비디오: 주석이 달린 비디오에 대해 훈련된 생성 AI는 시간적으로 일관된 비디오 클립을 생성할 수 있다. 예로는 RunwayML에 의한 Gen1, Meta Platforms에 의한 Make-A-Video 등이 있다.
멀티모달: 생성 AI 시스템은 다수의 생성 모델, 또는 다수의 유형의 데이터에 대해 트레이닝된 하나의 모델로부터 구축될 수 있다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-4의 한 버전은 텍스트 및 이미지 입력 모두를 수용한다.

Response: 생성 인공지능 데이터 세트의 텍스트 데이터 세트 예로는 북코퍼스, 위키피디아

What text data set examples of Generative artificial intelligence

A generative artificial intelligence or generative AI is a type of AI system capable of generating text, images, or other media in response to prompts. Generative AI systems use generative models such as large language models to statistically sample new data based on the training data set that was used to create them.

Notable generative AI systems include ChatGPT, a chatbot built by OpenAI using the GPT-3 and GPT-4 large language models and Bard, a chatbot built by Google using the LaMDA model. Other generative AI models include artificial intelligence art systems such as Stable Diffusion, Midjourney, and DALL-E.

Generative AI has potential applications across a wide range of industries, including software development, marketing, and fashion. Investment in generative AI surged during the early 2020s, with large companies such as Microsoft, Google, and Baidu as well as numerous smaller firms developing generative AI models.

Modalities
A detailed oil painting of figures in a futuristic opera scene
Théâtre d'Opéra Spatial, an image generated by Midjourney
A generative AI system is constructed by applying unsupervised or self-supervised machine learning to a data set. The capabilities of a generative AI system depend on the modality or type of the data set used.

Text: Generative AI systems trained on words or word tokens include GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4, and others (see List of large language models). They are capable of natural language processing, machine translation, and natural language generation and can be used as foundation models for other tasks. Data sets include BookCorpus, Wikipedia, and others (see List of text corpora).
Code: In addition to natural language text, large language models can be trained on programming language text, allowing them to generate source code for new computer programs. Examples include OpenAI Codex.
Images: Generative AI systems trained on sets of images with text captions include such as Imagen, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion and others (see Artificial intelligence art, Generative art, Synthetic media). They are commonly used for text-to-image generation and neural style transfer. Datasets include LAION-5B and others (See Datasets in computer vision).
Molecules: Generative AI systems can be trained on sequences of amino acids or molecular representations such as SMILES representing DNA or proteins. These systems, such as AlphaFold, are used for protein structure prediction and drug discovery. Datasets include various biological datasets.
Music: Generative AI systems such as MusicLM can be trained on the audio waveforms of recorded music along with text annotations, in order to generate new musical samples based on text descriptions such as "a calming violin melody backed by a distorted guitar riff".
Video: Generative AI trained on annotated video can generate temporally-coherent video clips. Examples include Gen1 by RunwayML and Make-A-Video by Meta Platforms.
Multimodal: A generative AI system can be built from multiple generative models, or one model trained on multiple types of data. For example, one version of OpenAI's GPT-4 accepts both text and image inputs.

text data set examples of Generative artificial intelligence Data sets include BookCorpus, Wikipedia


Instruction: 만 지역의 자갈 자전거의 매력을 설명하는 블로그 게시물의 첫 번째 단락을 쓰세요.

Response: 수년 동안, 사이클링은 만 지역의 필수품이었다. 온화한 기후, 자연에 쉽게 접근할 수 있는 환경, 자전거 친화적인 정서는 특히 최근 몇 년 동안 코로나의 증가로 인해 거리가 먼 야외 활동으로의 전환을 창출하면서 스포츠에 대한 꾸준한 관심을 불러일으켰다. 전통적으로 자전거는 산악 자전거, 도로 자전거, 사이클로크로스의 세 가지 양식을 가지고 있습니다. 최근 네 번째 모달리티인 자갈 자전거가 빠르게 인기를 끌고 있다.

Write the first paragraph of a blog post describing the appeal of gravel bikes in the bay area.

For many years, cycling has been a staple in the bay area. Its temperate climate, easy access to nature, and bike-friendly sentiment have fostered a steady growth of interest in the sport, especially with the rise of COVID creating a shift toward distanced outdoor activities in recent years. Traditionally, cycling has had three modalities: mountain biking, road biking, and cyclocross. Recently, a fourth modality, gravel biking, has had a rapid rise in popularity.


Instruction: 호랑이에 대한 흥미로운 사실들은 무엇인가요?

Response:
1. 호랑이 줄무늬는 독특하다.
2. 호랑이는 귀를 이용하여 의사소통을 할 수 있다.
3. 인도는 전 세계 호랑이 인구의 절반이 넘습니다.
4. 10명 중 1명만이 성공했습니다.

What are some interesting facts about tigers?

1. Tiger stripes are unique.
2. Tigers can use their ears to communicate.
3. India has over half the world's population of tigers.
4. Only one in ten hunts are successful.


Instruction: 전편 "엑스 파일" 영화가 몇 편이나 있나요?

Response: 두 번째는 "X-파일: 미래를 싸워라"와 "X-파일: 나는 믿고 싶다"

How many full-length "The X-Files" movies are there?

Two: "The X-Files: Fight the Future" and "The X-Files: I Want to Believe"


Instruction: 다음 각 음악 장르를 크게 인기 있거나 틈새 시장으로 분류: Rock, Hip Hop, Pop,   Heavy Metal, Bluegrass, Country

Response: 폭넓은 인기: 록, 힙합, 팝. 니치: 중금속, 블루그래스, 컨트리.

Classify each of the following music genres as broadly popular or niche: Rock, Hip Hop, Pop,   Heavy Metal, Bluegrass, Country

Broadly Popular: Rock, Hip Hop, Pop. Niche: Heavy Metal, Bluegrass, Country.


Instruction: 목욕과 샤워의 차이점은 무엇인가요?

Response: 목욕과 샤워는 모두 청소를 위한 일반적인 방법이지만 다양한 과정이 포함됩니다. 목욕은 누군가가 욕조를 채우고 그 욕조에 몸을 담그는 것이고, 샤워는 누군가가 청소를 하기 위해 일정한 물줄기 아래에 서 있는 것이다.

What is the difference between a bath and a shower?

While both a bath and a shower are common ways to get clean, they involve different processes. A bath is when someone fills a tub and immerses themselves in it, whereas a shower is when someone stands under a steady stream of water in order to get clean.


Instruction: 인도의 국새는 무엇인가?

Response: 피콕


Instruction: 보험이란 무엇일까요?

Response:
보험은 일정한 손실, 손해 또는 상해가 발생한 경우 당사자가 유상으로 다른 당사자에게 보상하기로 약정하는 금전적 손실로부터 보호하는 수단이다. 우발적이거나 불확실한 손실의 위험에 대해 헤지하기 위해 주로 사용되는 위험 관리의 한 형태이다.

보험을 제공하는 주체는 보험자, 보험회사, 보험운송인 또는 인수인으로 알려져 있다. 보험에 가입한 자 또는 실체를 보험 계약자로 하고, 그 보험의 적용을 받는 자 또는 실체를 피보험자라고 한다. 보험 거래는 보험 계약자가 보장된 손실이 발생한 경우 보험자가 피보험자에게 보상하기로 한 약속에 대한 대가로 보험자에게 지급(보험료)하는 형태로 보장되고, 알려져 있고, 상대적으로 적은 손실을 가정하는 것을 포함한다. 손실은 금융적일 수도 있고 아닐 수도 있지만, 금융 조건으로 환원될 수 있어야 한다. 나아가 일반적으로 피보험자가 소유권, 점유 또는 기존 관계에 의해 설정된 피보험 이익을 가지는 것을 포함한다.

Insurance is a means of protection from financial loss in which, in exchange for a fee, a party agrees to compensate another party in the event of a certain loss, damage, or injury. It is a form of risk management, primarily used to hedge against the risk of a contingent or uncertain loss.

An entity which provides insurance is known as an insurer, insurance company, insurance carrier, or underwriter. A person or entity who buys insurance is known as a policyholder, while a person or entity covered under the policy is called an insured. The insurance transaction involves the policyholder assuming a guaranteed, known, and relatively small loss in the form of a payment to the insurer (a premium) in exchange for the insurer's promise to compensate the insured in the event of a covered loss. The loss may or may not be financial, but it must be reducible to financial terms. Furthermore, it usually involves something in which the insured has an insurable interest established by ownership, possession, or pre-existing relationship.


Instruction: 코끼리를 냉장고에 넣는 단계는 무엇인가요?

Response: 일어나 넌 냉장고를 살 여유가 없어.

What are the steps to put an elephant into a fridge?


Instruction: 이들 각각이 "돈키호테"라는 책을 가리키는 것인지 말하라. "돈키호테", "엘 인제니오소 달고 돈키호테 데 라 만차", "엘 인제니오소 달고 돈키호테 데 라 만차", "엘 퀴호테", "돈키호테를 죽인 자", "돈키호테, 기사 오류"

Response:
'돈키호테' - 네
"El Ingenioso Hidalgo Don Quixote de la Mancha" - 네
"El Ingenioso Hidalgo Don Quijote de la Mancha" - 네
"엘 퀴조테" - 네
"Don Quijote" - 네
'돈키호테를 죽인 자'
'돈키호테, 나이트 어랜트'

Tell me whether each of these refers to the book called "Don Quixote": "Don Quixote", "El Ingenioso Hidalgo Don Quixote de la Mancha", "El Ingenioso Hidalgo Don Quijote de la Mancha", "El Quijote", "The Man Who Killed Don Quixote", "Don Quixote, Knight Errant"

"Don Quixote" - yes
"El Ingenioso Hidalgo Don Quixote de la Mancha" - yes
"El Ingenioso Hidalgo Don Quijote de la Mancha" - yes
"El Quijote" - yes
"Don Quijote" - yes
"The Man Who Killed Don Quixote" - no
"Don Quixote, Knight Errant" - no


Instruction: 윌 페렐에 대한 참고 문헌을 보면, 그가 어디서 그의 커리어를 시작했는지, 그가 어떤 코믹 배우의 일원으로 여겨지는지, 그가 얼마나 많은 골든 글로브상 후보에 올랐는지 알려준다.

Context:
존 윌리엄 페렐 (/~fɛrəl/; 1967년 7월 16일 출생)은 미국 배우, 코미디언, 작가, 프로듀서이다. 페렐은 1995년부터 2002년까지 공연한 NBC 스케치 코미디 시리즈 토요 나이트 라이브의 출연진으로 1990년대 중반 처음 자리를 잡았고, 이후 엘프(2003), 앵커맨: 론 버건디의 전설(2004), 킥 앤 비명(2005), 탈라데가 나이트: 리키 보비의 발라드(2006), 세미 프로(2008), 스텝 브라더스(2008), 로스트의 랜드(2009) 등 코미디 영화에 출연했다. 그는 2007년 그의 작문 파트너인 Adam McKay와 함께 코미디 웹사이트 Funny or Die를 설립했다. 다른 주목할 만한 영화 역할로는 소설보다 낯선 사람(2006), 다른 남자들(2010), 더 캠페인(2012), 겟 하드(2015), 홈즈 앤 왓슨(2018), 애니메이션 영화 퀴리어스 조지(2006), 메가마인드(2010), 레고 무비 영화 프랜차이즈(2014-2019)가 있다.

페렐은 잭 블랙, 벤 스틸러, 스티브 캐럴, 빈스 본, 폴 러드, 오언과 루크 윌슨 형제 등 1990년대 후반과 2000년대에 등장한 할리우드 유력 코믹 배우들의 세대인 ‘프라트 팩’의 멤버로 꼽힌다. 토요 나이트 라이브 작품으로는 에미상 후보, 더 프로듀서(2005년)와 픽션보다 낯선 사람(2006년) 연기, 바이스(2018년) 제작으로 골든글로브상 후보 3명을 받았다. 그는 또한 영국 GQ 올해의 남자 시상식에서 2015년 최고의 코미디언으로 선정되었다. 페렐은 2015년 3월 24일 할리우드 명예의 거리에서 스타를 받았다.

Response: 윌 페렐은 NBC 스케치 코미디 시리즈 "토요일 밤 라이브"에서 그의 경력을 시작했다. 그는 "프라트 팩"의 일원으로 여겨지며, 세 번의 골든 글로브상 후보에 올랐다.

Given a reference text about Will Ferrell, tell me where he kickstarted his career, what group of comic actors he is considered part of, and how many Golden Globe Award nominations he has.

John William Ferrell (/ˈfɛrəl/; born July 16, 1967) is an American actor, comedian, writer, and producer. Ferrell first established himself in the mid-1990s as a cast member on the NBC sketch comedy series Saturday Night Live, where he performed from 1995 to 2002, and has subsequently starred in comedy films such as Elf (2003), Anchorman: The Legend of Ron Burgundy (2004), Kicking & Screaming (2005), Talladega Nights: The Ballad of Ricky Bobby (2006), Semi-Pro (2008), Step Brothers (2008), and Land of the Lost (2009). He founded the comedy website Funny or Die in 2007 with his writing partner Adam McKay. Other notable film roles include Stranger than Fiction (2006), The Other Guys (2010), The Campaign (2012), Get Hard (2015), Holmes & Watson (2018), and the animated films Curious George (2006), Megamind (2010) and The Lego Movie film franchise (2014–2019).

Ferrell is considered a member of the "Frat Pack", a generation of leading Hollywood comic actors who emerged in the late 1990s and the 2000s, including Jack Black, Ben Stiller, Steve Carell, Vince Vaughn, Paul Rudd, and brothers Owen and Luke Wilson. He received an Emmy Award nomination for his work on Saturday Night Live, and three Golden Globe Award nominations for acting in The Producers (2005) and Stranger than Fiction (2006) and for producing Vice (2018). He was also named the best comedian of 2015 in the British GQ Men of the Year awards. Ferrell received a star on the Hollywood Walk of Fame on March 24, 2015.

Will Ferrell kickstarted his career on the NBC sketch comedy series "Saturday Night Live". He is considered part of the "Frat Pack", and has received three Golden Globe Award nominations.


Instruction: 1마일은 얼마나 걸리나요?

Response: 1마일은 5,280피트입니다.


Instruction: 그 대목에서 박티 시인의 이름을 몇 개 지어라.

Context: 중세 후기 힌두교의 박티 운동은 7세기에 시작되었으나 12세기 이후 급속히 확대되었다. 이 시기에는 라마누자차랴, 베단타 데시카, 마드바차랴, 발라바차랴 등의 학자들의 영향을 받아 바슈나비스 삼프라다야(지명이나 공동체)가 성장하였다. 마나발라 마모니갈, 남데브, 라만다, 샨카데프, 수르다스, 툴시다스, 에나스, 야가라자, 차타냐 마하프라부 등 박티 시인들 또는 교사들은 바이슈나비즘의 팽창에 영향을 미쳤다. 심지어는 메이라(메화르와 라자스탄의 공주)도 이 특정 운동에 참여했다. 이 바이슈나비스 삼프라다야 설립자들은 12세기에는 아드바이타 베단타, 특히 13세기에는 베단타 데시카와 마드바에 대한 샨카라의 교리를 거부하고 알바르(스리 바이슈나바스)의 헌신적인 전통에 대한 신학을 구축했다. 인도 북부와 동부에서 바이슈나비스는 14세기에는 라마난다, 15세기에는 산카라데바, 16세기에는 발라바와 차타야의 다양한 중세 후기 운동을 일으켰다. 역사적으로, 샤타냐 마하프라부는 산나시가 된 후 16세기 초에 크리슈나의 성스러운 이름을 부르는 회중을 창단했다.

Response: 마나발라 마모니갈, 남뎁, 라만다, 산카르데프, 수르다스, 툴시다스, 에나트, 티아가라자, 차타냐 마하프라부

Name a few Bhakti poets from the passage.

The Bhakti movement of late medieval Hinduism started in the 7th century, but rapidly expanded after the 12th century. It was supported by the Puranic literature such as the Bhagavata Purana, poetic works, as well as many scholarly bhasyas and samhitas.This period saw the growth of Vashnavism Sampradayas (denominations or communities) under the influence of scholars such as Ramanujacharya, Vedanta Desika, Madhvacharya and Vallabhacharya. Bhakti poets or teachers such as Manavala Mamunigal, Namdev, Ramananda, Sankardev, Surdas, Tulsidas, Eknath, Tyagaraja, Chaitanya Mahaprabhu and many others influenced the expansion of Vaishnavism.Even Meera (princess of Mehwar and Rajasthan) took part in this specific movement. These Vaishnavism sampradaya founders rejected Shankara's doctrines of Advaita Vedanta, particularly Ramanuja in the 12th century, Vedanta Desika and Madhva in the 13th, building their theology on the devotional tradition of the Alvars (Sri Vaishnavas).In North and Eastern India, Vaishnavism gave rise to various late Medieval movements Ramananda in the 14th century, Sankaradeva in the 15th and Vallabha and Chaitanya in the 16th century. Historically, it was Chaitanya Mahaprabhu who founded congregational chanting of holy names of Krishna in the early 16th century after becoming a sannyasi.


Instruction: 농구는 왜 세계에서 가장 빠르게 성장하는 스포츠일까요?

Response: 농구는 지난 몇 년 동안 NBA가 전 세계적으로 성장했기 때문에 세계에서 가장 빠르게 성장하는 스포츠이다. 중국, 인도, 아프리카와 같은 다른 나라들에서 인기가 높아지면서 세계 각지에서 온 많은 재능 있는 선수들이 붐을 이루고 있다. 르브론 제임스, 스티븐 커리 등 현재 NBA 스타들이 이 스포츠의 글로벌 홍보대사가 되면서 계속 성장할 것이다.

Why is basketball the fastest growing sport in the world?

Basketball is the fastest growing sport in the world because of the growth the NBA has had globally over the past few years. With popularity rising in other countries like China, India, Africa and many more it has seen a boom in many talented players who has come from different parts of the world. It will continue to grow as current NBA stars such as Lebron James and Stephen Curry have become global ambassadors of the sport.


Instruction: 말라야람과 말라야래의 차이점은 무엇인가요?

Response: 말레이얄람은 인도 케랄라 남부 주에서 사용되는 드라비디안어이다. 그것은 타밀과 밀접한 관련이 있지만 언어 자체의 기원은 여전히 학자들 사이에서 논쟁의 여지가 있다. 반면에 말라야에(또는 말라야)는 케랄라에서 유래한 사람을 나타내기 위해 사용되는 용어이다. 또한 케랄라이트라는 용어는 케랄라에서 온 누군가를 나타내는 대체 용어로 자주 사용된다.

What is the difference between Malayalam and Malayalaee?

Malayalam is a Dravidian language spoken in the southern state of Kerala, India. it is closely related to Tamil though the origins of the language themselves are still disputed among scholars. Malayalaee (or Malayali), on the other hand, is a term used to denote a person originating from Kerala. The term Keralite is also often used as an alternative term to denote someone hailing from Kerala.


Instruction: 금리와 인플레이션은 채권 가격에 어떤 영향을 미치나요?

Response: 금리는 채권 가격에 반비례하는 영향을 미친다. 통상 금리가 오르면서 기존에 일정 만기와 쿠폰으로 판매되던 기존 채권은 투자자들이 더 높은 이자 지급을 위해 새로운 채권을 얻을 수 있어 평가절하 상태에 놓인다. 연준이 금리를 인상하여 인플레이션을 통제하려고 하는 인플레이션 중에도 마찬가지로 채권가격에 역효과가 있다. 모든 채권들이 금리에 동일한 방식으로 반응하는 것은 아니라는 점에 유의하는 것이 중요하다. 예를 들어, 단기 이자율 채권은 거의 즉시 그 영향을 느낄 수 있는 반면 장기 채권은 점진적이지만 더 충격적인 가격 변화를 볼 가능성이 있다. 중요한 것은 인플레이션을 기준으로 채권의 원금이치를 조정하는 채권의 일종인 국채 인플레이션 보호 증권이 있다는 점이다.

How does interest rates and inflation impact bond prices?

Interest rates have an inverse effect on bond prices. Typically as the interest rate go up, the existing bonds that were sold previously at a certain maturity and coupon, now stands devalued as investors can get a newer bond for higher interest payments.  Similarly during inflation as Fed tries to control inflation by raising interest rates it has the inverse effect on bond prices. It is important to note that not all bonds react the same way to interest rates. For example, short term interest rate bonds may feel the impact almost immediately while long term bonds may have a gradual but likely to see more impactful price change. It is important to note that there are Treasury Inflation protected securities, a type of a bond that adjust principal value of the bond based on inflation.


Instruction: 피클볼이 왜 지구상에서 가장 위대한 스포츠일까요?

Response: 피클볼이 지구상에서 가장 위대한 스포츠라면 논쟁의 여지가 있지만, 피클볼은 멋진 스포츠이다. 피케볼은 시작하려면 기술이 거의 필요하지 않습니다. 라케로 공을 치고 작은 코트를 이동할 수 있어야 합니다. 피케볼은 탁구와 테니스 사이의 크로스이지만 더 간단하다. 그것은 당신을 움직이게 하고 상당한 살인이나 연습을 요구하지 않고 빠르게 움직입니다. 피클볼은 사교 스포츠로, 보통 2~4인 1조로 경기를 치르고 사람들은 일반적으로 여러 경기를 설정으로 치른다.

Why is pickleball the greatest sport on the planet?

Pickleball is a wonderful sport, though it is arguable if it is the greatest sport on the planet. Pickeball requires little skill to get started, you simply need to be able to hit a ball with a raquet and move around a small court. Pickeball is a cross between ping pong and tennis but is simpler. It gets you moving and is fast-paced without requiring significant kill or practice. Pickleball is a social sport, it is usually played in groups of two or four and people generally play multiple games in a setting.


Instruction: 알파벳 순으로 나열된 이 텍스트의 미분 방정식을 사용하여 과학의 영역을 추출한다.

Context:
미분 방정식은 함수 자체의 값과 다양한 차수의 미분 값을 연관시키는 하나 또는 여러 변수의 미지 함수에 대한 수학 방정식이다. 미분 방정식은 공학, 물리학, 경제학, 생물학 및 기타 분야에서 중요한 역할을 한다.

미분 방정식은 과학 기술의 많은 영역에서 발생하는데, 특히 일부 연속적으로 변하는 양(함수에 의해 모델링됨)과 공간 또는 시간의 변화율(미분으로 표현됨)을 포함하는 결정론적 관계가 알려지거나 가정될 때 발생한다. 이것은 고전역학에서 설명되는데, 여기서 신체의 운동은 시간 값이 변함에 따라 그 위치와 속도에 의해 설명된다. 뉴턴의 법칙은 하나(몸에 작용하는 위치, 속도, 가속도 및 다양한 힘을 감안할 때)가 이러한 변수를 시간의 함수로서 미지의 몸 위치에 대한 미분 방정식으로 동적으로 표현할 수 있게 한다. 일부 경우에, 이 미분 방정식(운동 방정식이라 함)은 명시적으로 해결될 수 있다.

Response:
다음은 미분 방정식의 알파벳순으로 정렬된 응용 프로그램의 목록이다:
- 생물학
- 경제학
- 엔지니어링
- 물리학

Extract the areas of science using differential equations in this text in an alphabetically ordered list.

A differential equation is a mathematical equation for an unknown function of one or several variables that relates the values of the function itself and its derivatives of various orders. Differential equations play a prominent role in engineering, physics, economics, biology, and other disciplines.

Differential equations arise in many areas of science and technology, specifically whenever a deterministic relation involving some continuously varying quantities (modelled by functions) and their rates of change in space or time (expressed as derivatives) is known or postulated. This is illustrated in classical mechanics, where the motion of a body is described by its position and velocity as the time value varies. Newton's laws allow one (given the position, velocity, acceleration and various forces acting on the body) to express these variables dynamically as a differential equation for the unknown position of the body as a function of time. In some cases, this differential equation (called an equation of motion) may be solved explicitly.

Here is a list of alphabetically sorted applications of differential equations:
- Biology
- Economics
- Engineering
- Physics


Instruction: 천체 사진에서 교정 프레임은 무엇인가요?

Response: 교정 프레임은 천체 사진 이미지의 품질을 개선하고 외부 소스의 노이즈를 줄이기 위해 사용되는 추가 노출이다. 사용된 보정 프레임에는 다크 프레임, 바이어스 프레임 및 플랫 프레임의 세 가지 일반적인 유형이 있습니다. 열 잡음 및 핫 픽셀에서 센서 판독 잡음 및 불균일한 필드 조명에 이르기까지 각 유형의 교정 프레임은 초기 이미지에서 특정 유형의 잡음을 줄이기 위해 노력한다. 이 보정 프레임은 일반적으로 카메라가 동일한 구성 및 온도에 있는 동안 이미지와 함께 촬영된 다음 초기 이미지에서 감산하여 노이즈를 줄이고 품질을 향상시킵니다.

What are calibration frames in astrophotography?

Calibration frames are additional exposures used to improve the quality of astrophotography images and reduce noise from outside sources. There are three common types of calibration frames used, Dark Frames, Bias Frames, and Flat Frames. From thermal noise and hot pixels to sensor readout noise and uneven field illumination, each type of calibration frame tries to reduce a specific type of noise from the initial images. These calibration frames are normally taken alongside your images while the camera is in the same configuration and temperature and are then subtracted from the initial images reducing the noise and improving the quality.


Instruction: 복잡성에서 바이너리 개념을 비판적으로 분석하는 프리드리히 니체의 "선악을 넘어"에 대해 생각할 수 있도록 돕는 5개의 독특하고 독창적인 진술문을 쓰다.

Response:
1. 흑백 영화는 많은 수의 그레이스케일 픽셀을 포함한다.
2. 21세기의 과학계는 일부 복잡한 진단을 위해서는 평가가 스펙트럼에 배치되어야 한다고 받아들인다.
3. 포인트 포워드는 가드 및 포워드만 포함하는 공식 로스터에서 결코 발견되지 않는 특히 가치 있는 농구 포지션이다.
4. 지능적으로 글을 쓰는 사람은 장황한 경우가 많고 단순하게 글을 쓰는 사람은 문법적으로 틀린 경우가 많다; 가장 좋은 문장은 단순하고 지능적이다.
5.  가장 부유한 사람들은 엘리트 대학에 갔고, 어떤 경우에는 90%의 학생이 거부되지만, 어떤 경우에는 "C 학생이 세상을 운영합니다."라고 말합니다.

Write 5 distinct, unique and creative statements that help someone think about Friedrich Nietzsche's "Beyond Good & Evil", which critically analyzes the idea of binaries in complexity

1. Black and white movies contain a high number of greyscale pixels.
2. The scientific community in the 21st century embraces that for some complex diagnoses, the evaluation should be placed on a spectrum.
3. The point-forward is an especially valuable basketball position that is never found on an official roster, which only contains guards and forwards.
4. Those who write intelligently are often verbose and those who write simply are often grammatically incorrect; the best sentences are simple and intelligent.
5.  The wealthiest people went to elite universities where in some cases 90 percent of students are denied but some say "C students run the world".


Instruction: 어떤 문명이 유카탄 반도를 가로질러 사원을 지었나요?

Response: 마야 문명은 유카탄 반도에 기반을 두고 있었다.

What civilization built temples across the Yucatan peninsula?

The Mayan civilization was based in the Yucatan peninsula


Instruction: 우리가 왜 빙산의 일각을 말하는가?

Response:
빙산의 크기/질량 대부분은 물에 잠기는 경향이 있다. 따라서, 그들의 크기는 표면에서 볼 때 오해의 소지가 있습니다.
그래서 빙산의 일각이라는 표현은 우리가 빙산의 작은 부분만을 볼 때 큰 문제를 언급한다.

Majority of Icebergs size/mass tends to be submerged under water. So, their size is misleading when seen from above surface.
So the expression tip of the iceberg refers to a big issue when we see only a small part of it.


Instruction:
다음들을 비행기 또는 헬리콥터로 분류한다:
- EC-135
- DC-10
- Antonov An 225
- 보잉 787
- 벨 206
- MD-500
- MD-11
- 에어버스 A320
- 에어버스 H165
- Cessna 172

Response:
비행기!
- McDonnell Douglas DC-10
- 안토노프 An-225
- 보잉 787
- MD-11
- 에어버스 A320
- Cessna 172

헬리콥터:
- 벨 206
- 로빈슨 R44
- MD-500
- 에어버스 H165

Classify the following as either airplanes or helicopters:
- EC-135
- DC-10
- Antonov An 225
- Boeing 787
- Bell 206
- MD-500
- MD-11
- Airbus A320
- Airbus H165
- Cessna 172

Airplanes:
- McDonnell Douglas DC-10
- Antonov An-225
- Boeing 787
- MD-11
- Airbus A320
- Cessna 172

Helicopters:
- Bell 206
- Robinson R44
- MD-500
- Airbus H165


Instruction: 추운 겨울이 있는 곳에서 할 일을 생각해 보세요. 답변을 총알 목록으로 제공합니다.

Response:
- 눈사람 만들기
눈싸움을 해
- 바둑썰매
바둑 스키
- Go skating
- Go snowshoe

Think of things to do in a place with cold winters. Provide answer as a bullet list.

- Build a snowman
- Have a snowball fight
- Go sledding
- Go skiing
- Go skating
- Go snowshoeing


Instruction: 자전거 구매를 고려하고 있다면 예산을 고려하여 온라인으로 리뷰를 검색하고 친구와 이야기하고 테스트해 보세요!

Response: 어떤 자전거를 사고 싶은지 고려할 때, 시험해 보는 것을 강력히 권장합니다! 그런 다음 색상, 유형, 내구성, 편안함, 비용 및 리뷰를 고려하십시오.

If you are considering buying a bicycle consider your budget, look up the reviews online, talk to friends, and test them out!

When considering what bicycle you would like to buy, I strongly encourage you to test them out! Then take into consideration color, type, durability, comfort, cost and reviews.


Instruction: 어떤 악기가 현악기인지 타악기인지 식별: 워블 보드, 스키톨트

Response: 셰이톨트는 끈이고 워블 보드는 타악기예요

Identify which instrument is string or percussion: Wobble board, Scheitholt

Scheitholt is string, Wobble board is percussion.


Instruction: 완전히 지불된 몫은 무엇입니까?

Response: 주식은 발행회사가 그 주식에 대한 대금을 모두 지급받았을 때 전액 지급된다.

A share becomes fully paid when the company issuing it has received all the money due for the share.


Instruction: 2001년 9월 11일에 무슨 일이 있었나요?

Context: 흔히 9·11 테러로 알려진 9·11 테러는 2001년 9월 11일 무장 이슬람 극단주의 네트워크 알카에다가 미국을 상대로 벌인 4건의 조정한 자살 테러였다. 그날 아침 19명의 테러리스트들이 동해안에서 캘리포니아로 이동할 예정인 상업용 여객기 4대를 납치했다. 납치범들은 처음 두 대의 비행기를 뉴욕시 세계무역센터 트윈타워에, 세 번째 비행기를 워싱턴DC 인근 버지니아주 알링턴카운티에 있는 펜타곤(미군본부)에 충돌시켰다. 네 번째 비행기는 마찬가지로 워싱턴DC 연방정부 청사를 들이받을 의도였지만 여객기 반란에 따라 들판에 추락했다. 그 공격은 거의 3,000명의 사람들을 죽이고 테러와의 세계 전쟁을 선동했다

Response:
흔히 9·11 테러로 알려진 9·11 테러는 2001년 9월 11일 무장 이슬람 극단주의 네트워크 알카에다가 미국을 상대로 벌인 4건의 조정한 자살 테러였다. 그날 아침 19명의 테러리스트들이 동해안에서 캘리포니아로 이동할 예정인 상업용 여객기 4대를 납치했다. 납치범들은 처음 두 대의 비행기를 뉴욕시 세계무역센터 트윈타워에, 세 번째 비행기를 워싱턴DC 인근 버지니아주 알링턴카운티에 있는 펜타곤(미군본부)에 충돌시켰다. 네 번째 비행기는 마찬가지로 워싱턴DC 연방정부 청사를 들이받을 의도였지만 여객기 반란에 따라 들판에 추락했다. 그 공격은 거의 3,000명의 사람들을 죽이고 테러와의 세계 전쟁을 선동했다

첫 번째 충격은 아메리칸 에어라인 11편, 17분 후인 9시 3분 맨하탄 로어맨해튼의 월드 트레이드센터 단지 북탑과 충돌했고, 월드 트레이드센터 남탑은 유나이티드 에어라인 175편과 충돌했다. 110층짜리 초고층 건물 모두 1시간 41분 만에 무너져 WTC 단지 내 나머지 5개 건물이 파괴되고 타워를 둘러싼 다른 여러 건물들이 파손되거나 파괴됐다. 세 번째 항공편인 아메리칸 에어라인 77편이 오전 9시 37분께 펜타곤과 충돌해 일부 붕괴 사고가 발생했다. 네 번째이자 마지막 비행편인 유나이티드 항공 93편은 워싱턴 D.C.의 방향으로 비행했는데, 이전의 공격들에 경각심을 갖고 비행기의 승객들이 비행기를 조종하려고 시도했지만, 납치범들은 결국 오전 10시 3분 섕스빌 인근 펜실베이니아주 스토니크릭 타운십의 한 들판에서 비행기를 추락시켰다. 조사관들은 93편 비행기가 미국 의사당이나 백악관 중 하나라고 판단했다.

공격 몇 시간 만에 중앙정보부는 알카에다의 소행이라고 판단했다. 미국은 알카에다를 아프가니스탄에서 추방하고 지도자인 오사마 빈 라덴을 인도하라는 미국의 요구를 따르지 않았던 탈레반을 퇴진시키기 위해 테러와의 전쟁을 개시하고 아프가니스탄을 침공함으로써 공식적으로 대응했다. 미국이 북대서양조약 제5조를 발동한 것은 동맹국들에게 알카에다와 싸우기 위해서다. 미국과 나토 지상군이 아프가니스탄을 휩쓸면서 빈 라덴은 화이트 산맥으로 피신했고, 그곳에서 미국 주도의 군대에 의한 포획을 아슬아슬하게 피했다. 비록 빈 라덴이 처음에 어떠한 개입도 부인했지만, 2004년에 그는 공식적으로 그 공격이 자신들의 소행이라고 주장했다. 알카에다의 인용된 동기에는 미국의 이스라엘 지원, 사우디아라비아 주둔 미군, 이라크 제재 등이 포함됐다. 거의 10년 동안 포획을 피한 빈 라덴은 2011년 5월 2일 미군에 의해 살해되었고, 2021년까지 미국과 나토군은 아프가니스탄에 남아 있었다.

이 공격으로 인해 2,977명의 비납치자 사망, 불확실한 부상 수, 상당한 장기 건강상의 결과, 최소 100억 달러의 인프라 및 재산 피해가 발생했다. 인류 역사상 가장 치명적인 테러 공격은 물론 미국 역사상 소방관과 법 집행관에게 가장 치명적인 사건으로 남아 있으며 각각 340명과 72명이 사망했다. 세계 무역 센터와 그 주변 지역의 파괴는 뉴욕시 경제에 심각한 해를 끼치고 세계 시장 충격을 유발했다. 다른 많은 국가들은 반 테러리즘 입법을 강화하고 법 집행 기관과 정보 기관의 권한을 확대했다. 세계무역센터 부지(구어적으로 ‘그라운드 제로’) 정리는 8개월이 소요돼 2002년 5월 완공됐고, 국방부는 1년 만에 보수됐다. 원월드무역센터는 교체단지 설계가 지연된 뒤 2006년 11월 착공해 2014년 11월 문을 열었다. 이번 공격의 기념물로는 뉴욕시의 국립 9·11기념관, 버지니아주 알링턴 카운티의 펜타곤 기념관, 펜실베니아 추락현장의 93편 국립기념관 등이 있다.

The September 11 attacks, commonly known as 9/11, were four coordinated suicide terrorist attacks carried out by the militant Islamist extremist network al-Qaeda against the United States on September 11, 2001. That morning, nineteen terrorists hijacked four commercial airliners scheduled to travel from the East Coast to California. The hijackers crashed the first two planes into the Twin Towers of the World Trade Center in New York City and the third into the Pentagon (the headquarters of the United States military) in Arlington County, Virginia, near Washington, D.C. The fourth plane was similarly intended to hit a federal government building in D.C., but crashed in a field following a passenger revolt. The attacks killed nearly 3,000 people and instigated the global war on terror.

The first impact was that of American Airlines Flight 11. It was crashed into the North Tower of the World Trade Center complex in Lower Manhattan at 8:46 a.m. Seventeen minutes later, at 9:03, the World Trade Center's South Tower was hit by United Airlines Flight 175. Both 110-story skyscrapers collapsed within an hour and forty-one minutes, bringing about the destruction of the remaining five structures in the WTC complex, as well as damaging or destroying various other buildings surrounding the towers. A third flight, American Airlines Flight 77, crashed into the Pentagon at 9:37 a.m., causing a partial collapse. The fourth and final flight, United Airlines Flight 93, flew in the direction of Washington, D.C. Alerted to the previous attacks, the plane's passengers attempted to gain control of the aircraft, but the hijackers ultimately crashed the plane in a field in Stonycreek Township, Pennsylvania, near Shanksville at 10:03 a.m. Investigators determined that Flight 93 target was either the United States Capitol or the White House.

Within hours of the attacks, the Central Intelligence Agency determined that al-Qaeda was responsible. The United States formally responded by launching the war on terror and invading Afghanistan to depose the Taliban, which had not complied with U.S. demands to expel al-Qaeda from Afghanistan and extradite its leader, Osama bin Laden. The U.S.'s invocation of Article 5 of the North Atlantic Treaty—its only usage to date—called upon allies to fight al-Qaeda. As U.S. and NATO ground forces swept through Afghanistan, bin Laden fled to the White Mountains, where he narrowly avoided capture by U.S.-led forces. Although bin Laden initially denied any involvement, in 2004 he formally claimed responsibility for the attacks. Al-Qaeda's cited motivations included U.S. support of Israel, the presence of U.S. troops in Saudi Arabia, and sanctions against Iraq. After evading capture for almost a decade, bin Laden was killed by the U.S. military on May 2, 2011. U.S. and NATO troops remained in Afghanistan until 2021.

The attacks resulted in 2,977 non-hijacker fatalities, an indeterminate number of injuries, and substantial long-term health consequences, in addition to at least $10 billion in infrastructure and property damage. It remains the deadliest terrorist attack in human history as well as the single deadliest incident for firefighters and law enforcement officers in U.S. history, with 340 and 72 killed, respectively. The destruction of the World Trade Center and its environs seriously harmed the New York City economy and induced global market shocks. Many other countries strengthened anti-terrorism legislation and expanded their powers of law enforcement and intelligence agencies. Cleanup of the World Trade Center site (colloquially "Ground Zero") took eight months and was completed in May 2002, while the Pentagon was repaired within a year. After delays in the design of a replacement complex, the One World Trade Center began construction in November 2006 and opened in November 2014. Memorials to the attacks include the National September 11 Memorial & Museum in New York City, the Pentagon Memorial in Arlington County, Virginia, and the Flight 93 National Memorial at the Pennsylvania crash site.


Instruction: 노바티스는 누구인가?

Context: 노바티스 AG는 스위스 바젤과 미국 매사추세츠주 케임브리지에 본사를 둔 스위스 다국적 제약회사(글로벌 리서치)다. 글로벌 톱5에 꾸준히 오른 노바티스는 세계 최대 제약사 중 하나로 2022년 매출 4위를 기록했다.

Response:
노바티스 AG는 스위스 바젤과 미국 매사추세츠주 케임브리지에 본사를 둔 스위스 다국적 제약회사(글로벌 리서치)다.

글로벌 톱5에 꾸준히 오른 노바티스는 세계 최대 제약사 중 하나로 2022년 매출 4위를 기록했다.

Novartis AG is a Swiss multinational pharmaceutical corporation based in Basel, Switzerland and Cambridge, Massachusetts, United States (global research). Consistently ranked in the global top five, Novartis is one of the largest pharmaceutical companies in the world and was the fourth largest by revenue in 2022.


Instruction:
JVM의 "가비지 컬렉션" 로그는 다음과 같이 포맷됩니다.
1. 각 라인은 타임스탬프에서 시작하는 단일 가비지 컬렉션 동작을 나타낸다.
2. JVM에서 서로 다른 메모리 영역의 전후 크기는  "MemoryArea : BeforeSize->AfterSize(AllocatedSize)"로 표시됩니다. 여기서 MemoryArea는 PSYoungGen, ParOldGen 또는 Metaspace 중 하나입니다.
3. "MemoryArea:"가 생략된 경우, JVM의 메모리 전체의 전후 크기를 나타낸다.
4. 각 라인은 작업에 걸린 시간을 초 단위로 갖는다.

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2023-03-30T07:33:45.139+0000: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 20627835K->20519977K(24681984K)] [ParOldGen: 57435465K->57435334K(57435648K)] 78063301K->77955311K(82117632K), [Metaspace: 242185K->242185K(260096K)], 31.8680480 secs] [Times: user=388.66 sys=2.88, real=31.87 secs]
2023-03-30T07:34:17.045+0000: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 20646400K->20529987K(24681984K)] [ParOldGen: 57435334K->57435313K(57435648K)] 78081734K->77965301K(82117632K), [Metaspace: 242185K->242185K(260096K)], 30.6528436 secs] [Times: user=370.84 sys=3.05, real=30.65 secs]
2023-03-30T07:35:08.312+0000: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 20646400K->20552578K(24681984K)] [ParOldGen: 57435313K->57435312K(57435648K)] 78081713K->77987890K(82117632K), [Metaspace: 242202K->242202K(260096K)], 31.3030289 secs] [Times: user=380.50 sys=2.90, real=31.30 secs]
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2023-03-30T07:36:11.199+0000: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 20646400K->20562436K(24681984K)] [ParOldGen: 57435297K->57435260K(57435648K)] 78081697K->77997697K(82117632K), [Metaspace: 242238K->242238K(260096K)], 31.1358920 secs] [Times: user=378.46 sys=3.00, real=31.14 secs]

Response:
1. 로그는 2023년 3월 30일 오전 7시부터 7시 36분까지 36분 간격으로 47개의 GC 작업을 수행합니다.
2. GC 작동은 대략 분당 1초에서 시작하여 각각 5초 미만으로 걸리지만, 오전 7시 23분 이후에는 갑자기 각각 약 30초가 걸리고 분당 두 번 발생한다. 즉, 초기에는 GC 연산이 JVM 시간의 작은 부분을 차지하는 반면, 나중에는 거의 모든 시간을 차지한다.
3. 이 두 번째 기간의 GC 동작은 전체 메모리 크기 및 PSYoungGen, ParOldGen 및 Metaspace 메모리 영역에서 매우 약간의 감소를 초래한다. 이 행동은 특히 오전 7시 26분 51분 이후에 심각하다.
4. 이는 거의 결과 없이 GC 동작에서 많은 시간을 소비했음을 나타낸다.
5. 전체 메모리 크기는 처음에는 49.5GB에서 52.3GB로 천천히 증가하지만 두 번째 기간에는 약 78GB에서 최대가 됩니다.
6. 할당된 메모리 크기는 GC 동작의 두 번째 기간 동안 82GB로 고정되어, 외부 제한을 나타낸다.
7. 최대 할당 메모리를 82GB 제한 이상으로 늘리고, 가능하면 두 배로 늘리고, JVM을 다시 실행하는 것을 권장합니다.

The "Garbage collection" log of a JVM is formatted as follows:
1. Each line represents a single garbage collection operation starting at the timestamp.
2. The before and after sizes of different memory areas in the JVM are shown as  "MemoryArea : BeforeSize->AfterSize(AllocatedSize)" where MemoryArea is one of PSYoungGen, ParOldGen, or Metaspace.
3. If the "MemoryArea:" is omitted, it represents the before and after size of the entire JVM's memory.
4. Each line has the time taken for the operation in seconds.

Summarize the following log and note any significant anomalies:
2023-03-30T07:00:19.800+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 17197776K->2224032K(21782528K)] 64496630K->49524856K(79218176K), 3.2658630 secs] [Times: user=4.53 sys=0.00, real=3.27 secs]
2023-03-30T07:01:06.553+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 17471392K->2195300K(22969344K)] 64772216K->49530782K(80404992K), 3.3074224 secs] [Times: user=4.63 sys=0.00, real=3.30 secs]
2023-03-30T07:01:56.129+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 19045732K->2429792K(22598656K)] 66381214K->49767742K(80034304K), 3.5912859 secs] [Times: user=4.94 sys=0.00, real=3.59 secs]
2023-03-30T07:02:46.034+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 19280224K->2428421K(23520768K)] 66618174K->49768148K(80956416K), 3.6520001 secs] [Times: user=5.07 sys=0.03, real=3.65 secs]
2023-03-30T07:03:39.130+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 20488709K->2600800K(23257088K)] 67828436K->49943004K(80692736K), 3.8378192 secs] [Times: user=5.19 sys=0.00, real=3.84 secs]
2023-03-30T07:04:31.634+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 20661088K->2550592K(23885312K)] 68003292K->49894476K(81320960K), 3.7886199 secs] [Times: user=5.15 sys=0.00, real=3.78 secs]
2023-03-30T07:05:28.784+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 21416768K->2709510K(23698432K)] 68760652K->50055163K(81134080K), 3.9951697 secs] [Times: user=5.54 sys=0.00, real=3.99 secs]
2023-03-30T07:06:24.857+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 21575686K->2709696K(24113664K)] 68921339K->50058933K(81549312K), 4.0210395 secs] [Times: user=5.47 sys=0.01, real=4.02 secs]
2023-03-30T07:07:21.991+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 22106304K->2835749K(24000512K)] 69455541K->50186794K(81436160K), 4.0703042 secs] [Times: user=5.76 sys=0.00, real=4.06 secs]
2023-03-30T07:08:18.668+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 22232357K->2785312K(24265216K)] 69583402K->50204626K(81700864K), 4.1296625 secs] [Times: user=5.77 sys=0.00, real=4.13 secs]
2023-03-30T07:09:16.891+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 22510624K->2834405K(24177664K)] 69929938K->50255520K(81613312K), 4.2070487 secs] [Times: user=5.89 sys=0.01, real=4.21 secs]
2023-03-30T07:10:15.553+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 22559717K->2842896K(24403456K)] 69980832K->50266688K(81839104K), 4.2489383 secs] [Times: user=5.83 sys=0.02, real=4.24 secs]
2023-03-30T07:11:15.412+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 22863632K->2880069K(24334848K)] 70287424K->50306742K(81770496K), 4.2983311 secs] [Times: user=6.01 sys=0.00, real=4.29 secs]
2023-03-30T07:12:17.330+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 22900805K->2670097K(24596992K)] 70327478K->50099432K(82032640K), 3.9450690 secs] [Times: user=5.44 sys=0.00, real=3.95 secs]
2023-03-30T07:13:15.713+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 23009297K->2684375K(24459776K)] 70438632K->50115773K(81895424K), 3.9758416 secs] [Times: user=5.53 sys=0.00, real=3.97 secs]
2023-03-30T07:14:12.939+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 23023575K->2678912K(24829952K)] 70454973K->50113093K(82265600K), 3.9702778 secs] [Times: user=5.52 sys=0.00, real=3.97 secs]
2023-03-30T07:15:12.343+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 23508608K->2753575K(24717312K)] 70942789K->50189628K(82152960K), 4.0754481 secs] [Times: user=5.72 sys=0.00, real=4.08 secs]
2023-03-30T07:16:13.026+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 23583271K->2762097K(24974336K)] 71019324K->50201762K(82409984K), 4.1128461 secs] [Times: user=5.66 sys=0.00, real=4.11 secs]
2023-03-30T07:17:14.129+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 23924593K->2797957K(24905728K)] 71364258K->50239629K(82341376K), 4.1456776 secs] [Times: user=5.74 sys=0.01, real=4.15 secs]
2023-03-30T07:18:14.857+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 23960453K->2804721K(25075712K)] 71402125K->50249103K(82511360K), 4.1905285 secs] [Times: user=5.73 sys=0.01, real=4.19 secs]
2023-03-30T07:19:15.979+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 24189937K->3641846K(25027072K)] 71634319K->51171235K(82462720K), 3.6175882 secs] [Times: user=5.94 sys=0.00, real=3.62 secs]
2023-03-30T07:22:24.484+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 25027062K->3360979K(24336896K)] 72556451K->52269877K(81772544K), 0.4407322 secs] [Times: user=5.66 sys=0.00, real=0.44 secs]
2023-03-30T07:22:38.974+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 24007379K->4035567K(24681984K)] 72916277K->57145380K(82117632K), 0.8531910 secs] [Times: user=10.80 sys=0.23, real=0.85 secs]
2023-03-30T07:22:52.666+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 24677029K->24677029K(24681984K)] 77786841K->82112670K(82117632K), 7.3509182 secs] [Times: user=22.60 sys=11.27, real=7.35 secs]
2023-03-30T07:23:00.017+0000: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 24677029K->0K(24681984K)] [ParOldGen: 57435641K->57435322K(57435648K)] 82112670K->57435322K(82117632K), [Metaspace: 241941K->241941K(260096K)], 26.4487596 secs] [Times: user=313.82 sys=2.44, real=26.45 secs]
2023-03-30T07:24:07.186+0000: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 20646400K->12427037K(24681984K)] [ParOldGen: 57435322K->57435609K(57435648K)] 78081722K->69862646K(82117632K), [Metaspace: 241947K->241947K(260096K)], 28.8675082 secs] [Times: user=350.97 sys=1.74, real=28.87 secs]
2023-03-30T07:24:36.057+0000: [Full GC (System.gc()) [PSYoungGen: 12730000K->12427055K(24681984K)] [ParOldGen: 57435609K->57435556K(57435648K)] 70165609K->69862611K(82117632K), [Metaspace: 241947K->241947K(260096K)], 31.3736816 secs] [Times: user=379.38 sys=2.94, real=31.37 secs]
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1. The log has 47 GC operations over a 36-minute interval from 7:00 AM to 7:36 AM on 30th March 2023 UTC.
2. The GC operations start at roughly one per minute and take less than five seconds each, but after 7:23 AM, they abruptly take about 30 seconds each and occur twice a minute. In other words, initially, GC operations take up a small fraction of the JVM time, while later, they take up almost all of its time.
3. GC operations in this second period result in a very slight decrease in the total memory size and the PSYoungGen, ParOldGen, and Metaspace memory areas. This behavior is especially acute after 7:26:51 AM.
4. This indicates much time spent in GC operations with little result.
5. The total memory size initially slowly grows from 49.5GB to 52.3 GB, but in the second period maxes out at around 78 GB.
6. The allocated memory size is fixed at 82 GB during the second period of GC operations, indicating an outer limit.
7. I recommend increasing the maximum allocated memory beyond the 82 GB limit, doubling it if possible, and re-running the JVM.


Instruction: 어떤 악기가 현악기인지 목악기인지 식별: 침보아, 십시

Response: 십시는 목관악기, 심보아는 현악기입니다.

Identify which instrument is string or woodwind: Cimboa, Sipsi


Instruction: 각 국가를 "아프리카" 또는 "유럽"으로 분류: 나이지리아, 르완다, 포르투갈, 루마니아, 가나, 우크라이나

Response:
나이지리아: 아프리카
르완다 아프리카
포르투갈: 유럽
루마니아: 유럽
가나 : 아프리카
우크라이나: 유럽

Classify each country as "African" or "European": Nigeria, Rwanda, Portugal, Romania, Ghana, Ukraine

Nigeria: African
Rwanda: African
Portugal: European
Romania: European
Ghana: African
Ukraine: European


Instruction: 찰스 디킨스의 마지막 소설은 무엇이었는가?

Response:
에드윈의 수수께끼
드루드

What was Charles Dickens last (unfinished) novel


Instruction: 왜 발레를 그렇게 좋아해?

Response:
발레는 진정한 예술의 한 형태이다. 저는 바닥과 바레 운동 중에 항상 아름다운 피아노 음악과 함께 춤을 추기 때문에 발레 수업을 듣는 것을 즐깁니다. 내 몸이 클래식 음악과 자연스럽게 춤을 추면 너무 편안해. 발레는 특정 동작을 수행할 때 몇 가지 엄격한 규칙이 있지만 진정으로 창의적일 수 있습니다. 남녀노소 누구나 발레 수업에 참석할 수 있고, 자신만의 발레 무용 작품을 창작할 수 있다.

발레 수업을 듣고 나면 땀이 많이 나는 경우가 많기 때문에 많은 사람들이 발레가 집중 스포츠라고 말한다. 발레는 수업을 듣거나 무대에서 공연하는 사람이라면 누구나 좋은 운동인 것은 사실이다. 하지만 수업 중에 나오는 아름다운 음악 때문에, 우리/발레 댄서들은 체육관에 가거나 마라톤을 뛰는 것만큼 피곤하지 않아요. 음악은 근육의 통증을 잊도록 도와줍니다. 우리의 몸은 회전과 도약 동안 깃털처럼 가볍습니다.

Ballet is a true form of art. I enjoy taking ballet classes because we always dance with beautiful piano music during the floor and barre exercises. It is so relaxing when my body naturally dances with classical music. Ballet has some rigid rules when conducting certain movements, but it truly can be creative. Anyone at any age can attend a ballet class, and can create his or her own piece of ballet dance.

Many people say Ballet is an intensive sport, because one often gets very sweaty after taking a ballet class. It is true that ballet is a good exercise for anyone who takes the class or performs on a stage. But because of the beautiful music that comes along during the classes, we/ballet dancers do not feel as tired as going to a gym or running a marathon. The music helps us forget about the soreness in muscles. Our bodies are as light as feathers during turns and leaps.


Instruction: 파블로 에스코바르에 대한 이 단락을 보면 그가 죽었을 때 얼마나 많은 돈을 가졌을까요?

Context: 파블로 에밀리오 에스코바르 가비리아(/ˈɛskəbɑːr/; 스페인어: [ˈpaβlo es.koˈβéaɾ]; 1949년 12월 1일 – 1993년 12월 2일)는 메데인 카르텔의 창립자이자 유일한 지도자였던 콜롬비아 마약왕이자 마약 테러리스트였다. "코카인의 왕"이라고 불리는 에스코바르는 1980년대와 1990년대 초에 그의 마약 카르텔이 미국에서의 코카인 거래를 독점한 반면, 그가 사망할 때까지 300억 달러의 추정 순자산을 축적한 역사상 가장 부유한 범죄자였다.

Response: 파블로 에스코바르가 1993년에 사망했을 때 순자산은 30B로 추정되었다.

Given this paragraph about Pablo Escobar, how much money did he have when he died?

Pablo Emilio Escobar Gaviria (/ˈɛskəbɑːr/; Spanish: [ˈpaβlo es.koˈβ̞aɾ]; 1 December 1949 – 2 December 1993) was a Colombian drug lord and narcoterrorist who was the founder and sole leader of the Medellín Cartel. Dubbed "the king of cocaine", Escobar was the wealthiest criminal in history, having amassed an estimated net worth of US$30 billion by the time of his death—equivalent to $70 billion as of 2022—while his drug cartel monopolized the cocaine trade into the United States in the 1980s and early 1990s.

Pablo Escobar had an estimated net worth of $30B when he died in 1993.


Instruction: 전골에 대해 설명하는 참조 텍스트가 주어지면 이 요리는 어느 나라에서 유래합니까?

Context: 전골 또는 전골(간소화 중국어: 火锅; 전통 중국어: 火鍋; 병음: huÒguō; lit. 'fire pot') 스프푸드나 스팀보트라고도 불리는 음식은 식탁에 올려진 열원이 스프스톡 냄비를 끓게 하고, 다양한 중국 음식과 재료가 냄비 옆에 제공되어 손님들이 뜨거운 육수에 넣을 수 있도록 하는 음식이다.

Response: 전골 또는 전골은 중국에서 유래되었습니다.

Given a reference text that describes about hotpot, from which country does this dish originate?

Hot pot or hotpot (simplified Chinese: 火锅; traditional Chinese: 火鍋; pinyin: huǒguō; lit. 'fire pot'), also known as soup-food or steamboat, is a dish whereby a heat source placed on the dining table keeps a pot of soup stock simmering, and a variety of Chinese foodstuffs and ingredients are served beside the pot for the diners to put into the hot stock.

Hot pot or Hotpot is originated from China.