5 |
5 |
49 | 
50 |
97 | 
98 |
5 |
51 | 
52 |
5 |
53 |
54 |
56 |
57 |
114 |
115 |
13 | 
16 | 
19 | 
22 | 
27 | 
30 | 
35 | 
38 | 
25 |
86 | NAME=MiniMaxImage
87 |
88 | # Docker run configuration
89 | DOCKER_RUN_CMD="--network=host --privileged --ipc=host --ulimit memlock=-1 --shm-size=2gb --rm --gpus all --ulimit stack=67108864"
90 |
91 | # Start the container
92 | sudo docker run -it \
93 | -v $MODEL_DIR:$MODEL_DIR \
94 | -v $CODE_DIR:$CODE_DIR \
95 | --name $NAME \
96 | $DOCKER_RUN_CMD \
97 | $IMAGE /bin/bash
98 | ```
99 |
100 |
101 | ### Option 2: Direct Installation of vLLM
102 |
103 | If your environment meets the following requirements:
104 |
105 | - CUDA 12.1
106 | - PyTorch 2.1
107 |
108 | You can directly install vLLM
109 |
110 | Installation command:
111 | ```bash
112 | pip install vllm
113 | ```
114 |
115 | 💡 If you are using other environment configurations, please refer to the [vLLM Installation Guide](https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/installation.html)
116 |
117 | ## 🚀 Starting the Service
118 |
119 | ### Launch MiniMax-Text-01 Service
120 |
121 | ```bash
122 | export SAFETENSORS_FAST_GPU=1
123 | export VLLM_USE_V1=0
124 |
125 | python3 -m vllm.entrypoints.api_server \
126 | --model \
127 | --tensor-parallel-size 8 \
128 | --trust-remote-code \
129 | --quantization experts_int8 \
130 | --max_model_len 4096 \
131 | --dtype bfloat16
132 | ```
133 |
134 | ### Launch MiniMax-VL-01 Service
135 |
136 | ```bash
137 | export SAFETENSORS_FAST_GPU=1
138 | export VLLM_USE_V1=0
139 |
140 | python3 -m vllm.entrypoints.api_server \
141 | --model \
142 | --tensor-parallel-size 8 \
143 | --trust-remote-code \
144 | --quantization experts_int8 \
145 | --max_model_len 2048 \
146 | --dtype bfloat16 \
147 | --gpu-memory-utilization 0.8 \
148 | --max_num_seqs 8 \
149 | --enable-chunked-prefill \
150 | --max-num-batched-tokens 512
151 | ```
152 |
153 | ### API Call Example
154 |
155 | ```bash
156 | curl -X POST http://localhost:8000/generate \
157 | -H "Content-Type: application/json" \
158 | -d '{
159 | "prompt": "Hello, world!",
160 | "temperature": 1,
161 | "top_p": 1e-05,
162 | "max_tokens": 100
163 | }'
164 | ```
165 |
166 | ## ❗ Common Issues
167 |
168 | ### Module Loading Problems
169 | If you encounter the following error:
170 | ```
171 | import vllm._C # noqa
172 | ModuleNotFoundError: No module named 'vllm._C'
173 | ```
174 |
175 | Or
176 |
177 | ```
178 | MiniMax-Text-01 or MiniMax-VL-01 model is not currently supported
179 | ```
180 |
181 | We provide two solutions:
182 |
183 | #### Solution 1: Copy Dependency Files
184 | ```bash
185 | cd
186 | git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
187 | cd vllm
188 | cp /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/vllm/*.so vllm
189 | cp -r /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/vllm/vllm_flash_attn/* vllm/vllm_flash_attn
190 | ```
191 |
192 | #### Solution 2: Install from Source
193 | ```bash
194 | cd
195 | git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
196 |
197 | cd vllm/
198 | pip install -e .
199 | ```
200 |
201 | ## 📮 Getting Support
202 |
203 | If you encounter any issues while deploying MiniMax-Text-01 or MiniMax-VL-01 models:
204 | - Please check our official documentation
205 | - Contact our technical support team through official channels
206 | - Submit an [Issue](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-01/issues) on our GitHub repository
207 |
208 | We will continuously optimize the deployment experience of these two models and welcome your feedback!
209 |
210 |
211 |
--------------------------------------------------------------------------------
/docs/vllm_deployment_guide_cn.md:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | # 🚀 MiniMax 模型 vLLM 部署指南
2 |
3 | ## 📖 简介
4 |
5 | 我们推荐使用 [vLLM](https://docs.vllm.ai/en/latest/) 来部署 MiniMax-Text-01 和 MiniMax-VL-01 模型。经过我们的测试，vLLM 在部署这两个模型时表现出色，具有以下特点：
6 |
7 | - 🔥 卓越的服务吞吐量性能
8 | - ⚡ 高效智能的内存管理机制
9 | - 📦 强大的批量请求处理能力
10 | - ⚙️ 深度优化的底层性能
11 |
12 | MiniMax-Text-01 模型可在单台配备8个H800或8个H20 GPU的服务器上高效运行。在硬件配置方面，搭载8个H800 GPU的服务器可处理长达200万token的上下文输入，而配备8个H20 GPU的服务器则能够支持高达500万token的超长上下文处理能力。
13 |
14 | MiniMax-VL-01 模型同样可在单台配备8个H800或8个H20 GPU的服务器上高效运行，支持强大的多模态能力。
15 |
16 | ## 💾 获取 MiniMax 模型
17 |
18 | ### MiniMax-Text-01 模型获取
19 |
20 | 您可以从我们的官方 HuggingFace 仓库下载模型：[MiniMax-Text-01](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-Text-01)
21 |
22 | 下载命令：
23 | ```
24 | pip install -U huggingface-hub
25 | huggingface-cli download MiniMaxAI/MiniMax-Text-01
26 |
27 | # 如果遇到网络问题，可以设置代理
28 | export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
29 | ```
30 |
31 | 或者使用 git 下载：
32 |
33 | ```bash
34 | git lfs install
35 | git clone https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-Text-01
36 | ```
37 |
38 | ### MiniMax-VL-01 模型获取
39 |
40 | 您可以从我们的官方 HuggingFace 仓库下载模型：[MiniMax-VL-01](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-VL-01)
41 |
42 | 下载命令：
43 | ```
44 | pip install -U huggingface-hub
45 | huggingface-cli download MiniMaxAI/MiniMax-VL-01
46 |
47 | # 如果遇到网络问题，可以设置代理
48 | export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
49 | ```
50 |
51 | 或者使用 git 下载：
52 |
53 | ```bash
54 | git lfs install
55 | git clone https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-VL-01
56 | ```
57 |
58 | ⚠️ **重要提示**：请确保系统已安装 [Git LFS](https://git-lfs.github.com/)，这对于完整下载模型权重文件是必需的。
59 |
60 | ## 🛠️ 部署方案
61 |
62 | ### 方案一：使用 Docker 部署（推荐）
63 |
64 | 为确保部署环境的一致性和稳定性，我们推荐使用 Docker 进行部署。
65 |
66 | ⚠️ **版本要求**：
67 | - MiniMax-Text-01 模型需要 vLLM 0.8.3 或更高版本才能获得完整支持
68 | - MiniMax-VL-01 模型需要 vLLM 0.8.6 或更高版本才能获得完整支持
69 | - 如果您使用的 Docker 镜像中的 vLLM 版本低于所需版本，您需要：
70 | 1. 更新到最新的 vLLM 代码
71 | 2. 从源码重新编译 vLLM，按照"常见问题"部分中解决方案二的说明进行编译
72 |
73 | 1. 获取容器镜像：
74 | ```bash
75 | docker pull vllm/vllm-openai:v0.8.3
76 | ```
77 |
78 | 2. 运行容器：
79 | ```bash
80 | # 设置环境变量
81 | IMAGE=vllm/vllm-openai:v0.8.3
82 | MODEL_DIR=<模型存放路径>
83 | CODE_DIR=<代码路径>
84 | NAME=MiniMaxImage
85 |
86 | # Docker运行配置
87 | DOCKER_RUN_CMD="--network=host --privileged --ipc=host --ulimit memlock=-1 --shm-size=2gb --rm --gpus all --ulimit stack=67108864"
88 |
89 | # 启动容器
90 | sudo docker run -it \
91 | -v $MODEL_DIR:$MODEL_DIR \
92 | -v $CODE_DIR:$CODE_DIR \
93 | --name $NAME \
94 | $DOCKER_RUN_CMD \
95 | $IMAGE /bin/bash
96 | ```
97 |
98 |
99 | ### 方案二：直接安装 vLLM
100 |
101 | 如果您的环境满足以下要求：
102 |
103 | - CUDA 12.1
104 | - PyTorch 2.1
105 |
106 | 可以直接安装 vLLM
107 |
108 | 安装命令：
109 | ```bash
110 | pip install vllm
111 | ```
112 |
113 | 💡 如果您使用其他环境配置，请参考 [vLLM 安装指南](https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/installation.html)
114 |
115 | ## 🚀 启动服务
116 |
117 | ### 启动 MiniMax-Text-01 服务
118 |
119 | ```bash
120 | export SAFETENSORS_FAST_GPU=1
121 | export VLLM_USE_V1=0
122 |
123 | python3 -m vllm.entrypoints.api_server \
124 | --model <模型存放路径> \
125 | --tensor-parallel-size 8 \
126 | --trust-remote-code \
127 | --quantization experts_int8 \
128 | --max_model_len 4096 \
129 | --dtype bfloat16
130 | ```
131 |
132 | ### 启动 MiniMax-VL-01 服务
133 |
134 | ```bash
135 | export SAFETENSORS_FAST_GPU=1
136 | export VLLM_USE_V1=0
137 |
138 | python3 -m vllm.entrypoints.api_server \
139 | --model <模型存放路径> \
140 | --tensor-parallel-size 8 \
141 | --trust-remote-code \
142 | --quantization experts_int8 \
143 | --max_model_len 2048 \
144 | --dtype bfloat16 \
145 | --gpu-memory-utilization 0.8 \
146 | --max_num_seqs 8 \
147 | --enable-chunked-prefill \
148 | --max-num-batched-tokens 512
149 | ```
150 |
151 | ### API 调用示例
152 |
153 | ```bash
154 | curl -X POST http://localhost:8000/generate \
155 | -H "Content-Type: application/json" \
156 | -d '{
157 | "prompt": "Hello, world!",
158 | "temperature": 1,
159 | "top_p": 1e-05,
160 | "max_tokens": 100
161 | }'
162 | ```
163 |
164 | ## ❗ 常见问题
165 |
166 | ### 模块加载问题
167 | 如果遇到以下错误：
168 | ```
169 | import vllm._C # noqa
170 | ModuleNotFoundError: No module named 'vllm._C'
171 | ```
172 |
173 | 或
174 |
175 | ```
176 | 当前并不支持 MiniMax-Text-01 或 MiniMax-VL-01 模型
177 | ```
178 |
179 | 我们提供两种解决方案：
180 |
181 | #### 解决方案一：复制依赖文件
182 | ```bash
183 | cd <工作目录>
184 | git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
185 | cd vllm
186 | cp /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/vllm/*.so vllm
187 | cp -r /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/vllm/vllm_flash_attn/* vllm/vllm_flash_attn
188 | ```
189 |
190 | #### 解决方案二：从源码安装
191 | ```bash
192 | cd <工作目录>
193 | git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
194 |
195 | cd vllm/
196 | pip install -e .
197 | ```
198 |
199 | ## 📮 获取支持
200 |
201 | 如果您在部署 MiniMax-Text-01 或 MiniMax-VL-01 模型过程中遇到任何问题：
202 | - 请查看我们的官方文档
203 | - 通过官方渠道联系我们的技术支持团队
204 | - 在我们的 GitHub 仓库提交 [Issue](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-01/issues)
205 |
206 | 我们会持续优化这两个模型的部署体验，欢迎您的反馈！
207 |
208 |
209 |
--------------------------------------------------------------------------------
/evaluation/MR-NIAH/README.md:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | # Multi-Round Needles-In-A-Haystack (MR-NIAH) Evaluation
2 |
3 | ## Overview
4 |
5 | Multi-Round Needles-In-A-Haystack (MR-NIAH) is an evaluation framework designed to assess long-context retrieval performance in large language models (LLMs). It serves as a crucial benchmark for retrieval tasks in long multi-turn dialogue contexts, revealing fundamental capabilities necessary for building lifelong companion AI assistants.
6 |
7 | MR-NIAH extends the vanilla k-M NIAH (Kamradt, 2023) by creating a more challenging variation specifically tailored to evaluate a model's ability to recall information from earlier parts of a conversation across multiple dialogue rounds.
8 |
9 | ## Motivation
10 |
11 | As LLMs are increasingly deployed in applications requiring long-term memory and contextual understanding across extended conversations, the ability to accurately retrieve specific information from earlier dialogue becomes critical. MR-NIAH addresses this need by providing a rigorous evaluation framework that:
12 |
13 | 1. Tests a model's ability to recall specific information from earlier in a conversation
14 | 2. Evaluates performance across varying context lengths (from 2K to 1M tokens)
15 | 3. Assesses recall accuracy at different positions within the conversation (25%, 50%, and 75%)
16 | 4. Provides a standardized benchmark for comparing different models and retrieval strategies
17 |
18 | ## Methodology
19 |
20 | ### Dataset Construction
21 |
22 | MR-NIAH constructs "haystacks" as history dialogues, where:
23 |
24 | 1. User queries are synthetic but explicit requests for event descriptions and creative writing
25 | 2. Each query and its corresponding response are injected at specific positions (25%, 50%, and 75%) of the conversation
26 | 3. In the final round, the user requests the model to repeat a specific response from one of the earlier requests
27 | 4. The haystacks span from 2K to 1M tokens (up to approximately 2000 interactions)
28 |
29 | ### Evaluation Metrics
30 |
31 | The evaluation focuses on the model's ability to accurately recall the requested information. Each ground truth response contains three core components, and the evaluation measures an adjusted recall score based on the model's ability to reproduce these components.
32 |
33 | The scoring is implemented in `score.py`, which:
34 | 1. Processes model responses
35 | 2. Compares them against ground truth responses
36 | 3. Calculates an adjusted recall score based on the presence of key components
37 |
38 | ## Dataset Structure
39 |
40 | The dataset is organized by language and token length:
41 |
42 | ```
43 | data/
44 | ├── english/
45 | │ ├── 2048_tokens.jsonl
46 | │ ├── 10240_tokens.jsonl
47 | │ ├── ...
48 | │ └── 1024000_tokens.jsonl
49 | └── chinese/
50 | ├── 2048_tokens.jsonl
51 | ├── 10240_tokens.jsonl
52 | ├── ...
53 | └── 1024000_tokens.jsonl
54 | ```
55 |
56 | Each JSONL file contains evaluation examples with the following structure:
57 |
58 | ```json
59 | {
60 | "messages": [
61 | {"role": "user", "content": "..."},
62 | {"role": "assistant", "content": "..."},
63 | ...
64 | {"role": "user", "content": "Please repeat the [specific content] you mentioned earlier"}
65 | ],
66 | "label": "The expected response that should be recalled",
67 | "length_class": 2048
68 | }
69 | ```
70 |
71 | ## Usage
72 |
73 | ### Running Evaluations
74 |
75 | To evaluate a model on the MR-NIAH benchmark:
76 |
77 | 1. Generate responses for each example in the dataset
78 | 2. Use the scoring script to calculate performance metrics:
79 |
80 | ```bash
81 | python score.py --input_dir path/to/model/responses --language english
82 | ```
83 |
84 | ### Interpreting Results
85 |
86 | The evaluation produces scores that indicate:
87 | - Overall recall performance across different context lengths
88 | - Performance at different injection points (25%, 50%, 75%)
89 | - Comparative performance against other models
90 |
91 | ## License
92 |
93 | This evaluation framework is released under the same license as the MiniMax-01 repository.
94 |
--------------------------------------------------------------------------------
/evaluation/MR-NIAH/data/chinese/2048_tokens.jsonl:
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1 | {"messages": [{"role": "user", "content": "写一首企鹅相关的诗"}, {"role": "assistant", "content": "在南极的冰山之巅，\n企鹅们舞动着短小的翅膀。\n身披黑白礼服，步伐蹒跚，\n在寒风中，它们笑对严霜。"}, {"role": "user", "content": "写一首天鹅相关的诗"}, {"role": "assistant", "content": "不羡鸳鸯不羡仙，\n只愿此生共湖眠。\n天鹅伴侣情深笃，\n一生一世一双人。"}, {"role": "user", "content": "写一首企鹅相关的诗"}, {"role": "assistant", "content": "阳光下，企鹅排成行，\n像守卫一样，守护家园。\n它们眼中，藏着温暖的光，\n在极地宁静中，格外明亮。"}, {"role": "user", "content": "请为这首诗《醉卧云中月，笑看水中花》续写后续内容。"}, {"role": "assistant", "content": "### 醉卧云中月，笑看水中花\n\n**原诗：**\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n\n**续写：**\n\n**其一：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n晨钟惊宿鸟，暮鼓送归鸦。\n心随天地远，身似不系槎。\n\n星稀河汉浅，风轻夜未央。\n独酌对影饮，杯中岁月长。\n梦里寻旧迹，醒时泪两行。\n人间多少事，都付笑谈旁。\n\n**其二：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n山高人为峰，海阔心无涯。\n踏遍千山雪，归来仍少年。\n\n春去花还在，人来鸟不惊。\n世事如棋局，步步皆惊心。\n但得酒中趣，勿为醒者传。\n一任风霜冷，我自向天眠。\n\n**其三：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n琴瑟和鸣处，鸾凤共天涯。\n一曲高歌罢，泪洒英雄家。\n\n昔日繁华地，今作断肠沙。\n英雄多寂寞，美人易迟暮。\n且将新火试新茶，诗酒趁年华。\n莫待无花空折枝，徒留恨与嗟。\n\n**其四：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n红尘多纷扰，心远地自偏。\n一任阶前雨，滴尽到天明。\n\n晨露湿衣袖，清风拂面来。\n不问人间事，但求心自开。\n偶得闲情逸，悠然见南山。\n此中有真意，欲辨已忘言。\n\n**其五：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n岁月如流水，匆匆不可追。\n且将眼前景，绘作心中诗。\n\n花开花又落，云卷云还舒。\n人生如逆旅，我亦是行人。\n但愿人长久，千里共婵娟。\n醉卧不知处，笑看四季迁。\n\n---\n\n这几种续写方式都试图保持原诗的意境和风格，同时扩展了诗的内涵和情感深度。希望其中有你喜欢的一种！"}, {"role": "user", "content": "请基于以下提供的文本内容，分析并提取关于特定角色{character_name}的详细信息，包括其性格特点、行为模式、社交关系、职业背景以及家庭状况等方面。根据分析结果，将角色归类为主角、配角、龙套或反派，并合理补充文本中未明确提及的相关信息。最终结果需以Python字典的形式呈现，包含角色的全面描述。 文本： 众所周知，南域中有一个绝对不能惹的势力，草堂。其中大弟子，是南域的青云剑圣，剑道通神。二弟子，万古女帝，统领一个时代。三弟子，当世大儒，文曲星下凡。四弟子，魔神转世，镇压九幽。陆长生：我？我没什么了不起的，就是他们的师尊罢了。[别让我通宵] 任务要求： - 从文本中提取并分析角色南域的特征信息。 - 对角色进行分类（主角、配角、龙套、反派）并清晰标注。 - 输出需包含角色的基本信息、性格特点、生活背景等详细描述。 - 对于文本中未直接提及的信息，需结合上下文进行合理推测并补充。 - 最终结果需以JSON格式呈现，包含角色的完整描述。"}, {"role": "assistant", "content": "根据提供的文本内容，以下是对角色**陆长生**的详细分析，并将其归类为主角。以下分析结果以Python字典的形式呈现：\n\n```python\n{\n \"character_name\": \"陆长生\",\n \"role\": \"主角\",\n \"basic_info\": {\n \"gender\": \"男性\", # 根据名字推测\n \"age\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"occupation\": \"草堂师尊\",\n \"residence\": \"南域\"\n },\n \"personality_traits\": {\n \"modesty\": \"非常谦虚\",\n \"wisdom\": \"极其智慧\",\n \"calmness\": \"非常冷静\",\n \"authority\": \"具有极高的权威\"\n },\n \"behavior_patterns\": {\n \"leadership\": \"作为草堂的师尊，领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子\",\n \"teaching\": \"负责教导弟子，展现出卓越的教育能力\",\n \"understatement\": \"尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为‘没什么了不起的’\"\n },\n \"social_relationships\": {\n \"family\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"friends\": \"与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世\",\n \"enemies\": \"文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人\"\n },\n \"career_background\": {\n \"current_position\": \"草堂师尊\",\n \"past_positions\": [\n \"可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员\",\n \"可能拥有丰富的战斗和修炼经验\"\n ],\n \"achievements\": [\n \"培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子\",\n \"在草堂中拥有至高无上的地位\"\n ]\n },\n \"family_situation\": {\n \"spouse\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"children\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"other_family_members\": \"不详\" # 文本中未提及\n },\n \"additional_information\": {\n \"reputation\": \"在南域拥有极高的声望，被称为‘绝对不能惹的势力’\",\n \"abilities\": [\n \"可能拥有极高的修为和战斗能力\",\n \"具备卓越的教导和领导能力\"\n ],\n \"motivations\": [\n \"培养弟子\",\n \"维护草堂的声誉和地位\"\n ]\n }\n}\n```\n\n### 详细分析：\n\n1. **角色分类**：\n - **主角**：陆长生作为草堂的师尊，是整个故事的核心人物，拥有最高的地位和最强的弟子团队。\n\n2. **基本信息**：\n - **性别**：根据名字“陆长生”推测为男性。\n - **年龄**：文本中未提及，但作为师尊，可能年龄较大。\n - **职业**：草堂师尊，负责教导弟子。\n - **居住地**：南域。\n\n3. **性格特点**：\n - **谦虚**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n - **智慧**：能够教导出如此杰出的弟子，展现出极高的智慧。\n - **冷静**：作为师尊，需要在各种情况下保持冷静。\n - **权威**：在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n4. **行为模式**：\n - **领导力**：领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子。\n - **教导能力**：负责教导弟子，展现出卓越的教育能力。\n - **自谦**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n\n5. **社交关系**：\n - **家庭**：文本中未提及。\n - **朋友**：与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世。\n - **敌人**：文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人。\n\n6. **职业背景**：\n - **当前职位**：草堂师尊。\n - **过去职位**：可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员。\n - **成就**：培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子，在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n7. **家庭状况**：\n - **配偶**：文本中未提及。\n - **子女**：文本中未提及。\n - **其他家庭成员**：文本中未提及。\n\n8. **其他信息**：\n - **声望**：在南域拥有极高的声望，被称为“绝对不能惹的势力”。\n - **能力**：可能拥有极高的修为和战斗能力，具备卓越的教导和领导能力。\n - **动机**：培养弟子，维护草堂的声誉和地位。"}, {"role": "user", "content": "请复述你写的第一首关于企鹅的诗"}], "label": "在南极的冰山之巅，\n企鹅们舞动着短小的翅膀。\n身披黑白礼服，步伐蹒跚，\n在寒风中，它们笑对严霜。", "length_class": 2048}
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4 | {"messages": [{"role": "user", "content": "描述一朵玫瑰"}, {"role": "assistant", "content": "红艳如火，娇嫩欲滴，\n花瓣层叠，芳香四溢。"}, {"role": "user", "content": "描述一朵向日葵"}, {"role": "assistant", "content": "金黄灿烂，昂首向阳，\n茁壮挺拔，生机盎然。"}, {"role": "user", "content": "描述一朵玫瑰"}, {"role": "assistant", "content": "白若凝霜，纯洁无暇，\n绽放优雅，静默如画。"}, {"role": "user", "content": "请为这首诗《醉卧云中月，笑看水中花》续写后续内容。"}, {"role": "assistant", "content": "### 醉卧云中月，笑看水中花\n\n**原诗：**\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n\n**续写：**\n\n**其一：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n晨钟惊宿鸟，暮鼓送归鸦。\n心随天地远，身似不系槎。\n\n星稀河汉浅，风轻夜未央。\n独酌对影饮，杯中岁月长。\n梦里寻旧迹，醒时泪两行。\n人间多少事，都付笑谈旁。\n\n**其二：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n山高人为峰，海阔心无涯。\n踏遍千山雪，归来仍少年。\n\n春去花还在，人来鸟不惊。\n世事如棋局，步步皆惊心。\n但得酒中趣，勿为醒者传。\n一任风霜冷，我自向天眠。\n\n**其三：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n琴瑟和鸣处，鸾凤共天涯。\n一曲高歌罢，泪洒英雄家。\n\n昔日繁华地，今作断肠沙。\n英雄多寂寞，美人易迟暮。\n且将新火试新茶，诗酒趁年华。\n莫待无花空折枝，徒留恨与嗟。\n\n**其四：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n红尘多纷扰，心远地自偏。\n一任阶前雨，滴尽到天明。\n\n晨露湿衣袖，清风拂面来。\n不问人间事，但求心自开。\n偶得闲情逸，悠然见南山。\n此中有真意，欲辨已忘言。\n\n**其五：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n岁月如流水，匆匆不可追。\n且将眼前景，绘作心中诗。\n\n花开花又落，云卷云还舒。\n人生如逆旅，我亦是行人。\n但愿人长久，千里共婵娟。\n醉卧不知处，笑看四季迁。\n\n---\n\n这几种续写方式都试图保持原诗的意境和风格，同时扩展了诗的内涵和情感深度。希望其中有你喜欢的一种！"}, {"role": "user", "content": "请基于以下提供的文本内容，分析并提取关于特定角色{character_name}的详细信息，包括其性格特点、行为模式、社交关系、职业背景以及家庭状况等方面。根据分析结果，将角色归类为主角、配角、龙套或反派，并合理补充文本中未明确提及的相关信息。最终结果需以Python字典的形式呈现，包含角色的全面描述。 文本： 众所周知，南域中有一个绝对不能惹的势力，草堂。其中大弟子，是南域的青云剑圣，剑道通神。二弟子，万古女帝，统领一个时代。三弟子，当世大儒，文曲星下凡。四弟子，魔神转世，镇压九幽。陆长生：我？我没什么了不起的，就是他们的师尊罢了。[别让我通宵] 任务要求： - 从文本中提取并分析角色南域的特征信息。 - 对角色进行分类（主角、配角、龙套、反派）并清晰标注。 - 输出需包含角色的基本信息、性格特点、生活背景等详细描述。 - 对于文本中未直接提及的信息，需结合上下文进行合理推测并补充。 - 最终结果需以JSON格式呈现，包含角色的完整描述。"}, {"role": "assistant", "content": "根据提供的文本内容，以下是对角色**陆长生**的详细分析，并将其归类为主角。以下分析结果以Python字典的形式呈现：\n\n```python\n{\n \"character_name\": \"陆长生\",\n \"role\": \"主角\",\n \"basic_info\": {\n \"gender\": \"男性\", # 根据名字推测\n \"age\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"occupation\": \"草堂师尊\",\n \"residence\": \"南域\"\n },\n \"personality_traits\": {\n \"modesty\": \"非常谦虚\",\n \"wisdom\": \"极其智慧\",\n \"calmness\": \"非常冷静\",\n \"authority\": \"具有极高的权威\"\n },\n \"behavior_patterns\": {\n \"leadership\": \"作为草堂的师尊，领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子\",\n \"teaching\": \"负责教导弟子，展现出卓越的教育能力\",\n \"understatement\": \"尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为‘没什么了不起的’\"\n },\n \"social_relationships\": {\n \"family\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"friends\": \"与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世\",\n \"enemies\": \"文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人\"\n },\n \"career_background\": {\n \"current_position\": \"草堂师尊\",\n \"past_positions\": [\n \"可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员\",\n \"可能拥有丰富的战斗和修炼经验\"\n ],\n \"achievements\": [\n \"培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子\",\n \"在草堂中拥有至高无上的地位\"\n ]\n },\n \"family_situation\": {\n \"spouse\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"children\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"other_family_members\": \"不详\" # 文本中未提及\n },\n \"additional_information\": {\n \"reputation\": \"在南域拥有极高的声望，被称为‘绝对不能惹的势力’\",\n \"abilities\": [\n \"可能拥有极高的修为和战斗能力\",\n \"具备卓越的教导和领导能力\"\n ],\n \"motivations\": [\n \"培养弟子\",\n \"维护草堂的声誉和地位\"\n ]\n }\n}\n```\n\n### 详细分析：\n\n1. **角色分类**：\n - **主角**：陆长生作为草堂的师尊，是整个故事的核心人物，拥有最高的地位和最强的弟子团队。\n\n2. **基本信息**：\n - **性别**：根据名字“陆长生”推测为男性。\n - **年龄**：文本中未提及，但作为师尊，可能年龄较大。\n - **职业**：草堂师尊，负责教导弟子。\n - **居住地**：南域。\n\n3. **性格特点**：\n - **谦虚**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n - **智慧**：能够教导出如此杰出的弟子，展现出极高的智慧。\n - **冷静**：作为师尊，需要在各种情况下保持冷静。\n - **权威**：在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n4. **行为模式**：\n - **领导力**：领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子。\n - **教导能力**：负责教导弟子，展现出卓越的教育能力。\n - **自谦**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n\n5. **社交关系**：\n - **家庭**：文本中未提及。\n - **朋友**：与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世。\n - **敌人**：文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人。\n\n6. **职业背景**：\n - **当前职位**：草堂师尊。\n - **过去职位**：可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员。\n - **成就**：培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子，在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n7. **家庭状况**：\n - **配偶**：文本中未提及。\n - **子女**：文本中未提及。\n - **其他家庭成员**：文本中未提及。\n\n8. **其他信息**：\n - **声望**：在南域拥有极高的声望，被称为“绝对不能惹的势力”。\n - **能力**：可能拥有极高的修为和战斗能力，具备卓越的教导和领导能力。\n - **动机**：培养弟子，维护草堂的声誉和地位。"}, {"role": "user", "content": "请重复你对红玫瑰的描述"}], "label": "红艳如火，娇嫩欲滴，\n花瓣层叠，芳香四溢。", "length_class": 2048}
5 | {"messages": [{"role": "user", "content": "描述一朵玫瑰"}, {"role": "assistant", "content": "白若凝霜，纯洁无暇，\n绽放优雅，静默如画。"}, {"role": "user", "content": "描述一朵向日葵"}, {"role": "assistant", "content": "金黄灿烂，昂首向阳，\n茁壮挺拔，生机盎然。"}, {"role": "user", "content": "描述一朵玫瑰"}, {"role": "assistant", "content": "红艳如火，娇嫩欲滴，\n花瓣层叠，芳香四溢。"}, {"role": "user", "content": "请为这首诗《醉卧云中月，笑看水中花》续写后续内容。"}, {"role": "assistant", "content": "### 醉卧云中月，笑看水中花\n\n**原诗：**\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n\n**续写：**\n\n**其一：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n晨钟惊宿鸟，暮鼓送归鸦。\n心随天地远，身似不系槎。\n\n星稀河汉浅，风轻夜未央。\n独酌对影饮，杯中岁月长。\n梦里寻旧迹，醒时泪两行。\n人间多少事，都付笑谈旁。\n\n**其二：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n山高人为峰，海阔心无涯。\n踏遍千山雪，归来仍少年。\n\n春去花还在，人来鸟不惊。\n世事如棋局，步步皆惊心。\n但得酒中趣，勿为醒者传。\n一任风霜冷，我自向天眠。\n\n**其三：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n琴瑟和鸣处，鸾凤共天涯。\n一曲高歌罢，泪洒英雄家。\n\n昔日繁华地，今作断肠沙。\n英雄多寂寞，美人易迟暮。\n且将新火试新茶，诗酒趁年华。\n莫待无花空折枝，徒留恨与嗟。\n\n**其四：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n红尘多纷扰，心远地自偏。\n一任阶前雨，滴尽到天明。\n\n晨露湿衣袖，清风拂面来。\n不问人间事，但求心自开。\n偶得闲情逸，悠然见南山。\n此中有真意，欲辨已忘言。\n\n**其五：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n岁月如流水，匆匆不可追。\n且将眼前景，绘作心中诗。\n\n花开花又落，云卷云还舒。\n人生如逆旅，我亦是行人。\n但愿人长久，千里共婵娟。\n醉卧不知处，笑看四季迁。\n\n---\n\n这几种续写方式都试图保持原诗的意境和风格，同时扩展了诗的内涵和情感深度。希望其中有你喜欢的一种！"}, {"role": "user", "content": "请基于以下提供的文本内容，分析并提取关于特定角色{character_name}的详细信息，包括其性格特点、行为模式、社交关系、职业背景以及家庭状况等方面。根据分析结果，将角色归类为主角、配角、龙套或反派，并合理补充文本中未明确提及的相关信息。最终结果需以Python字典的形式呈现，包含角色的全面描述。 文本： 众所周知，南域中有一个绝对不能惹的势力，草堂。其中大弟子，是南域的青云剑圣，剑道通神。二弟子，万古女帝，统领一个时代。三弟子，当世大儒，文曲星下凡。四弟子，魔神转世，镇压九幽。陆长生：我？我没什么了不起的，就是他们的师尊罢了。[别让我通宵] 任务要求： - 从文本中提取并分析角色南域的特征信息。 - 对角色进行分类（主角、配角、龙套、反派）并清晰标注。 - 输出需包含角色的基本信息、性格特点、生活背景等详细描述。 - 对于文本中未直接提及的信息，需结合上下文进行合理推测并补充。 - 最终结果需以JSON格式呈现，包含角色的完整描述。"}, {"role": "assistant", "content": "根据提供的文本内容，以下是对角色**陆长生**的详细分析，并将其归类为主角。以下分析结果以Python字典的形式呈现：\n\n```python\n{\n \"character_name\": \"陆长生\",\n \"role\": \"主角\",\n \"basic_info\": {\n \"gender\": \"男性\", # 根据名字推测\n \"age\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"occupation\": \"草堂师尊\",\n \"residence\": \"南域\"\n },\n \"personality_traits\": {\n \"modesty\": \"非常谦虚\",\n \"wisdom\": \"极其智慧\",\n \"calmness\": \"非常冷静\",\n \"authority\": \"具有极高的权威\"\n },\n \"behavior_patterns\": {\n \"leadership\": \"作为草堂的师尊，领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子\",\n \"teaching\": \"负责教导弟子，展现出卓越的教育能力\",\n \"understatement\": \"尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为‘没什么了不起的’\"\n },\n \"social_relationships\": {\n \"family\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"friends\": \"与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世\",\n \"enemies\": \"文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人\"\n },\n \"career_background\": {\n \"current_position\": \"草堂师尊\",\n \"past_positions\": [\n \"可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员\",\n \"可能拥有丰富的战斗和修炼经验\"\n ],\n \"achievements\": [\n \"培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子\",\n \"在草堂中拥有至高无上的地位\"\n ]\n },\n \"family_situation\": {\n \"spouse\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"children\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"other_family_members\": \"不详\" # 文本中未提及\n },\n \"additional_information\": {\n \"reputation\": \"在南域拥有极高的声望，被称为‘绝对不能惹的势力’\",\n \"abilities\": [\n \"可能拥有极高的修为和战斗能力\",\n \"具备卓越的教导和领导能力\"\n ],\n \"motivations\": [\n \"培养弟子\",\n \"维护草堂的声誉和地位\"\n ]\n }\n}\n```\n\n### 详细分析：\n\n1. **角色分类**：\n - **主角**：陆长生作为草堂的师尊，是整个故事的核心人物，拥有最高的地位和最强的弟子团队。\n\n2. **基本信息**：\n - **性别**：根据名字“陆长生”推测为男性。\n - **年龄**：文本中未提及，但作为师尊，可能年龄较大。\n - **职业**：草堂师尊，负责教导弟子。\n - **居住地**：南域。\n\n3. **性格特点**：\n - **谦虚**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n - **智慧**：能够教导出如此杰出的弟子，展现出极高的智慧。\n - **冷静**：作为师尊，需要在各种情况下保持冷静。\n - **权威**：在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n4. **行为模式**：\n - **领导力**：领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子。\n - **教导能力**：负责教导弟子，展现出卓越的教育能力。\n - **自谦**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n\n5. **社交关系**：\n - **家庭**：文本中未提及。\n - **朋友**：与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世。\n - **敌人**：文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人。\n\n6. **职业背景**：\n - **当前职位**：草堂师尊。\n - **过去职位**：可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员。\n - **成就**：培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子，在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n7. **家庭状况**：\n - **配偶**：文本中未提及。\n - **子女**：文本中未提及。\n - **其他家庭成员**：文本中未提及。\n\n8. **其他信息**：\n - **声望**：在南域拥有极高的声望，被称为“绝对不能惹的势力”。\n - **能力**：可能拥有极高的修为和战斗能力，具备卓越的教导和领导能力。\n - **动机**：培养弟子，维护草堂的声誉和地位。"}, {"role": "user", "content": "请重复你对红玫瑰的描述"}], "label": "红艳如火，娇嫩欲滴，\n花瓣层叠，芳香四溢。", "length_class": 2048}
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7 | {"messages": [{"role": "user", "content": "给出三个数学名词"}, {"role": "assistant", "content": "1. 微积分\n2. 线性代数\n3. 概率论"}, {"role": "user", "content": "给出三个物理名词"}, {"role": "assistant", "content": "1. 量子力学\n2. 相对论\n3. 热力学"}, {"role": "user", "content": "给出三个数学名词"}, {"role": "assistant", "content": "1. 拓扑学\n2. 群论\n3. 数论"}, {"role": "user", "content": "请为这首诗《醉卧云中月，笑看水中花》续写后续内容。"}, {"role": "assistant", "content": "### 醉卧云中月，笑看水中花\n\n**原诗：**\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n\n**续写：**\n\n**其一：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n晨钟惊宿鸟，暮鼓送归鸦。\n心随天地远，身似不系槎。\n\n星稀河汉浅，风轻夜未央。\n独酌对影饮，杯中岁月长。\n梦里寻旧迹，醒时泪两行。\n人间多少事，都付笑谈旁。\n\n**其二：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n山高人为峰，海阔心无涯。\n踏遍千山雪，归来仍少年。\n\n春去花还在，人来鸟不惊。\n世事如棋局，步步皆惊心。\n但得酒中趣，勿为醒者传。\n一任风霜冷，我自向天眠。\n\n**其三：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n琴瑟和鸣处，鸾凤共天涯。\n一曲高歌罢，泪洒英雄家。\n\n昔日繁华地，今作断肠沙。\n英雄多寂寞，美人易迟暮。\n且将新火试新茶，诗酒趁年华。\n莫待无花空折枝，徒留恨与嗟。\n\n**其四：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n红尘多纷扰，心远地自偏。\n一任阶前雨，滴尽到天明。\n\n晨露湿衣袖，清风拂面来。\n不问人间事，但求心自开。\n偶得闲情逸，悠然见南山。\n此中有真意，欲辨已忘言。\n\n**其五：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n岁月如流水，匆匆不可追。\n且将眼前景，绘作心中诗。\n\n花开花又落，云卷云还舒。\n人生如逆旅，我亦是行人。\n但愿人长久，千里共婵娟。\n醉卧不知处，笑看四季迁。\n\n---\n\n这几种续写方式都试图保持原诗的意境和风格，同时扩展了诗的内涵和情感深度。希望其中有你喜欢的一种！"}, {"role": "user", "content": "请基于以下提供的文本内容，分析并提取关于特定角色{character_name}的详细信息，包括其性格特点、行为模式、社交关系、职业背景以及家庭状况等方面。根据分析结果，将角色归类为主角、配角、龙套或反派，并合理补充文本中未明确提及的相关信息。最终结果需以Python字典的形式呈现，包含角色的全面描述。 文本： 众所周知，南域中有一个绝对不能惹的势力，草堂。其中大弟子，是南域的青云剑圣，剑道通神。二弟子，万古女帝，统领一个时代。三弟子，当世大儒，文曲星下凡。四弟子，魔神转世，镇压九幽。陆长生：我？我没什么了不起的，就是他们的师尊罢了。[别让我通宵] 任务要求： - 从文本中提取并分析角色南域的特征信息。 - 对角色进行分类（主角、配角、龙套、反派）并清晰标注。 - 输出需包含角色的基本信息、性格特点、生活背景等详细描述。 - 对于文本中未直接提及的信息，需结合上下文进行合理推测并补充。 - 最终结果需以JSON格式呈现，包含角色的完整描述。"}, {"role": "assistant", "content": "根据提供的文本内容，以下是对角色**陆长生**的详细分析，并将其归类为主角。以下分析结果以Python字典的形式呈现：\n\n```python\n{\n \"character_name\": \"陆长生\",\n \"role\": \"主角\",\n \"basic_info\": {\n \"gender\": \"男性\", # 根据名字推测\n \"age\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"occupation\": \"草堂师尊\",\n \"residence\": \"南域\"\n },\n \"personality_traits\": {\n \"modesty\": \"非常谦虚\",\n \"wisdom\": \"极其智慧\",\n \"calmness\": \"非常冷静\",\n \"authority\": \"具有极高的权威\"\n },\n \"behavior_patterns\": {\n \"leadership\": \"作为草堂的师尊，领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子\",\n \"teaching\": \"负责教导弟子，展现出卓越的教育能力\",\n \"understatement\": \"尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为‘没什么了不起的’\"\n },\n \"social_relationships\": {\n \"family\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"friends\": \"与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世\",\n \"enemies\": \"文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人\"\n },\n \"career_background\": {\n \"current_position\": \"草堂师尊\",\n \"past_positions\": [\n \"可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员\",\n \"可能拥有丰富的战斗和修炼经验\"\n ],\n \"achievements\": [\n \"培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子\",\n \"在草堂中拥有至高无上的地位\"\n ]\n },\n \"family_situation\": {\n \"spouse\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"children\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"other_family_members\": \"不详\" # 文本中未提及\n },\n \"additional_information\": {\n \"reputation\": \"在南域拥有极高的声望，被称为‘绝对不能惹的势力’\",\n \"abilities\": [\n \"可能拥有极高的修为和战斗能力\",\n \"具备卓越的教导和领导能力\"\n ],\n \"motivations\": [\n \"培养弟子\",\n \"维护草堂的声誉和地位\"\n ]\n }\n}\n```\n\n### 详细分析：\n\n1. **角色分类**：\n - **主角**：陆长生作为草堂的师尊，是整个故事的核心人物，拥有最高的地位和最强的弟子团队。\n\n2. **基本信息**：\n - **性别**：根据名字“陆长生”推测为男性。\n - **年龄**：文本中未提及，但作为师尊，可能年龄较大。\n - **职业**：草堂师尊，负责教导弟子。\n - **居住地**：南域。\n\n3. **性格特点**：\n - **谦虚**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n - **智慧**：能够教导出如此杰出的弟子，展现出极高的智慧。\n - **冷静**：作为师尊，需要在各种情况下保持冷静。\n - **权威**：在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n4. **行为模式**：\n - **领导力**：领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子。\n - **教导能力**：负责教导弟子，展现出卓越的教育能力。\n - **自谦**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n\n5. **社交关系**：\n - **家庭**：文本中未提及。\n - **朋友**：与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世。\n - **敌人**：文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人。\n\n6. **职业背景**：\n - **当前职位**：草堂师尊。\n - **过去职位**：可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员。\n - **成就**：培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子，在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n7. **家庭状况**：\n - **配偶**：文本中未提及。\n - **子女**：文本中未提及。\n - **其他家庭成员**：文本中未提及。\n\n8. **其他信息**：\n - **声望**：在南域拥有极高的声望，被称为“绝对不能惹的势力”。\n - **能力**：可能拥有极高的修为和战斗能力，具备卓越的教导和领导能力。\n - **动机**：培养弟子，维护草堂的声誉和地位。"}, {"role": "user", "content": "请重复你给出的第一组数学名词"}], "label": "1. 微积分\n2. 线性代数\n3. 概率论", "length_class": 2048}
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10 | {"messages": [{"role": "user", "content": "描述一个夏日的场景"}, {"role": "assistant", "content": "蝉鸣阵阵，知了此起彼伏。\n树荫下，老人们悠闲地下着棋。\n孩童嬉戏，欢笑声传遍公园。"}, {"role": "user", "content": "描述一个冬日的场景"}, {"role": "assistant", "content": "白雪皑皑，覆盖了整个世界。\n炊烟袅袅，从远处的屋顶升起。\n孩子们堆起雪人，欢乐无比。"}, {"role": "user", "content": "描述一个夏日的场景"}, {"role": "assistant", "content": "艳阳高照，蒸腾的热气扭曲了远处的景象。\n街边的冰饮摊前排起长队，\n行人纷纷撑起遮阳伞。"}, {"role": "user", "content": "请为这首诗《醉卧云中月，笑看水中花》续写后续内容。"}, {"role": "assistant", "content": "### 醉卧云中月，笑看水中花\n\n**原诗：**\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n\n**续写：**\n\n**其一：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n晨钟惊宿鸟，暮鼓送归鸦。\n心随天地远，身似不系槎。\n\n星稀河汉浅，风轻夜未央。\n独酌对影饮，杯中岁月长。\n梦里寻旧迹，醒时泪两行。\n人间多少事，都付笑谈旁。\n\n**其二：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n山高人为峰，海阔心无涯。\n踏遍千山雪，归来仍少年。\n\n春去花还在，人来鸟不惊。\n世事如棋局，步步皆惊心。\n但得酒中趣，勿为醒者传。\n一任风霜冷，我自向天眠。\n\n**其三：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n琴瑟和鸣处，鸾凤共天涯。\n一曲高歌罢，泪洒英雄家。\n\n昔日繁华地，今作断肠沙。\n英雄多寂寞，美人易迟暮。\n且将新火试新茶，诗酒趁年华。\n莫待无花空折枝，徒留恨与嗟。\n\n**其四：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n红尘多纷扰，心远地自偏。\n一任阶前雨，滴尽到天明。\n\n晨露湿衣袖，清风拂面来。\n不问人间事，但求心自开。\n偶得闲情逸，悠然见南山。\n此中有真意，欲辨已忘言。\n\n**其五：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n岁月如流水，匆匆不可追。\n且将眼前景，绘作心中诗。\n\n花开花又落，云卷云还舒。\n人生如逆旅，我亦是行人。\n但愿人长久，千里共婵娟。\n醉卧不知处，笑看四季迁。\n\n---\n\n这几种续写方式都试图保持原诗的意境和风格，同时扩展了诗的内涵和情感深度。希望其中有你喜欢的一种！"}, {"role": "user", "content": "请基于以下提供的文本内容，分析并提取关于特定角色{character_name}的详细信息，包括其性格特点、行为模式、社交关系、职业背景以及家庭状况等方面。根据分析结果，将角色归类为主角、配角、龙套或反派，并合理补充文本中未明确提及的相关信息。最终结果需以Python字典的形式呈现，包含角色的全面描述。 文本： 众所周知，南域中有一个绝对不能惹的势力，草堂。其中大弟子，是南域的青云剑圣，剑道通神。二弟子，万古女帝，统领一个时代。三弟子，当世大儒，文曲星下凡。四弟子，魔神转世，镇压九幽。陆长生：我？我没什么了不起的，就是他们的师尊罢了。[别让我通宵] 任务要求： - 从文本中提取并分析角色南域的特征信息。 - 对角色进行分类（主角、配角、龙套、反派）并清晰标注。 - 输出需包含角色的基本信息、性格特点、生活背景等详细描述。 - 对于文本中未直接提及的信息，需结合上下文进行合理推测并补充。 - 最终结果需以JSON格式呈现，包含角色的完整描述。"}, {"role": "assistant", "content": "根据提供的文本内容，以下是对角色**陆长生**的详细分析，并将其归类为主角。以下分析结果以Python字典的形式呈现：\n\n```python\n{\n \"character_name\": \"陆长生\",\n \"role\": \"主角\",\n \"basic_info\": {\n \"gender\": \"男性\", # 根据名字推测\n \"age\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"occupation\": \"草堂师尊\",\n \"residence\": \"南域\"\n },\n \"personality_traits\": {\n \"modesty\": \"非常谦虚\",\n \"wisdom\": \"极其智慧\",\n \"calmness\": \"非常冷静\",\n \"authority\": \"具有极高的权威\"\n },\n \"behavior_patterns\": {\n \"leadership\": \"作为草堂的师尊，领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子\",\n \"teaching\": \"负责教导弟子，展现出卓越的教育能力\",\n \"understatement\": \"尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为‘没什么了不起的’\"\n },\n \"social_relationships\": {\n \"family\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"friends\": \"与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世\",\n \"enemies\": \"文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人\"\n },\n \"career_background\": {\n \"current_position\": \"草堂师尊\",\n \"past_positions\": [\n \"可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员\",\n \"可能拥有丰富的战斗和修炼经验\"\n ],\n \"achievements\": [\n \"培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子\",\n \"在草堂中拥有至高无上的地位\"\n ]\n },\n \"family_situation\": {\n \"spouse\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"children\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"other_family_members\": \"不详\" # 文本中未提及\n },\n \"additional_information\": {\n \"reputation\": \"在南域拥有极高的声望，被称为‘绝对不能惹的势力’\",\n \"abilities\": [\n \"可能拥有极高的修为和战斗能力\",\n \"具备卓越的教导和领导能力\"\n ],\n \"motivations\": [\n \"培养弟子\",\n \"维护草堂的声誉和地位\"\n ]\n }\n}\n```\n\n### 详细分析：\n\n1. **角色分类**：\n - **主角**：陆长生作为草堂的师尊，是整个故事的核心人物，拥有最高的地位和最强的弟子团队。\n\n2. **基本信息**：\n - **性别**：根据名字“陆长生”推测为男性。\n - **年龄**：文本中未提及，但作为师尊，可能年龄较大。\n - **职业**：草堂师尊，负责教导弟子。\n - **居住地**：南域。\n\n3. **性格特点**：\n - **谦虚**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n - **智慧**：能够教导出如此杰出的弟子，展现出极高的智慧。\n - **冷静**：作为师尊，需要在各种情况下保持冷静。\n - **权威**：在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n4. **行为模式**：\n - **领导力**：领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子。\n - **教导能力**：负责教导弟子，展现出卓越的教育能力。\n - **自谦**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n\n5. **社交关系**：\n - **家庭**：文本中未提及。\n - **朋友**：与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世。\n - **敌人**：文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人。\n\n6. **职业背景**：\n - **当前职位**：草堂师尊。\n - **过去职位**：可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员。\n - **成就**：培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子，在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n7. **家庭状况**：\n - **配偶**：文本中未提及。\n - **子女**：文本中未提及。\n - **其他家庭成员**：文本中未提及。\n\n8. **其他信息**：\n - **声望**：在南域拥有极高的声望，被称为“绝对不能惹的势力”。\n - **能力**：可能拥有极高的修为和战斗能力，具备卓越的教导和领导能力。\n - **动机**：培养弟子，维护草堂的声誉和地位。"}, {"role": "user", "content": "请重复你描述的第一个夏日场景"}], "label": "蝉鸣阵阵，知了此起彼伏。\n树荫下，老人们悠闲地下着棋。\n孩童嬉戏，欢笑声传遍公园。", "length_class": 2048}
11 | {"messages": [{"role": "user", "content": "描述一个夏日的场景"}, {"role": "assistant", "content": "艳阳高照，蒸腾的热气扭曲了远处的景象。\n街边的冰饮摊前排起长队，\n行人纷纷撑起遮阳伞。"}, {"role": "user", "content": "描述一个冬日的场景"}, {"role": "assistant", "content": "白雪皑皑，覆盖了整个世界。\n炊烟袅袅，从远处的屋顶升起。\n孩子们堆起雪人，欢乐无比。"}, {"role": "user", "content": "描述一个夏日的场景"}, {"role": "assistant", "content": "蝉鸣阵阵，知了此起彼伏。\n树荫下，老人们悠闲地下着棋。\n孩童嬉戏，欢笑声传遍公园。"}, {"role": "user", "content": "请为这首诗《醉卧云中月，笑看水中花》续写后续内容。"}, {"role": "assistant", "content": "### 醉卧云中月，笑看水中花\n\n**原诗：**\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n\n**续写：**\n\n**其一：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n晨钟惊宿鸟，暮鼓送归鸦。\n心随天地远，身似不系槎。\n\n星稀河汉浅，风轻夜未央。\n独酌对影饮，杯中岁月长。\n梦里寻旧迹，醒时泪两行。\n人间多少事，都付笑谈旁。\n\n**其二：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n山高人为峰，海阔心无涯。\n踏遍千山雪，归来仍少年。\n\n春去花还在，人来鸟不惊。\n世事如棋局，步步皆惊心。\n但得酒中趣，勿为醒者传。\n一任风霜冷，我自向天眠。\n\n**其三：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n琴瑟和鸣处，鸾凤共天涯。\n一曲高歌罢，泪洒英雄家。\n\n昔日繁华地，今作断肠沙。\n英雄多寂寞，美人易迟暮。\n且将新火试新茶，诗酒趁年华。\n莫待无花空折枝，徒留恨与嗟。\n\n**其四：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n红尘多纷扰，心远地自偏。\n一任阶前雨，滴尽到天明。\n\n晨露湿衣袖，清风拂面来。\n不问人间事，但求心自开。\n偶得闲情逸，悠然见南山。\n此中有真意，欲辨已忘言。\n\n**其五：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n岁月如流水，匆匆不可追。\n且将眼前景，绘作心中诗。\n\n花开花又落，云卷云还舒。\n人生如逆旅，我亦是行人。\n但愿人长久，千里共婵娟。\n醉卧不知处，笑看四季迁。\n\n---\n\n这几种续写方式都试图保持原诗的意境和风格，同时扩展了诗的内涵和情感深度。希望其中有你喜欢的一种！"}, {"role": "user", "content": "请基于以下提供的文本内容，分析并提取关于特定角色{character_name}的详细信息，包括其性格特点、行为模式、社交关系、职业背景以及家庭状况等方面。根据分析结果，将角色归类为主角、配角、龙套或反派，并合理补充文本中未明确提及的相关信息。最终结果需以Python字典的形式呈现，包含角色的全面描述。 文本： 众所周知，南域中有一个绝对不能惹的势力，草堂。其中大弟子，是南域的青云剑圣，剑道通神。二弟子，万古女帝，统领一个时代。三弟子，当世大儒，文曲星下凡。四弟子，魔神转世，镇压九幽。陆长生：我？我没什么了不起的，就是他们的师尊罢了。[别让我通宵] 任务要求： - 从文本中提取并分析角色南域的特征信息。 - 对角色进行分类（主角、配角、龙套、反派）并清晰标注。 - 输出需包含角色的基本信息、性格特点、生活背景等详细描述。 - 对于文本中未直接提及的信息，需结合上下文进行合理推测并补充。 - 最终结果需以JSON格式呈现，包含角色的完整描述。"}, {"role": "assistant", "content": "根据提供的文本内容，以下是对角色**陆长生**的详细分析，并将其归类为主角。以下分析结果以Python字典的形式呈现：\n\n```python\n{\n \"character_name\": \"陆长生\",\n \"role\": \"主角\",\n \"basic_info\": {\n \"gender\": \"男性\", # 根据名字推测\n \"age\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"occupation\": \"草堂师尊\",\n \"residence\": \"南域\"\n },\n \"personality_traits\": {\n \"modesty\": \"非常谦虚\",\n \"wisdom\": \"极其智慧\",\n \"calmness\": \"非常冷静\",\n \"authority\": \"具有极高的权威\"\n },\n \"behavior_patterns\": {\n \"leadership\": \"作为草堂的师尊，领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子\",\n \"teaching\": \"负责教导弟子，展现出卓越的教育能力\",\n \"understatement\": \"尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为‘没什么了不起的’\"\n },\n \"social_relationships\": {\n \"family\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"friends\": \"与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世\",\n \"enemies\": \"文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人\"\n },\n \"career_background\": {\n \"current_position\": \"草堂师尊\",\n \"past_positions\": [\n \"可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员\",\n \"可能拥有丰富的战斗和修炼经验\"\n ],\n \"achievements\": [\n \"培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子\",\n \"在草堂中拥有至高无上的地位\"\n ]\n },\n \"family_situation\": {\n \"spouse\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"children\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"other_family_members\": \"不详\" # 文本中未提及\n },\n \"additional_information\": {\n \"reputation\": \"在南域拥有极高的声望，被称为‘绝对不能惹的势力’\",\n \"abilities\": [\n \"可能拥有极高的修为和战斗能力\",\n \"具备卓越的教导和领导能力\"\n ],\n \"motivations\": [\n \"培养弟子\",\n \"维护草堂的声誉和地位\"\n ]\n }\n}\n```\n\n### 详细分析：\n\n1. **角色分类**：\n - **主角**：陆长生作为草堂的师尊，是整个故事的核心人物，拥有最高的地位和最强的弟子团队。\n\n2. **基本信息**：\n - **性别**：根据名字“陆长生”推测为男性。\n - **年龄**：文本中未提及，但作为师尊，可能年龄较大。\n - **职业**：草堂师尊，负责教导弟子。\n - **居住地**：南域。\n\n3. **性格特点**：\n - **谦虚**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n - **智慧**：能够教导出如此杰出的弟子，展现出极高的智慧。\n - **冷静**：作为师尊，需要在各种情况下保持冷静。\n - **权威**：在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n4. **行为模式**：\n - **领导力**：领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子。\n - **教导能力**：负责教导弟子，展现出卓越的教育能力。\n - **自谦**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n\n5. **社交关系**：\n - **家庭**：文本中未提及。\n - **朋友**：与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世。\n - **敌人**：文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人。\n\n6. **职业背景**：\n - **当前职位**：草堂师尊。\n - **过去职位**：可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员。\n - **成就**：培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子，在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n7. **家庭状况**：\n - **配偶**：文本中未提及。\n - **子女**：文本中未提及。\n - **其他家庭成员**：文本中未提及。\n\n8. **其他信息**：\n - **声望**：在南域拥有极高的声望，被称为“绝对不能惹的势力”。\n - **能力**：可能拥有极高的修为和战斗能力，具备卓越的教导和领导能力。\n - **动机**：培养弟子，维护草堂的声誉和地位。"}, {"role": "user", "content": "请重复你描述的第二个夏日场景"}], "label": "蝉鸣阵阵，知了此起彼伏。\n树荫下，老人们悠闲地下着棋。\n孩童嬉戏，欢笑声传遍公园。", "length_class": 2048}
12 | {"messages": [{"role": "user", "content": "描述一个冬日的场景"}, {"role": "assistant", "content": "白雪皑皑，覆盖了整个世界。\n炊烟袅袅，从远处的屋顶升起。\n孩子们堆起雪人，欢乐无比。"}, {"role": "user", "content": "描述一个夏日的场景"}, {"role": "assistant", "content": "蝉鸣阵阵，知了此起彼伏。\n树荫下，老人们悠闲地下着棋。\n孩童嬉戏，欢笑声传遍公园。"}, {"role": "user", "content": "描述一个夏日的场景"}, {"role": "assistant", "content": "艳阳高照，蒸腾的热气扭曲了远处的景象。\n街边的冰饮摊前排起长队，\n行人纷纷撑起遮阳伞。"}, {"role": "user", "content": "请为这首诗《醉卧云中月，笑看水中花》续写后续内容。"}, {"role": "assistant", "content": "### 醉卧云中月，笑看水中花\n\n**原诗：**\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n\n**续写：**\n\n**其一：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n晨钟惊宿鸟，暮鼓送归鸦。\n心随天地远，身似不系槎。\n\n星稀河汉浅，风轻夜未央。\n独酌对影饮，杯中岁月长。\n梦里寻旧迹，醒时泪两行。\n人间多少事，都付笑谈旁。\n\n**其二：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n山高人为峰，海阔心无涯。\n踏遍千山雪，归来仍少年。\n\n春去花还在，人来鸟不惊。\n世事如棋局，步步皆惊心。\n但得酒中趣，勿为醒者传。\n一任风霜冷，我自向天眠。\n\n**其三：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n琴瑟和鸣处，鸾凤共天涯。\n一曲高歌罢，泪洒英雄家。\n\n昔日繁华地，今作断肠沙。\n英雄多寂寞，美人易迟暮。\n且将新火试新茶，诗酒趁年华。\n莫待无花空折枝，徒留恨与嗟。\n\n**其四：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n红尘多纷扰，心远地自偏。\n一任阶前雨，滴尽到天明。\n\n晨露湿衣袖，清风拂面来。\n不问人间事，但求心自开。\n偶得闲情逸，悠然见南山。\n此中有真意，欲辨已忘言。\n\n**其五：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n岁月如流水，匆匆不可追。\n且将眼前景，绘作心中诗。\n\n花开花又落，云卷云还舒。\n人生如逆旅，我亦是行人。\n但愿人长久，千里共婵娟。\n醉卧不知处，笑看四季迁。\n\n---\n\n这几种续写方式都试图保持原诗的意境和风格，同时扩展了诗的内涵和情感深度。希望其中有你喜欢的一种！"}, {"role": "user", "content": "请基于以下提供的文本内容，分析并提取关于特定角色{character_name}的详细信息，包括其性格特点、行为模式、社交关系、职业背景以及家庭状况等方面。根据分析结果，将角色归类为主角、配角、龙套或反派，并合理补充文本中未明确提及的相关信息。最终结果需以Python字典的形式呈现，包含角色的全面描述。 文本： 众所周知，南域中有一个绝对不能惹的势力，草堂。其中大弟子，是南域的青云剑圣，剑道通神。二弟子，万古女帝，统领一个时代。三弟子，当世大儒，文曲星下凡。四弟子，魔神转世，镇压九幽。陆长生：我？我没什么了不起的，就是他们的师尊罢了。[别让我通宵] 任务要求： - 从文本中提取并分析角色南域的特征信息。 - 对角色进行分类（主角、配角、龙套、反派）并清晰标注。 - 输出需包含角色的基本信息、性格特点、生活背景等详细描述。 - 对于文本中未直接提及的信息，需结合上下文进行合理推测并补充。 - 最终结果需以JSON格式呈现，包含角色的完整描述。"}, {"role": "assistant", "content": "根据提供的文本内容，以下是对角色**陆长生**的详细分析，并将其归类为主角。以下分析结果以Python字典的形式呈现：\n\n```python\n{\n \"character_name\": \"陆长生\",\n \"role\": \"主角\",\n \"basic_info\": {\n \"gender\": \"男性\", # 根据名字推测\n \"age\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"occupation\": \"草堂师尊\",\n \"residence\": \"南域\"\n },\n \"personality_traits\": {\n \"modesty\": \"非常谦虚\",\n \"wisdom\": \"极其智慧\",\n \"calmness\": \"非常冷静\",\n \"authority\": \"具有极高的权威\"\n },\n \"behavior_patterns\": {\n \"leadership\": \"作为草堂的师尊，领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子\",\n \"teaching\": \"负责教导弟子，展现出卓越的教育能力\",\n \"understatement\": \"尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为‘没什么了不起的’\"\n },\n \"social_relationships\": {\n \"family\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"friends\": \"与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世\",\n \"enemies\": \"文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人\"\n },\n \"career_background\": {\n \"current_position\": \"草堂师尊\",\n \"past_positions\": [\n \"可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员\",\n \"可能拥有丰富的战斗和修炼经验\"\n ],\n \"achievements\": [\n \"培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子\",\n \"在草堂中拥有至高无上的地位\"\n ]\n },\n \"family_situation\": {\n \"spouse\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"children\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"other_family_members\": \"不详\" # 文本中未提及\n },\n \"additional_information\": {\n \"reputation\": \"在南域拥有极高的声望，被称为‘绝对不能惹的势力’\",\n \"abilities\": [\n \"可能拥有极高的修为和战斗能力\",\n \"具备卓越的教导和领导能力\"\n ],\n \"motivations\": [\n \"培养弟子\",\n \"维护草堂的声誉和地位\"\n ]\n }\n}\n```\n\n### 详细分析：\n\n1. **角色分类**：\n - **主角**：陆长生作为草堂的师尊，是整个故事的核心人物，拥有最高的地位和最强的弟子团队。\n\n2. **基本信息**：\n - **性别**：根据名字“陆长生”推测为男性。\n - **年龄**：文本中未提及，但作为师尊，可能年龄较大。\n - **职业**：草堂师尊，负责教导弟子。\n - **居住地**：南域。\n\n3. **性格特点**：\n - **谦虚**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n - **智慧**：能够教导出如此杰出的弟子，展现出极高的智慧。\n - **冷静**：作为师尊，需要在各种情况下保持冷静。\n - **权威**：在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n4. **行为模式**：\n - **领导力**：领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子。\n - **教导能力**：负责教导弟子，展现出卓越的教育能力。\n - **自谦**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n\n5. **社交关系**：\n - **家庭**：文本中未提及。\n - **朋友**：与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世。\n - **敌人**：文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人。\n\n6. **职业背景**：\n - **当前职位**：草堂师尊。\n - **过去职位**：可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员。\n - **成就**：培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子，在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n7. **家庭状况**：\n - **配偶**：文本中未提及。\n - **子女**：文本中未提及。\n - **其他家庭成员**：文本中未提及。\n\n8. **其他信息**：\n - **声望**：在南域拥有极高的声望，被称为“绝对不能惹的势力”。\n - **能力**：可能拥有极高的修为和战斗能力，具备卓越的教导和领导能力。\n - **动机**：培养弟子，维护草堂的声誉和地位。"}, {"role": "user", "content": "请重复你描述的第二个夏日场景"}], "label": "蝉鸣阵阵，知了此起彼伏。\n树荫下，老人们悠闲地下着棋。\n孩童嬉戏，欢笑声传遍公园。", "length_class": 2048}
13 | {"messages": [{"role": "user", "content": "列举三种常见的水果"}, {"role": "assistant", "content": "1. 苹果\n2. 香蕉\n3. 橙子"}, {"role": "user", "content": "列举三种常见的蔬菜"}, {"role": "assistant", "content": "1. 西红柿\n2. 卷心菜\n3. 胡萝卜"}, {"role": "user", "content": "列举三种常见的水果"}, {"role": "assistant", "content": "1. 葡萄\n2. 西瓜\n3. 草莓"}, {"role": "user", "content": "请为这首诗《醉卧云中月，笑看水中花》续写后续内容。"}, {"role": "assistant", "content": "### 醉卧云中月，笑看水中花\n\n**原诗：**\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n\n**续写：**\n\n**其一：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n晨钟惊宿鸟，暮鼓送归鸦。\n心随天地远，身似不系槎。\n\n星稀河汉浅，风轻夜未央。\n独酌对影饮，杯中岁月长。\n梦里寻旧迹，醒时泪两行。\n人间多少事，都付笑谈旁。\n\n**其二：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n山高人为峰，海阔心无涯。\n踏遍千山雪，归来仍少年。\n\n春去花还在，人来鸟不惊。\n世事如棋局，步步皆惊心。\n但得酒中趣，勿为醒者传。\n一任风霜冷，我自向天眠。\n\n**其三：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n琴瑟和鸣处，鸾凤共天涯。\n一曲高歌罢，泪洒英雄家。\n\n昔日繁华地，今作断肠沙。\n英雄多寂寞，美人易迟暮。\n且将新火试新茶，诗酒趁年华。\n莫待无花空折枝，徒留恨与嗟。\n\n**其四：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n红尘多纷扰，心远地自偏。\n一任阶前雨，滴尽到天明。\n\n晨露湿衣袖，清风拂面来。\n不问人间事，但求心自开。\n偶得闲情逸，悠然见南山。\n此中有真意，欲辨已忘言。\n\n**其五：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n岁月如流水，匆匆不可追。\n且将眼前景，绘作心中诗。\n\n花开花又落，云卷云还舒。\n人生如逆旅，我亦是行人。\n但愿人长久，千里共婵娟。\n醉卧不知处，笑看四季迁。\n\n---\n\n这几种续写方式都试图保持原诗的意境和风格，同时扩展了诗的内涵和情感深度。希望其中有你喜欢的一种！"}, {"role": "user", "content": "请基于以下提供的文本内容，分析并提取关于特定角色{character_name}的详细信息，包括其性格特点、行为模式、社交关系、职业背景以及家庭状况等方面。根据分析结果，将角色归类为主角、配角、龙套或反派，并合理补充文本中未明确提及的相关信息。最终结果需以Python字典的形式呈现，包含角色的全面描述。 文本： 众所周知，南域中有一个绝对不能惹的势力，草堂。其中大弟子，是南域的青云剑圣，剑道通神。二弟子，万古女帝，统领一个时代。三弟子，当世大儒，文曲星下凡。四弟子，魔神转世，镇压九幽。陆长生：我？我没什么了不起的，就是他们的师尊罢了。[别让我通宵] 任务要求： - 从文本中提取并分析角色南域的特征信息。 - 对角色进行分类（主角、配角、龙套、反派）并清晰标注。 - 输出需包含角色的基本信息、性格特点、生活背景等详细描述。 - 对于文本中未直接提及的信息，需结合上下文进行合理推测并补充。 - 最终结果需以JSON格式呈现，包含角色的完整描述。"}, {"role": "assistant", "content": "根据提供的文本内容，以下是对角色**陆长生**的详细分析，并将其归类为主角。以下分析结果以Python字典的形式呈现：\n\n```python\n{\n \"character_name\": \"陆长生\",\n \"role\": \"主角\",\n \"basic_info\": {\n \"gender\": \"男性\", # 根据名字推测\n \"age\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"occupation\": \"草堂师尊\",\n \"residence\": \"南域\"\n },\n \"personality_traits\": {\n \"modesty\": \"非常谦虚\",\n \"wisdom\": \"极其智慧\",\n \"calmness\": \"非常冷静\",\n \"authority\": \"具有极高的权威\"\n },\n \"behavior_patterns\": {\n \"leadership\": \"作为草堂的师尊，领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子\",\n \"teaching\": \"负责教导弟子，展现出卓越的教育能力\",\n \"understatement\": \"尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为‘没什么了不起的’\"\n },\n \"social_relationships\": {\n \"family\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"friends\": \"与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世\",\n \"enemies\": \"文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人\"\n },\n \"career_background\": {\n \"current_position\": \"草堂师尊\",\n \"past_positions\": [\n \"可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员\",\n \"可能拥有丰富的战斗和修炼经验\"\n ],\n \"achievements\": [\n \"培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子\",\n \"在草堂中拥有至高无上的地位\"\n ]\n },\n \"family_situation\": {\n \"spouse\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"children\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"other_family_members\": \"不详\" # 文本中未提及\n },\n \"additional_information\": {\n \"reputation\": \"在南域拥有极高的声望，被称为‘绝对不能惹的势力’\",\n \"abilities\": [\n \"可能拥有极高的修为和战斗能力\",\n \"具备卓越的教导和领导能力\"\n ],\n \"motivations\": [\n \"培养弟子\",\n \"维护草堂的声誉和地位\"\n ]\n }\n}\n```\n\n### 详细分析：\n\n1. **角色分类**：\n - **主角**：陆长生作为草堂的师尊，是整个故事的核心人物，拥有最高的地位和最强的弟子团队。\n\n2. **基本信息**：\n - **性别**：根据名字“陆长生”推测为男性。\n - **年龄**：文本中未提及，但作为师尊，可能年龄较大。\n - **职业**：草堂师尊，负责教导弟子。\n - **居住地**：南域。\n\n3. **性格特点**：\n - **谦虚**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n - **智慧**：能够教导出如此杰出的弟子，展现出极高的智慧。\n - **冷静**：作为师尊，需要在各种情况下保持冷静。\n - **权威**：在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n4. **行为模式**：\n - **领导力**：领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子。\n - **教导能力**：负责教导弟子，展现出卓越的教育能力。\n - **自谦**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n\n5. **社交关系**：\n - **家庭**：文本中未提及。\n - **朋友**：与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世。\n - **敌人**：文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人。\n\n6. **职业背景**：\n - **当前职位**：草堂师尊。\n - **过去职位**：可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员。\n - **成就**：培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子，在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n7. **家庭状况**：\n - **配偶**：文本中未提及。\n - **子女**：文本中未提及。\n - **其他家庭成员**：文本中未提及。\n\n8. **其他信息**：\n - **声望**：在南域拥有极高的声望，被称为“绝对不能惹的势力”。\n - **能力**：可能拥有极高的修为和战斗能力，具备卓越的教导和领导能力。\n - **动机**：培养弟子，维护草堂的声誉和地位。"}, {"role": "user", "content": "请重复你列举的第一组水果"}], "label": "1. 苹果\n2. 香蕉\n3. 橙子", "length_class": 2048}
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16 | {"messages": [{"role": "user", "content": "用一句话形容大海"}, {"role": "assistant", "content": "蔚蓝无垠，波涛汹涌，生命的摇篮。"}, {"role": "user", "content": "用一句话形容湖泊"}, {"role": "assistant", "content": "平静如镜，倒映山川，诗意的栖息。"}, {"role": "user", "content": "用一句话形容大海"}, {"role": "assistant", "content": "深邃神秘，包容万物，永恒的呼唤。"}, {"role": "user", "content": "请为这首诗《醉卧云中月，笑看水中花》续写后续内容。"}, {"role": "assistant", "content": "### 醉卧云中月，笑看水中花\n\n**原诗：**\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n\n**续写：**\n\n**其一：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n晨钟惊宿鸟，暮鼓送归鸦。\n心随天地远，身似不系槎。\n\n星稀河汉浅，风轻夜未央。\n独酌对影饮，杯中岁月长。\n梦里寻旧迹，醒时泪两行。\n人间多少事，都付笑谈旁。\n\n**其二：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n山高人为峰，海阔心无涯。\n踏遍千山雪，归来仍少年。\n\n春去花还在，人来鸟不惊。\n世事如棋局，步步皆惊心。\n但得酒中趣，勿为醒者传。\n一任风霜冷，我自向天眠。\n\n**其三：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n琴瑟和鸣处，鸾凤共天涯。\n一曲高歌罢，泪洒英雄家。\n\n昔日繁华地，今作断肠沙。\n英雄多寂寞，美人易迟暮。\n且将新火试新茶，诗酒趁年华。\n莫待无花空折枝，徒留恨与嗟。\n\n**其四：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n红尘多纷扰，心远地自偏。\n一任阶前雨，滴尽到天明。\n\n晨露湿衣袖，清风拂面来。\n不问人间事，但求心自开。\n偶得闲情逸，悠然见南山。\n此中有真意，欲辨已忘言。\n\n**其五：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n岁月如流水，匆匆不可追。\n且将眼前景，绘作心中诗。\n\n花开花又落，云卷云还舒。\n人生如逆旅，我亦是行人。\n但愿人长久，千里共婵娟。\n醉卧不知处，笑看四季迁。\n\n---\n\n这几种续写方式都试图保持原诗的意境和风格，同时扩展了诗的内涵和情感深度。希望其中有你喜欢的一种！"}, {"role": "user", "content": "请基于以下提供的文本内容，分析并提取关于特定角色{character_name}的详细信息，包括其性格特点、行为模式、社交关系、职业背景以及家庭状况等方面。根据分析结果，将角色归类为主角、配角、龙套或反派，并合理补充文本中未明确提及的相关信息。最终结果需以Python字典的形式呈现，包含角色的全面描述。 文本： 众所周知，南域中有一个绝对不能惹的势力，草堂。其中大弟子，是南域的青云剑圣，剑道通神。二弟子，万古女帝，统领一个时代。三弟子，当世大儒，文曲星下凡。四弟子，魔神转世，镇压九幽。陆长生：我？我没什么了不起的，就是他们的师尊罢了。[别让我通宵] 任务要求： - 从文本中提取并分析角色南域的特征信息。 - 对角色进行分类（主角、配角、龙套、反派）并清晰标注。 - 输出需包含角色的基本信息、性格特点、生活背景等详细描述。 - 对于文本中未直接提及的信息，需结合上下文进行合理推测并补充。 - 最终结果需以JSON格式呈现，包含角色的完整描述。"}, {"role": "assistant", "content": "根据提供的文本内容，以下是对角色**陆长生**的详细分析，并将其归类为主角。以下分析结果以Python字典的形式呈现：\n\n```python\n{\n \"character_name\": \"陆长生\",\n \"role\": \"主角\",\n \"basic_info\": {\n \"gender\": \"男性\", # 根据名字推测\n \"age\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"occupation\": \"草堂师尊\",\n \"residence\": \"南域\"\n },\n \"personality_traits\": {\n \"modesty\": \"非常谦虚\",\n \"wisdom\": \"极其智慧\",\n \"calmness\": \"非常冷静\",\n \"authority\": \"具有极高的权威\"\n },\n \"behavior_patterns\": {\n \"leadership\": \"作为草堂的师尊，领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子\",\n \"teaching\": \"负责教导弟子，展现出卓越的教育能力\",\n \"understatement\": \"尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为‘没什么了不起的’\"\n },\n \"social_relationships\": {\n \"family\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"friends\": \"与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世\",\n \"enemies\": \"文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人\"\n },\n \"career_background\": {\n \"current_position\": \"草堂师尊\",\n \"past_positions\": [\n \"可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员\",\n \"可能拥有丰富的战斗和修炼经验\"\n ],\n \"achievements\": [\n \"培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子\",\n \"在草堂中拥有至高无上的地位\"\n ]\n },\n \"family_situation\": {\n \"spouse\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"children\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"other_family_members\": \"不详\" # 文本中未提及\n },\n \"additional_information\": {\n \"reputation\": \"在南域拥有极高的声望，被称为‘绝对不能惹的势力’\",\n \"abilities\": [\n \"可能拥有极高的修为和战斗能力\",\n \"具备卓越的教导和领导能力\"\n ],\n \"motivations\": [\n \"培养弟子\",\n \"维护草堂的声誉和地位\"\n ]\n }\n}\n```\n\n### 详细分析：\n\n1. **角色分类**：\n - **主角**：陆长生作为草堂的师尊，是整个故事的核心人物，拥有最高的地位和最强的弟子团队。\n\n2. **基本信息**：\n - **性别**：根据名字“陆长生”推测为男性。\n - **年龄**：文本中未提及，但作为师尊，可能年龄较大。\n - **职业**：草堂师尊，负责教导弟子。\n - **居住地**：南域。\n\n3. **性格特点**：\n - **谦虚**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n - **智慧**：能够教导出如此杰出的弟子，展现出极高的智慧。\n - **冷静**：作为师尊，需要在各种情况下保持冷静。\n - **权威**：在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n4. **行为模式**：\n - **领导力**：领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子。\n - **教导能力**：负责教导弟子，展现出卓越的教育能力。\n - **自谦**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n\n5. **社交关系**：\n - **家庭**：文本中未提及。\n - **朋友**：与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世。\n - **敌人**：文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人。\n\n6. **职业背景**：\n - **当前职位**：草堂师尊。\n - **过去职位**：可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员。\n - **成就**：培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子，在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n7. **家庭状况**：\n - **配偶**：文本中未提及。\n - **子女**：文本中未提及。\n - **其他家庭成员**：文本中未提及。\n\n8. **其他信息**：\n - **声望**：在南域拥有极高的声望，被称为“绝对不能惹的势力”。\n - **能力**：可能拥有极高的修为和战斗能力，具备卓越的教导和领导能力。\n - **动机**：培养弟子，维护草堂的声誉和地位。"}, {"role": "user", "content": "请重复你对大海的第一个描述"}], "label": "蔚蓝无垠，波涛汹涌，生命的摇篮。", "length_class": 2048}
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19 | {"messages": [{"role": "user", "content": "给出三个古代名将"}, {"role": "assistant", "content": "1. 韩信\n2. 岳飞\n3. 霍去病"}, {"role": "user", "content": "给出三个古代名相"}, {"role": "assistant", "content": "1. 张良\n2. 王安石\n3. 魏征"}, {"role": "user", "content": "给出三个古代名将"}, {"role": "assistant", "content": "1. 关羽\n2. 张飞\n3. 李靖"}, {"role": "user", "content": "请为这首诗《醉卧云中月，笑看水中花》续写后续内容。"}, {"role": "assistant", "content": "### 醉卧云中月，笑看水中花\n\n**原诗：**\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n\n**续写：**\n\n**其一：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n晨钟惊宿鸟，暮鼓送归鸦。\n心随天地远，身似不系槎。\n\n星稀河汉浅，风轻夜未央。\n独酌对影饮，杯中岁月长。\n梦里寻旧迹，醒时泪两行。\n人间多少事，都付笑谈旁。\n\n**其二：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n山高人为峰，海阔心无涯。\n踏遍千山雪，归来仍少年。\n\n春去花还在，人来鸟不惊。\n世事如棋局，步步皆惊心。\n但得酒中趣，勿为醒者传。\n一任风霜冷，我自向天眠。\n\n**其三：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n琴瑟和鸣处，鸾凤共天涯。\n一曲高歌罢，泪洒英雄家。\n\n昔日繁华地，今作断肠沙。\n英雄多寂寞，美人易迟暮。\n且将新火试新茶，诗酒趁年华。\n莫待无花空折枝，徒留恨与嗟。\n\n**其四：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n红尘多纷扰，心远地自偏。\n一任阶前雨，滴尽到天明。\n\n晨露湿衣袖，清风拂面来。\n不问人间事，但求心自开。\n偶得闲情逸，悠然见南山。\n此中有真意，欲辨已忘言。\n\n**其五：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n岁月如流水，匆匆不可追。\n且将眼前景，绘作心中诗。\n\n花开花又落，云卷云还舒。\n人生如逆旅，我亦是行人。\n但愿人长久，千里共婵娟。\n醉卧不知处，笑看四季迁。\n\n---\n\n这几种续写方式都试图保持原诗的意境和风格，同时扩展了诗的内涵和情感深度。希望其中有你喜欢的一种！"}, {"role": "user", "content": "请基于以下提供的文本内容，分析并提取关于特定角色{character_name}的详细信息，包括其性格特点、行为模式、社交关系、职业背景以及家庭状况等方面。根据分析结果，将角色归类为主角、配角、龙套或反派，并合理补充文本中未明确提及的相关信息。最终结果需以Python字典的形式呈现，包含角色的全面描述。 文本： 众所周知，南域中有一个绝对不能惹的势力，草堂。其中大弟子，是南域的青云剑圣，剑道通神。二弟子，万古女帝，统领一个时代。三弟子，当世大儒，文曲星下凡。四弟子，魔神转世，镇压九幽。陆长生：我？我没什么了不起的，就是他们的师尊罢了。[别让我通宵] 任务要求： - 从文本中提取并分析角色南域的特征信息。 - 对角色进行分类（主角、配角、龙套、反派）并清晰标注。 - 输出需包含角色的基本信息、性格特点、生活背景等详细描述。 - 对于文本中未直接提及的信息，需结合上下文进行合理推测并补充。 - 最终结果需以JSON格式呈现，包含角色的完整描述。"}, {"role": "assistant", "content": "根据提供的文本内容，以下是对角色**陆长生**的详细分析，并将其归类为主角。以下分析结果以Python字典的形式呈现：\n\n```python\n{\n \"character_name\": \"陆长生\",\n \"role\": \"主角\",\n \"basic_info\": {\n \"gender\": \"男性\", # 根据名字推测\n \"age\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"occupation\": \"草堂师尊\",\n \"residence\": \"南域\"\n },\n \"personality_traits\": {\n \"modesty\": \"非常谦虚\",\n \"wisdom\": \"极其智慧\",\n \"calmness\": \"非常冷静\",\n \"authority\": \"具有极高的权威\"\n },\n \"behavior_patterns\": {\n \"leadership\": \"作为草堂的师尊，领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子\",\n \"teaching\": \"负责教导弟子，展现出卓越的教育能力\",\n \"understatement\": \"尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为‘没什么了不起的’\"\n },\n \"social_relationships\": {\n \"family\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"friends\": \"与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世\",\n \"enemies\": \"文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人\"\n },\n \"career_background\": {\n \"current_position\": \"草堂师尊\",\n \"past_positions\": [\n \"可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员\",\n \"可能拥有丰富的战斗和修炼经验\"\n ],\n \"achievements\": [\n \"培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子\",\n \"在草堂中拥有至高无上的地位\"\n ]\n },\n \"family_situation\": {\n \"spouse\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"children\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"other_family_members\": \"不详\" # 文本中未提及\n },\n \"additional_information\": {\n \"reputation\": \"在南域拥有极高的声望，被称为‘绝对不能惹的势力’\",\n \"abilities\": [\n \"可能拥有极高的修为和战斗能力\",\n \"具备卓越的教导和领导能力\"\n ],\n \"motivations\": [\n \"培养弟子\",\n \"维护草堂的声誉和地位\"\n ]\n }\n}\n```\n\n### 详细分析：\n\n1. **角色分类**：\n - **主角**：陆长生作为草堂的师尊，是整个故事的核心人物，拥有最高的地位和最强的弟子团队。\n\n2. **基本信息**：\n - **性别**：根据名字“陆长生”推测为男性。\n - **年龄**：文本中未提及，但作为师尊，可能年龄较大。\n - **职业**：草堂师尊，负责教导弟子。\n - **居住地**：南域。\n\n3. **性格特点**：\n - **谦虚**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n - **智慧**：能够教导出如此杰出的弟子，展现出极高的智慧。\n - **冷静**：作为师尊，需要在各种情况下保持冷静。\n - **权威**：在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n4. **行为模式**：\n - **领导力**：领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子。\n - **教导能力**：负责教导弟子，展现出卓越的教育能力。\n - **自谦**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n\n5. **社交关系**：\n - **家庭**：文本中未提及。\n - **朋友**：与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世。\n - **敌人**：文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人。\n\n6. **职业背景**：\n - **当前职位**：草堂师尊。\n - **过去职位**：可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员。\n - **成就**：培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子，在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n7. **家庭状况**：\n - **配偶**：文本中未提及。\n - **子女**：文本中未提及。\n - **其他家庭成员**：文本中未提及。\n\n8. **其他信息**：\n - **声望**：在南域拥有极高的声望，被称为“绝对不能惹的势力”。\n - **能力**：可能拥有极高的修为和战斗能力，具备卓越的教导和领导能力。\n - **动机**：培养弟子，维护草堂的声誉和地位。"}, {"role": "user", "content": "请重复你给出的第一组古代名将"}], "label": "1. 韩信\n2. 岳飞\n3. 霍去病", "length_class": 2048}
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22 | {"messages": [{"role": "user", "content": "描述麻雀"}, {"role": "assistant", "content": "体型小巧，羽毛灰褐，\n喜欢在城市中觅食，叽叽喳喳很热闹。"}, {"role": "user", "content": "描述一种常见的昆虫"}, {"role": "assistant", "content": "蝴蝶：翅膀绚丽多彩，\n在花丛中翩翩起舞，静谧优雅令人陶醉。"}, {"role": "user", "content": "描述鸽子"}, {"role": "assistant", "content": "体型圆润，羽毛灰白，\n经常在广场上漫步，咕咕叫声温柔动听。"}, {"role": "user", "content": "请为这首诗《醉卧云中月，笑看水中花》续写后续内容。"}, {"role": "assistant", "content": "### 醉卧云中月，笑看水中花\n\n**原诗：**\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n\n**续写：**\n\n**其一：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n晨钟惊宿鸟，暮鼓送归鸦。\n心随天地远，身似不系槎。\n\n星稀河汉浅，风轻夜未央。\n独酌对影饮，杯中岁月长。\n梦里寻旧迹，醒时泪两行。\n人间多少事，都付笑谈旁。\n\n**其二：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n山高人为峰，海阔心无涯。\n踏遍千山雪，归来仍少年。\n\n春去花还在，人来鸟不惊。\n世事如棋局，步步皆惊心。\n但得酒中趣，勿为醒者传。\n一任风霜冷，我自向天眠。\n\n**其三：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n琴瑟和鸣处，鸾凤共天涯。\n一曲高歌罢，泪洒英雄家。\n\n昔日繁华地，今作断肠沙。\n英雄多寂寞，美人易迟暮。\n且将新火试新茶，诗酒趁年华。\n莫待无花空折枝，徒留恨与嗟。\n\n**其四：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n红尘多纷扰，心远地自偏。\n一任阶前雨，滴尽到天明。\n\n晨露湿衣袖，清风拂面来。\n不问人间事，但求心自开。\n偶得闲情逸，悠然见南山。\n此中有真意，欲辨已忘言。\n\n**其五：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n岁月如流水，匆匆不可追。\n且将眼前景，绘作心中诗。\n\n花开花又落，云卷云还舒。\n人生如逆旅，我亦是行人。\n但愿人长久，千里共婵娟。\n醉卧不知处，笑看四季迁。\n\n---\n\n这几种续写方式都试图保持原诗的意境和风格，同时扩展了诗的内涵和情感深度。希望其中有你喜欢的一种！"}, {"role": "user", "content": "请基于以下提供的文本内容，分析并提取关于特定角色{character_name}的详细信息，包括其性格特点、行为模式、社交关系、职业背景以及家庭状况等方面。根据分析结果，将角色归类为主角、配角、龙套或反派，并合理补充文本中未明确提及的相关信息。最终结果需以Python字典的形式呈现，包含角色的全面描述。 文本： 众所周知，南域中有一个绝对不能惹的势力，草堂。其中大弟子，是南域的青云剑圣，剑道通神。二弟子，万古女帝，统领一个时代。三弟子，当世大儒，文曲星下凡。四弟子，魔神转世，镇压九幽。陆长生：我？我没什么了不起的，就是他们的师尊罢了。[别让我通宵] 任务要求： - 从文本中提取并分析角色南域的特征信息。 - 对角色进行分类（主角、配角、龙套、反派）并清晰标注。 - 输出需包含角色的基本信息、性格特点、生活背景等详细描述。 - 对于文本中未直接提及的信息，需结合上下文进行合理推测并补充。 - 最终结果需以JSON格式呈现，包含角色的完整描述。"}, {"role": "assistant", "content": "根据提供的文本内容，以下是对角色**陆长生**的详细分析，并将其归类为主角。以下分析结果以Python字典的形式呈现：\n\n```python\n{\n \"character_name\": \"陆长生\",\n \"role\": \"主角\",\n \"basic_info\": {\n \"gender\": \"男性\", # 根据名字推测\n \"age\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"occupation\": \"草堂师尊\",\n \"residence\": \"南域\"\n },\n \"personality_traits\": {\n \"modesty\": \"非常谦虚\",\n \"wisdom\": \"极其智慧\",\n \"calmness\": \"非常冷静\",\n \"authority\": \"具有极高的权威\"\n },\n \"behavior_patterns\": {\n \"leadership\": \"作为草堂的师尊，领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子\",\n \"teaching\": \"负责教导弟子，展现出卓越的教育能力\",\n \"understatement\": \"尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为‘没什么了不起的’\"\n },\n \"social_relationships\": {\n \"family\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"friends\": \"与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世\",\n \"enemies\": \"文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人\"\n },\n \"career_background\": {\n \"current_position\": \"草堂师尊\",\n \"past_positions\": [\n \"可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员\",\n \"可能拥有丰富的战斗和修炼经验\"\n ],\n \"achievements\": [\n \"培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子\",\n \"在草堂中拥有至高无上的地位\"\n ]\n },\n \"family_situation\": {\n \"spouse\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"children\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"other_family_members\": \"不详\" # 文本中未提及\n },\n \"additional_information\": {\n \"reputation\": \"在南域拥有极高的声望，被称为‘绝对不能惹的势力’\",\n \"abilities\": [\n \"可能拥有极高的修为和战斗能力\",\n \"具备卓越的教导和领导能力\"\n ],\n \"motivations\": [\n \"培养弟子\",\n \"维护草堂的声誉和地位\"\n ]\n }\n}\n```\n\n### 详细分析：\n\n1. **角色分类**：\n - **主角**：陆长生作为草堂的师尊，是整个故事的核心人物，拥有最高的地位和最强的弟子团队。\n\n2. **基本信息**：\n - **性别**：根据名字“陆长生”推测为男性。\n - **年龄**：文本中未提及，但作为师尊，可能年龄较大。\n - **职业**：草堂师尊，负责教导弟子。\n - **居住地**：南域。\n\n3. **性格特点**：\n - **谦虚**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n - **智慧**：能够教导出如此杰出的弟子，展现出极高的智慧。\n - **冷静**：作为师尊，需要在各种情况下保持冷静。\n - **权威**：在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n4. **行为模式**：\n - **领导力**：领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子。\n - **教导能力**：负责教导弟子，展现出卓越的教育能力。\n - **自谦**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n\n5. **社交关系**：\n - **家庭**：文本中未提及。\n - **朋友**：与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世。\n - **敌人**：文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人。\n\n6. **职业背景**：\n - **当前职位**：草堂师尊。\n - **过去职位**：可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员。\n - **成就**：培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子，在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n7. **家庭状况**：\n - **配偶**：文本中未提及。\n - **子女**：文本中未提及。\n - **其他家庭成员**：文本中未提及。\n\n8. **其他信息**：\n - **声望**：在南域拥有极高的声望，被称为“绝对不能惹的势力”。\n - **能力**：可能拥有极高的修为和战斗能力，具备卓越的教导和领导能力。\n - **动机**：培养弟子，维护草堂的声誉和地位。"}, {"role": "user", "content": "请重复你对麻雀的描述"}], "label": "体型小巧，羽毛灰褐，\n喜欢在城市中觅食，叽叽喳喳很热闹。", "length_class": 2048}
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25 | {"messages": [{"role": "user", "content": "列举三种西洋乐器"}, {"role": "assistant", "content": "1. 钢琴\n2. 小提琴\n3. 吉他"}, {"role": "user", "content": "列举三种中国传统乐器"}, {"role": "assistant", "content": "1. 古筝\n2. 二胡\n3. 笛子"}, {"role": "user", "content": "列举三种西洋乐器"}, {"role": "assistant", "content": "1. 长笛\n2. 萨克斯\n3. 大提琴"}, {"role": "user", "content": "请为这首诗《醉卧云中月，笑看水中花》续写后续内容。"}, {"role": "assistant", "content": "### 醉卧云中月，笑看水中花\n\n**原诗：**\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n\n**续写：**\n\n**其一：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n晨钟惊宿鸟，暮鼓送归鸦。\n心随天地远，身似不系槎。\n\n星稀河汉浅，风轻夜未央。\n独酌对影饮，杯中岁月长。\n梦里寻旧迹，醒时泪两行。\n人间多少事，都付笑谈旁。\n\n**其二：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n山高人为峰，海阔心无涯。\n踏遍千山雪，归来仍少年。\n\n春去花还在，人来鸟不惊。\n世事如棋局，步步皆惊心。\n但得酒中趣，勿为醒者传。\n一任风霜冷，我自向天眠。\n\n**其三：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n琴瑟和鸣处，鸾凤共天涯。\n一曲高歌罢，泪洒英雄家。\n\n昔日繁华地，今作断肠沙。\n英雄多寂寞，美人易迟暮。\n且将新火试新茶，诗酒趁年华。\n莫待无花空折枝，徒留恨与嗟。\n\n**其四：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n红尘多纷扰，心远地自偏。\n一任阶前雨，滴尽到天明。\n\n晨露湿衣袖，清风拂面来。\n不问人间事，但求心自开。\n偶得闲情逸，悠然见南山。\n此中有真意，欲辨已忘言。\n\n**其五：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n岁月如流水，匆匆不可追。\n且将眼前景，绘作心中诗。\n\n花开花又落，云卷云还舒。\n人生如逆旅，我亦是行人。\n但愿人长久，千里共婵娟。\n醉卧不知处，笑看四季迁。\n\n---\n\n这几种续写方式都试图保持原诗的意境和风格，同时扩展了诗的内涵和情感深度。希望其中有你喜欢的一种！"}, {"role": "user", "content": "请基于以下提供的文本内容，分析并提取关于特定角色{character_name}的详细信息，包括其性格特点、行为模式、社交关系、职业背景以及家庭状况等方面。根据分析结果，将角色归类为主角、配角、龙套或反派，并合理补充文本中未明确提及的相关信息。最终结果需以Python字典的形式呈现，包含角色的全面描述。 文本： 众所周知，南域中有一个绝对不能惹的势力，草堂。其中大弟子，是南域的青云剑圣，剑道通神。二弟子，万古女帝，统领一个时代。三弟子，当世大儒，文曲星下凡。四弟子，魔神转世，镇压九幽。陆长生：我？我没什么了不起的，就是他们的师尊罢了。[别让我通宵] 任务要求： - 从文本中提取并分析角色南域的特征信息。 - 对角色进行分类（主角、配角、龙套、反派）并清晰标注。 - 输出需包含角色的基本信息、性格特点、生活背景等详细描述。 - 对于文本中未直接提及的信息，需结合上下文进行合理推测并补充。 - 最终结果需以JSON格式呈现，包含角色的完整描述。"}, {"role": "assistant", "content": "根据提供的文本内容，以下是对角色**陆长生**的详细分析，并将其归类为主角。以下分析结果以Python字典的形式呈现：\n\n```python\n{\n \"character_name\": \"陆长生\",\n \"role\": \"主角\",\n \"basic_info\": {\n \"gender\": \"男性\", # 根据名字推测\n \"age\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"occupation\": \"草堂师尊\",\n \"residence\": \"南域\"\n },\n \"personality_traits\": {\n \"modesty\": \"非常谦虚\",\n \"wisdom\": \"极其智慧\",\n \"calmness\": \"非常冷静\",\n \"authority\": \"具有极高的权威\"\n },\n \"behavior_patterns\": {\n \"leadership\": \"作为草堂的师尊，领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子\",\n \"teaching\": \"负责教导弟子，展现出卓越的教育能力\",\n \"understatement\": \"尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为‘没什么了不起的’\"\n },\n \"social_relationships\": {\n \"family\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"friends\": \"与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世\",\n \"enemies\": \"文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人\"\n },\n \"career_background\": {\n \"current_position\": \"草堂师尊\",\n \"past_positions\": [\n \"可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员\",\n \"可能拥有丰富的战斗和修炼经验\"\n ],\n \"achievements\": [\n \"培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子\",\n \"在草堂中拥有至高无上的地位\"\n ]\n },\n \"family_situation\": {\n \"spouse\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"children\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"other_family_members\": \"不详\" # 文本中未提及\n },\n \"additional_information\": {\n \"reputation\": \"在南域拥有极高的声望，被称为‘绝对不能惹的势力’\",\n \"abilities\": [\n \"可能拥有极高的修为和战斗能力\",\n \"具备卓越的教导和领导能力\"\n ],\n \"motivations\": [\n \"培养弟子\",\n \"维护草堂的声誉和地位\"\n ]\n }\n}\n```\n\n### 详细分析：\n\n1. **角色分类**：\n - **主角**：陆长生作为草堂的师尊，是整个故事的核心人物，拥有最高的地位和最强的弟子团队。\n\n2. **基本信息**：\n - **性别**：根据名字“陆长生”推测为男性。\n - **年龄**：文本中未提及，但作为师尊，可能年龄较大。\n - **职业**：草堂师尊，负责教导弟子。\n - **居住地**：南域。\n\n3. **性格特点**：\n - **谦虚**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n - **智慧**：能够教导出如此杰出的弟子，展现出极高的智慧。\n - **冷静**：作为师尊，需要在各种情况下保持冷静。\n - **权威**：在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n4. **行为模式**：\n - **领导力**：领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子。\n - **教导能力**：负责教导弟子，展现出卓越的教育能力。\n - **自谦**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n\n5. **社交关系**：\n - **家庭**：文本中未提及。\n - **朋友**：与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世。\n - **敌人**：文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人。\n\n6. **职业背景**：\n - **当前职位**：草堂师尊。\n - **过去职位**：可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员。\n - **成就**：培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子，在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n7. **家庭状况**：\n - **配偶**：文本中未提及。\n - **子女**：文本中未提及。\n - **其他家庭成员**：文本中未提及。\n\n8. **其他信息**：\n - **声望**：在南域拥有极高的声望，被称为“绝对不能惹的势力”。\n - **能力**：可能拥有极高的修为和战斗能力，具备卓越的教导和领导能力。\n - **动机**：培养弟子，维护草堂的声誉和地位。"}, {"role": "user", "content": "请重复你列举的第一组西洋乐器"}], "label": "1. 钢琴\n2. 小提琴\n3. 吉他", "length_class": 2048}
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28 | {"messages": [{"role": "user", "content": "用三个词形容春天"}, {"role": "assistant", "content": "1. 生机勃勃\n2. 春暖花开\n3. 万物复苏"}, {"role": "user", "content": "用三个词形容秋天"}, {"role": "assistant", "content": "1. 金黄灿烂\n2. 硕果累累\n3. 秋高气爽"}, {"role": "user", "content": "用三个词形容春天"}, {"role": "assistant", "content": "1. 绿意盎然\n2. 春风和煦\n3. 百花齐放"}, {"role": "user", "content": "请为这首诗《醉卧云中月，笑看水中花》续写后续内容。"}, {"role": "assistant", "content": "### 醉卧云中月，笑看水中花\n\n**原诗：**\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n\n**续写：**\n\n**其一：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n晨钟惊宿鸟，暮鼓送归鸦。\n心随天地远，身似不系槎。\n\n星稀河汉浅，风轻夜未央。\n独酌对影饮，杯中岁月长。\n梦里寻旧迹，醒时泪两行。\n人间多少事，都付笑谈旁。\n\n**其二：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n山高人为峰，海阔心无涯。\n踏遍千山雪，归来仍少年。\n\n春去花还在，人来鸟不惊。\n世事如棋局，步步皆惊心。\n但得酒中趣，勿为醒者传。\n一任风霜冷，我自向天眠。\n\n**其三：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n琴瑟和鸣处，鸾凤共天涯。\n一曲高歌罢，泪洒英雄家。\n\n昔日繁华地，今作断肠沙。\n英雄多寂寞，美人易迟暮。\n且将新火试新茶，诗酒趁年华。\n莫待无花空折枝，徒留恨与嗟。\n\n**其四：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n红尘多纷扰，心远地自偏。\n一任阶前雨，滴尽到天明。\n\n晨露湿衣袖，清风拂面来。\n不问人间事，但求心自开。\n偶得闲情逸，悠然见南山。\n此中有真意，欲辨已忘言。\n\n**其五：**\n\n醉卧云中月，笑看水中花。\n浮生若梦短，何不醉流霞。\n岁月如流水，匆匆不可追。\n且将眼前景，绘作心中诗。\n\n花开花又落，云卷云还舒。\n人生如逆旅，我亦是行人。\n但愿人长久，千里共婵娟。\n醉卧不知处，笑看四季迁。\n\n---\n\n这几种续写方式都试图保持原诗的意境和风格，同时扩展了诗的内涵和情感深度。希望其中有你喜欢的一种！"}, {"role": "user", "content": "请基于以下提供的文本内容，分析并提取关于特定角色{character_name}的详细信息，包括其性格特点、行为模式、社交关系、职业背景以及家庭状况等方面。根据分析结果，将角色归类为主角、配角、龙套或反派，并合理补充文本中未明确提及的相关信息。最终结果需以Python字典的形式呈现，包含角色的全面描述。 文本： 众所周知，南域中有一个绝对不能惹的势力，草堂。其中大弟子，是南域的青云剑圣，剑道通神。二弟子，万古女帝，统领一个时代。三弟子，当世大儒，文曲星下凡。四弟子，魔神转世，镇压九幽。陆长生：我？我没什么了不起的，就是他们的师尊罢了。[别让我通宵] 任务要求： - 从文本中提取并分析角色南域的特征信息。 - 对角色进行分类（主角、配角、龙套、反派）并清晰标注。 - 输出需包含角色的基本信息、性格特点、生活背景等详细描述。 - 对于文本中未直接提及的信息，需结合上下文进行合理推测并补充。 - 最终结果需以JSON格式呈现，包含角色的完整描述。"}, {"role": "assistant", "content": "根据提供的文本内容，以下是对角色**陆长生**的详细分析，并将其归类为主角。以下分析结果以Python字典的形式呈现：\n\n```python\n{\n \"character_name\": \"陆长生\",\n \"role\": \"主角\",\n \"basic_info\": {\n \"gender\": \"男性\", # 根据名字推测\n \"age\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"occupation\": \"草堂师尊\",\n \"residence\": \"南域\"\n },\n \"personality_traits\": {\n \"modesty\": \"非常谦虚\",\n \"wisdom\": \"极其智慧\",\n \"calmness\": \"非常冷静\",\n \"authority\": \"具有极高的权威\"\n },\n \"behavior_patterns\": {\n \"leadership\": \"作为草堂的师尊，领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子\",\n \"teaching\": \"负责教导弟子，展现出卓越的教育能力\",\n \"understatement\": \"尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为‘没什么了不起的’\"\n },\n \"social_relationships\": {\n \"family\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"friends\": \"与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世\",\n \"enemies\": \"文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人\"\n },\n \"career_background\": {\n \"current_position\": \"草堂师尊\",\n \"past_positions\": [\n \"可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员\",\n \"可能拥有丰富的战斗和修炼经验\"\n ],\n \"achievements\": [\n \"培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子\",\n \"在草堂中拥有至高无上的地位\"\n ]\n },\n \"family_situation\": {\n \"spouse\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"children\": \"不详\", # 文本中未提及\n \"other_family_members\": \"不详\" # 文本中未提及\n },\n \"additional_information\": {\n \"reputation\": \"在南域拥有极高的声望，被称为‘绝对不能惹的势力’\",\n \"abilities\": [\n \"可能拥有极高的修为和战斗能力\",\n \"具备卓越的教导和领导能力\"\n ],\n \"motivations\": [\n \"培养弟子\",\n \"维护草堂的声誉和地位\"\n ]\n }\n}\n```\n\n### 详细分析：\n\n1. **角色分类**：\n - **主角**：陆长生作为草堂的师尊，是整个故事的核心人物，拥有最高的地位和最强的弟子团队。\n\n2. **基本信息**：\n - **性别**：根据名字“陆长生”推测为男性。\n - **年龄**：文本中未提及，但作为师尊，可能年龄较大。\n - **职业**：草堂师尊，负责教导弟子。\n - **居住地**：南域。\n\n3. **性格特点**：\n - **谦虚**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n - **智慧**：能够教导出如此杰出的弟子，展现出极高的智慧。\n - **冷静**：作为师尊，需要在各种情况下保持冷静。\n - **权威**：在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n4. **行为模式**：\n - **领导力**：领导着包括青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等强大弟子。\n - **教导能力**：负责教导弟子，展现出卓越的教育能力。\n - **自谦**：尽管拥有极高的地位和能力，却自谦为“没什么了不起的”。\n\n5. **社交关系**：\n - **家庭**：文本中未提及。\n - **朋友**：与弟子们关系密切，尤其是青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世。\n - **敌人**：文本中未提及，但作为草堂师尊，可能有潜在的敌人。\n\n6. **职业背景**：\n - **当前职位**：草堂师尊。\n - **过去职位**：可能曾是某个强大势力的领导者或重要成员。\n - **成就**：培养出青云剑圣、万古女帝、大儒和魔神转世等杰出弟子，在草堂中拥有至高无上的地位。\n\n7. **家庭状况**：\n - **配偶**：文本中未提及。\n - **子女**：文本中未提及。\n - **其他家庭成员**：文本中未提及。\n\n8. **其他信息**：\n - **声望**：在南域拥有极高的声望，被称为“绝对不能惹的势力”。\n - **能力**：可能拥有极高的修为和战斗能力，具备卓越的教导和领导能力。\n - **动机**：培养弟子，维护草堂的声誉和地位。"}, {"role": "user", "content": "请重复你用来形容春天的第一组词"}], "label": "1. 生机勃勃\n2. 春暖花开\n3. 万物复苏", "length_class": 2048}
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/evaluation/MR-NIAH/score.py:
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1 | from collections import defaultdict
2 | import numpy as np
3 | import os
4 | import json
5 | import argparse
6 |
7 | def modify_gt(gt):
8 | match gt:
9 | case "1. 钢琴\n2. 小提琴\n3. 吉他":
10 | gt_list = ["钢琴", "小提琴", "吉他"]
11 | case "1. 生机勃勃\n2. 春暖花开\n3. 万物复苏":
12 | gt_list = ["生机勃勃", "春暖花开", "万物复苏"]
13 | case "体型小巧，羽毛灰褐，\n喜欢在城市中觅食，叽叽喳喳很热闹。":
14 | gt_list = ["体型小巧", "羽毛灰褐", "喜欢在城市中觅食", "叽叽喳喳很热闹"]
15 | case "1. 韩信\n2. 岳飞\n3. 霍去病":
16 | gt_list = ["韩信", "岳飞", "霍去病"]
17 | case "蔚蓝无垠，波涛汹涌，生命的摇篮。":
18 | gt_list = ["蔚蓝无垠", "波涛汹涌", "生命的摇篮"]
19 | case "1. 苹果\n2. 香蕉\n3. 橙子":
20 | gt_list = ["苹果", "香蕉", "橙子"]
21 | case "蝉鸣阵阵，知了此起彼伏。\n树荫下，老人们悠闲地下着棋。\n孩童嬉戏，欢笑声传遍公园。":
22 | gt_list = ["蝉鸣阵阵，知了此起彼伏", "树荫下，老人们悠闲地下着棋", "孩童嬉戏，欢笑声传遍公园"]
23 | case "1. 微积分\n2. 线性代数\n3. 概率论":
24 | gt_list = ["微积分", "线性代数", "概率论"]
25 | case "红艳如火，娇嫩欲滴，\n花瓣层叠，芳香四溢。":
26 | gt_list = ["红艳如火", "娇嫩欲滴", "花瓣层叠", "芳香四溢"]
27 | case "在南极的冰山之巅，\n企鹅们舞动着短小的翅膀。\n身披黑白礼服，步伐蹒跚，\n在寒风中，它们笑对严霜。":
28 | gt_list = ["在南极的冰山之巅", "企鹅们舞动着短小的翅膀", "身披黑白礼服", "步伐蹒跚", "在寒风中", "它们笑对严霜"]
29 | case "On the peak of the Antarctic iceberg,\nPenguins dance with tiny wings.\nWearing black and white tuxedos, stumbling steps,\nThey smile at the severe frost in the cold wind.":
30 | gt_list = ["On the peak of the Antarctic iceberg", "Penguins dance with tiny wings", "Wearing black and white tuxedos", "stumbling steps", "They smile at the severe frost in the cold wind"]
31 | case "Red as fire, delicate and dripping,\nPetals layered, fragrance overflowing.":
32 | gt_list = ["Red as fire", "delicate and dripping", "Petals layered", "fragrance overflowing"]
33 | case "1. Calculus\n2. Linear Algebra\n3. Probability Theory":
34 | gt_list = ["Calculus", "Linear Algebra", "Probability Theory"]
35 | case "Cicadas chirping, the sounds rise and fall.\nUnder the shade, elders leisurely play chess.\nChildren play, laughter fills the park.":
36 | gt_list = ["Cicadas chirping, the sounds rise and fall", "Under the shade, elders leisurely play chess", "Children play, laughter fills the park"]
37 | case "1. Apple\n2. Banana\n3. Orange":
38 | gt_list = ["Apple", "Banana", "Orange"]
39 | case "Vast and blue, waves surging, cradle of life.":
40 | gt_list = ["Vast and blue", "waves surging", "cradle of life"]
41 | case "1. Han Xin\n2. Yue Fei\n3. Huo Qubing":
42 | gt_list = ["Han Xin", "Yue Fei", "Huo Qubing"]
43 | case "Small in size, gray-brown feathers,\nLikes to forage in the city, chirping lively.":
44 | gt_list = ["Small in size", "gray-brown feathers", "Likes to forage in the city", "chirping lively"]
45 | case "1. Piano\n2. Violin\n3. Guitar":
46 | gt_list = ["Piano", "Violin", "Guitar"]
47 | case "1. Vibrant\n2. Fresh\n3. Warm":
48 | gt_list = ["Vibrant", "Fresh", "Warm"]
49 | case _:
50 | raise ValueError(f"GT not found: {gt}")
51 | return gt_list
52 |
53 |
54 | def score_response(response, gt_label, language):
55 | if language=='chinese' and ('抱歉' in response or '没有之前的对话' in response):
56 | return 0
57 | if language=='english' and ('sorry' in response.lower() or 'no previous conversation' in response.lower()):
58 | return 0
59 | gt_list = modify_gt(gt_label)
60 | score = np.mean([1 if gt in response else 0 for gt in gt_list])
61 | return score
62 |
63 | def process_log(response_log):
64 | gt_label = response_log['label']
65 | response = ''
66 | return gt_label, response
67 |
68 | if __name__ == "__main__":
69 | parser = argparse.ArgumentParser()
70 | parser.add_argument("--input_dir", type=str, default="")
71 | parser.add_argument("--language", type=str, default="english")
72 | args = parser.parse_args()
73 |
74 | for i, file in enumerate(os.listdir(args.input_dir)):
75 | token_length_total_score = []
76 | p = os.path.join(args.input_dir, file)
77 | with open(p, "r") as f:
78 | lines = f.readlines()
79 | response_logs = [json.loads(line) for line in lines]
80 | for response_log in response_logs:
81 | gt_label, response = process_log(response_log)
82 | score = score_response(response, gt_label, args.language)
83 | token_length_total_score.append(score)
84 | token_length_mean_score = np.mean(token_length_total_score)
85 | print(f"File: {file}, Score: {token_length_mean_score}")
86 |
--------------------------------------------------------------------------------
/figures/MiniMaxLogo-Dark.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/MiniMax-01/29d72ae8df40a37828bb7d462bb0f15407a99956/figures/MiniMaxLogo-Dark.png
--------------------------------------------------------------------------------
/figures/MiniMaxLogo-Light.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/MiniMax-01/29d72ae8df40a37828bb7d462bb0f15407a99956/figures/MiniMaxLogo-Light.png
--------------------------------------------------------------------------------
/figures/MiniMaxLogo.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/MiniMax-01/29d72ae8df40a37828bb7d462bb0f15407a99956/figures/MiniMaxLogo.png
--------------------------------------------------------------------------------
/figures/TextBench.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/MiniMax-01/29d72ae8df40a37828bb7d462bb0f15407a99956/figures/TextBench.png
--------------------------------------------------------------------------------
/figures/VisionBench.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/MiniMax-01/29d72ae8df40a37828bb7d462bb0f15407a99956/figures/VisionBench.png
--------------------------------------------------------------------------------
/figures/hailuo.svg:
--------------------------------------------------------------------------------
1 |
--------------------------------------------------------------------------------
/figures/image.jpg:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/MiniMax-01/29d72ae8df40a37828bb7d462bb0f15407a99956/figures/image.jpg
--------------------------------------------------------------------------------
/figures/minimax.svg:
--------------------------------------------------------------------------------
1 |
--------------------------------------------------------------------------------
/figures/niah.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/MiniMax-01/29d72ae8df40a37828bb7d462bb0f15407a99956/figures/niah.png
--------------------------------------------------------------------------------
/figures/wechat-qrcode.jpeg:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/MiniMax-01/29d72ae8df40a37828bb7d462bb0f15407a99956/figures/wechat-qrcode.jpeg
--------------------------------------------------------------------------------
/inference/minimax-text-01.py:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, AutoConfig, QuantoConfig, GenerationConfig
2 | import torch
3 | import argparse
4 |
5 | """
6 | usage:
7 | export SAFETENSORS_FAST_GPU=1
8 | python main.py --quant_type int8 --world_size 8 --model_id
9 | """
10 |
11 | def generate_quanto_config(hf_config: AutoConfig, quant_type: str):
12 | QUANT_TYPE_MAP = {
13 | "default": None,
14 | "int8": QuantoConfig(
15 | weights="int8",
16 | modules_to_not_convert=[
17 | "lm_head",
18 | "embed_tokens",
19 | ] + [f"model.layers.{i}.coefficient" for i in range(hf_config.num_hidden_layers)]
20 | + [f"model.layers.{i}.block_sparse_moe.gate" for i in range(hf_config.num_hidden_layers)]
21 | ),
22 | }
23 | return QUANT_TYPE_MAP[quant_type]
24 |
25 |
26 | def parse_args():
27 | parser = argparse.ArgumentParser()
28 | parser.add_argument("--quant_type", type=str, default="default", choices=["default", "int8"])
29 | parser.add_argument("--model_id", type=str, required=True)
30 | parser.add_argument("--world_size", type=int, required=True)
31 | return parser.parse_args()
32 |
33 |
34 | def check_params(args, hf_config: AutoConfig):
35 | if args.quant_type == "int8":
36 | assert args.world_size >= 8, "int8 weight-only quantization requires at least 8 GPUs"
37 |
38 | assert hf_config.num_hidden_layers % args.world_size == 0, f"num_hidden_layers({hf_config.num_hidden_layers}) must be divisible by world_size({args.world_size})"
39 |
40 |
41 | @torch.no_grad()
42 | def main():
43 | args = parse_args()
44 | print("\n=============== Argument ===============")
45 | for key in vars(args):
46 | print(f"{key}: {vars(args)[key]}")
47 | print("========================================")
48 |
49 | model_id = args.model_id
50 |
51 | hf_config = AutoConfig.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
52 | check_params(args, hf_config)
53 | quantization_config = generate_quanto_config(hf_config, args.quant_type)
54 |
55 | device_map = {
56 | 'model.embed_tokens': 'cuda:0',
57 | 'model.norm': f'cuda:{args.world_size - 1}',
58 | 'lm_head': f'cuda:{args.world_size - 1}'
59 | }
60 | layers_per_device = hf_config.num_hidden_layers // args.world_size
61 | for i in range(args.world_size):
62 | for j in range(layers_per_device):
63 | device_map[f'model.layers.{i * layers_per_device + j}'] = f'cuda:{i}'
64 |
65 | tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
66 | prompt = "Hello!"
67 | messages = [
68 | {"role": "system", "content": [{"type": "text", "text": "You are a helpful assistant created by Minimax based on MiniMax-Text-01 model."}]},
69 | {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": prompt}]},
70 | ]
71 | text = tokenizer.apply_chat_template(
72 | messages,
73 | tokenize=False,
74 | add_generation_prompt=True
75 | )
76 | model_inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to("cuda")
77 | quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
78 | model_id,
79 | torch_dtype="bfloat16",
80 | device_map=device_map,
81 | quantization_config=quantization_config,
82 | trust_remote_code=True,
83 | offload_buffers=True,
84 | )
85 | generation_config = GenerationConfig(
86 | max_new_tokens=20,
87 | eos_token_id=200020,
88 | use_cache=True,
89 | )
90 | generated_ids = quantized_model.generate(**model_inputs, generation_config=generation_config)
91 | print(f"generated_ids: {generated_ids}")
92 | generated_ids = [
93 | output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
94 | ]
95 | response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
96 | print(response)
97 |
98 | if __name__ == "__main__":
99 | main()
100 |
101 |
--------------------------------------------------------------------------------
/inference/minimax-vl-01.py:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | import transformers
2 | from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor, AutoConfig, QuantoConfig, GenerationConfig
3 | import torch
4 | import safetensors
5 | import argparse
6 | import os
7 | import json
8 | from PIL import Image
9 |
10 | """
11 | usage:
12 | export SAFETENSORS_FAST_GPU=1
13 | python main.py --quant_type int8 --world_size 8 --model_id --image_path
14 | """
15 |
16 | def generate_quanto_config(hf_config: AutoConfig, quant_type: str):
17 | QUANT_TYPE_MAP = {
18 | "default": None,
19 | "int8": QuantoConfig(
20 | weights="int8",
21 | modules_to_not_convert=[
22 | "vision_tower",
23 | "image_newline",
24 | "multi_modal_projector",
25 | "lm_head",
26 | "embed_tokens",
27 | ] + [f"model.layers.{i}.coefficient" for i in range(hf_config.text_config.num_hidden_layers)]
28 | + [f"model.layers.{i}.block_sparse_moe.gate" for i in range(hf_config.text_config.num_hidden_layers)]
29 | ),
30 | }
31 | return QUANT_TYPE_MAP[quant_type]
32 |
33 | def parse_args():
34 | parser = argparse.ArgumentParser()
35 | parser.add_argument("--quant_type", type=str, default="default", choices=["default", "int8"])
36 | parser.add_argument("--model_id", type=str, required=True)
37 | parser.add_argument("--world_size", type=int, required=True)
38 | parser.add_argument("--image_path", type=str, required=True)
39 | return parser.parse_args()
40 |
41 | def check_params(args, hf_config: AutoConfig):
42 | if args.quant_type == "int8":
43 | assert args.world_size >= 8, "int8 weight-only quantization requires at least 8 GPUs"
44 |
45 | assert hf_config.text_config.num_hidden_layers % args.world_size == 0, f"num_hidden_layers({hf_config.text_config.num_hidden_layers}) must be divisible by world_size({args.world_size})"
46 |
47 | @torch.no_grad()
48 | def main():
49 | args = parse_args()
50 | print("\n=============== Argument ===============")
51 | for key in vars(args):
52 | print(f"{key}: {vars(args)[key]}")
53 | print("========================================")
54 |
55 | model_id = args.model_id
56 |
57 | hf_config = AutoConfig.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
58 | processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
59 | quantization_config = generate_quanto_config(hf_config, args.quant_type)
60 |
61 | check_params(args, hf_config)
62 |
63 | model_safetensors_index_path = os.path.join(model_id, "model.safetensors.index.json")
64 | with open(model_safetensors_index_path, "r") as f:
65 | model_safetensors_index = json.load(f)
66 | weight_map = model_safetensors_index['weight_map']
67 | vision_map = {}
68 | for key, value in weight_map.items():
69 | if 'vision_tower' in key or 'image_newline' in key or 'multi_modal_projector' in key:
70 | new_key = key.replace('.weight','').replace('.bias','')
71 | if new_key not in vision_map:
72 | vision_map[new_key] = value
73 | device_map = {
74 | 'language_model.model.embed_tokens': 'cuda:0',
75 | 'language_model.model.norm': f'cuda:{args.world_size - 1}',
76 | 'language_model.lm_head': f'cuda:{args.world_size - 1}'
77 | }
78 | for key, value in vision_map.items():
79 | device_map[key] = f'cuda:0'
80 | device_map['vision_tower.vision_model.post_layernorm'] = f'cuda:0'
81 | layers_per_device = hf_config.text_config.num_hidden_layers // args.world_size
82 | for i in range(args.world_size):
83 | for j in range(layers_per_device):
84 | device_map[f'language_model.model.layers.{i * layers_per_device + j}'] = f'cuda:{i}'
85 |
86 | messages = [
87 | {"role": "system", "content": [{"type": "text", "text": "You are a helpful assistant created by Minimax based on MiniMax-VL-01 model."}]},
88 | {"role": "user", "content": [{"type": "image", "image": "placeholder"},{"type": "text", "text": "Describe this image."}]},
89 | ]
90 | prompt = processor.tokenizer.apply_chat_template(
91 | messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
92 | )
93 | print(f"prompt: \n{prompt}")
94 | raw_image = Image.open(args.image_path)
95 | model_inputs = processor(images=[raw_image], text=prompt, return_tensors='pt').to('cuda').to(torch.bfloat16)
96 |
97 | quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
98 | model_id,
99 | torch_dtype="bfloat16",
100 | device_map=device_map,
101 | quantization_config=quantization_config,
102 | trust_remote_code=True,
103 | offload_buffers=True,
104 | )
105 | generation_config = GenerationConfig(
106 | max_new_tokens=100,
107 | eos_token_id=200020,
108 | use_cache=True,
109 | )
110 | generated_ids = quantized_model.generate(**model_inputs, generation_config=generation_config)
111 | print(f"generated_ids: {generated_ids}")
112 | generated_ids = [
113 | output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
114 | ]
115 | response = processor.tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
116 | print(response)
117 | # The image depicts a single, whole apple with a rich, red color. The apple appears to be fresh, with a smooth, glossy skin that reflects light, indicating its juiciness. The surface of the apple is dotted with small, light-colored
118 |
119 | def query_safetensors(path):
120 | safetensor = safetensors.torch.load_file(path)
121 | for key in safetensor.keys():
122 | print(key, safetensor[key].shape)
123 | if __name__ == "__main__":
124 | main()
--------------------------------------------------------------------------------
/inference/requirements.txt:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | transformers==4.47.1
2 | accelerate==1.2.1
3 | optimum-quanto==0.2.1
4 | quanto==0.2.0
5 |
--------------------------------------------------------------------------------