<jupyter_start><jupyter_text>问答例子<jupyter_code>def ask_gpt(question):
    q = f'''
问题：中国首都是哪里？
答案：北京
问题：美国的首都是哪里？
答案：华盛顿
问题：李白在哪个朝代？
答案：唐朝
问题：{question}
答案：'''
    ret = sample(tokenizer, gpt, q, 3, 10, top_p=0.9, temperature=0.9)
    answers = []
    for x in ret:
        a = x[len(q):]
        a = a.split('\n')[0]
        answers.append(a)
    return answers
ask_gpt('唐伯虎是哪个朝代的人？')
ask_gpt('世界上最帅的是谁？')
ask_gpt('世界上最聪明的人是谁？')
ask_gpt('李清照是哪个朝代的人？')
ask_gpt('关公和秦琼谁厉害？')
ask_gpt('如何赚一百万美元？')
ask_gpt('烧烤和火锅哪个好吃？')
ask_gpt('如何成为老师？')
ask_gpt('佩奇是什么动物？')
ask_gpt('大象有几条腿？')
ask_gpt('姚明有多高？')
ask_gpt('汤姆和杰瑞谁厉害？')
ask_gpt('野原新之助能打过樱桃子吗？')
ask_gpt('学音乐和学画画哪个好？')
ask_gpt('中文和英文哪个难学？')
ask_gpt('python和java哪个难？')
ask_gpt('“锄禾日当午”的下一句是什么？')
ask_gpt('烤鸭的主要原料是什么？')
ask_gpt('把大象放冰箱总共分几步？')
ask_gpt('珠穆朗玛峰有多高？')
ask_gpt('世界上最高的山是什么？')
ask_gpt('中国有多少人？')
ask_gpt('日本有多少人？')
ask_gpt('苹果手机好还是华为手机好？')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>推理<jupyter_code>ret = sample(tokenizer, gpt, '小明决定去吃饭，小红继续写作业\n问题：去吃饭的人是谁？\n答案：', 3, 10, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)<jupyter_output>小明决定去吃饭,小红继续写作业
问题:去吃饭的人是谁?
答案:小红、小明、小丽、小红
--------------------
小明决定去吃饭,小红继续写作业
问题:去吃饭的人是谁?
答案:小明和小红
整理:小明
--------------------
小明决定去吃饭,小红继续写作业
问题:去吃饭的人是谁?
答案:一个平时不怎么讲话的女生
问题:
--------------------<jupyter_text>英文问答例子<jupyter_code>ret = sample(tokenizer, gpt, '默写英文：\n狗dog\n猫cat\n鸟', 3, 10, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)<jupyter_output>默写英文:
狗dog
猫cat
鸟bird
熊earth

--------------------
默写英文:
狗dog
猫cat
鸟birds
爱丽丝alove
--------------------
默写英文:
狗dog
猫cat
鸟bird
船boat

--------------------<jupyter_text>默写古诗例子<jupyter_code>ret = sample(tokenizer, gpt, '默写古诗：\n白日依山尽，黄河入海流。\n床前明月光，', 3, 10, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)<jupyter_output>默写古诗:
白日依山尽,黄河入海流。
床前明月光,疑是地上霜。
举头望
--------------------
默写古诗:
白日依山尽,黄河入海流。
床前明月光,疑是地上霜。
举头望
--------------------
默写古诗:
白日依山尽,黄河入海流。
床前明月光,疑是地上霜。
举头望
--------------------<jupyter_text>不同的角色对话生成例子<jupyter_code>ret = sample(tokenizer, gpt, '李大嘴：“各回各家，各找各妈！” \n佟掌柜：“', 3, 20, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(tokenizer, gpt, '李大嘴：“各回各家，各找各妈！” \n白展堂：“', 3, 20, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(tokenizer, gpt, '李大嘴：“各回各家，各找各妈！” \n莫小贝：“', 3, 20, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(tokenizer, gpt, '李大嘴：“各回各家，各找各妈！” \n李白：“', 3, 20, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)<jupyter_output>李大嘴:“各回各家,各找各妈!”
李白:“阿舅,你真不是人,我要去找我妈,你快拦
--------------------
李大嘴:“各回各家,各找各妈!”
李白:“啊!那就一言为定,我走我的阳关道,你
--------------------
李大嘴:“各回各家,各找各妈!”
李白:“我没文化,我有文化,我是文化人!”

--------------------<jupyter_text>问答的例子<jupyter_code>ret = sample(tokenizer, gpt, '中国的首都是北京\n日本的首都是东京\n美国的首都是', 3, 3, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(tokenizer, gpt, '李白所在朝代是唐\n李清照所在朝代是宋\n唐伯虎所在朝代是', 3, 1, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(tokenizer, gpt, '陈奕迅是歌星\n郭德纲是', 3, 1, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(tokenizer, gpt, '珠穆朗玛峰的高度（米）是', 3, 10, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(tokenizer, gpt, '姚明的身高（米）是', 3, 10, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)<jupyter_output>姚明的身高(米)是六英尺四英寸,因为
--------------------
姚明的身高(米)是多少?请分别说明姚明的身高
--------------------
姚明的身高(米)是NBA球员中最高的,所以是中
--------------------<jupyter_text>算数例子<jupyter_code>ret = sample(tokenizer, gpt, '1+1=2\n2+2=4\n3+3=6\n4+4=', 3, 1, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(tokenizer, gpt, '1+1=2\n1+2=3\n1+3=4\n1+4=', 3, 1, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)<jupyter_output>1+1=2
1+2=3
1+3=4
1+4=5
--------------------
1+1=2
1+2=3
1+3=4
1+4=5
--------------------
1+1=2
1+2=3
1+3=4
1+4=5
--------------------<jupyter_text>???的例子<jupyter_code>ret = sample(tokenizer, gpt, '''惊雷这通天修为
天塌地陷紫金锤
紫电这玄真火焰
''', 3, 30, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)<jupyter_output>惊雷这通天修为
天塌地陷紫金锤
紫电这玄真火焰
天崩地裂紫金锤
天昏地暗紫金锤
三魂被震散
紫电被震散
--------------------
惊雷这通天修为
天塌地陷紫金锤
紫电这玄真火焰
冲天三式斩雷斧
幻影这紫电玄焰
九龙金锤
且看圣天之上斩
--------------------
惊雷这通天修为
天塌地陷紫金锤
紫电这玄真火焰
玄罡这丹药
玄真这烈火
玄真这丹药
仙灵没利爪
玄真没
--------------------<jupyter_text>写作文例子<jupyter_code>ret = sample(tokenizer, gpt, '''爱情是''', 3, 50, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(
    tokenizer, gpt,
    '''一时黛玉进了荣府，下了车。众嬷嬷引着，便往东转弯，穿过一个东西的穿堂，向南大厅之后，仪门内大院落，上面五间大正房，两边厢房鹿顶耳房钻山，四通八达，轩昂壮丽，比贾母处不同。黛玉便知这方是正经正内室，一条大甬路，直接出大门的。''',
    3, 200, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)<jupyter_output>一时黛玉进了荣府,下了车。众嬷嬷引着,便往东转弯,穿过一个东西的穿堂,向南大厅之后,仪门内大院落,上面五间大正房,两边厢房鹿顶耳房钻山,四通八达,轩昂壮丽,比贾母处不同。黛玉便知这方是正经正内室,一条大甬路,直接出大门的。方家的人亦进不来,似乎贾母房中的众姊妹们原封不动带进来,所以知道。
--------------------
一时黛玉进了荣府,下了车。众嬷嬷引着,便往东转弯,穿过一个东西的穿堂,向南大厅之后,仪门内大院落,上面五间大正房,两边厢房鹿顶耳房钻山,四通八达,轩昂壮丽,比贾母处不同。黛玉便知这方是正经正内室,一条大甬路,直接出大门的。这贾母王夫人等,不是宝玉等,也不是老太太王夫人,却是姨太太的丈夫,姨太太的妻子,宝玉等不过是他们的小辈,他们的妻妾。黛玉见了这般,心中更觉惊奇,只是笑道:“姨太太住的是咱们这边正房,我是荣国府的人,不便进去的。”说着,便走至贾母那边,拉着贾母,只说要去,贾母也没料到她会来,便道:“我那边没人,是我小老婆的丈夫,他们一家子搬到这边来住了。”宝玉笑道:“原来你们那边也有
--------------------
一时黛玉进了荣府,下了车。众嬷嬷引着,便往东转弯,穿过一个东西的穿堂,向南大厅之后,仪门内大院落,上面五间大正房,两边厢房鹿顶耳房钻山,四通八达,轩昂壮丽,比贾母处不同。黛玉便知这方是正经正内室,一条大甬路,直接出大门的。再回头看看贾母,忙忙的张罗着自己收拾屋子,桌上放着大笔银子,舅母宝玉那里送来的。这里我们可以看到,贾母住的大房子的房顶是四角的,其中靠外的两角是院子,住的是贾母,住的是二房的贾敏,贾敏住的是正房的三间,贾母住的是外间,四间有大花的厅子,五间有小花的厅子,住的是丫头媳妇,其中三间住的是宝玉,贾母住的是正房的三间,贾敏住的是外间,在这里,小花厅的住的是鸳鸯,内间住的是林黛玉。这还不算
--------------------<jupyter_text>对话例子<jupyter_code>ret = sample(
    tokenizer, gpt,
    '''A：“今天我想吃火锅”
B：“''',
    3, 50, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(
    tokenizer, gpt, '''A：“跟我一起去看电影吧”
B：“''',
    3, 50, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)<jupyter_output>A:“跟我一起去看电影吧”
B:“好啊”
A:“看什么电影?”
B:“《贞子3D》”
A:“原来你是SHE的歌迷,
--------------------
A:“跟我一起去看电影吧”
B:“嗯,好”
A:“去电影院吗?”
B:“是的”
A:“你不是单身吗?”
B:
--------------------
A:“跟我一起去看电影吧”
B:“好啊”
A:“其实我还不知道你是谁,你叫什么名字?”
B:“(⊙o⊙)...”
A
--------------------<jupyter_text>对联例子<jupyter_code>duilian = '''
上联天，下联地
上联雨，下联风
上联大陆，下联长空
上联雷隐隐，下联雾蒙蒙
上联开心大吉，下联万事亨通
'''
ret = sample(
    tokenizer, gpt,
    duilian + '上联李白作诗，下联',
    5, 2, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(
    tokenizer, gpt,
    duilian + '上联追求真爱，下联',
    5, 4, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(
    tokenizer, gpt,
    duilian + '上联天天向上，下联',
    5, 4, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(
    tokenizer, gpt,
    duilian + '上联天地在我心，下联',
    5, 4, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)<jupyter_output>上联天,下联地
上联雨,下联风
上联大陆,下联长空
上联雷隐隐,下联雾蒙蒙
上联开心大吉,下联万事亨通
上联天地在我心,下联万事皆休

--------------------

上联天,下联地
上联雨,下联风
上联大陆,下联长空
上联雷隐隐,下联雾蒙蒙
上联开心大吉,下联万事亨通
上联天地在我心,下联风雪在我怀
--------------------

上联天,下联地
上联雨,下联风
上联大陆,下联长空
上联雷隐隐,下联雾蒙蒙
上联开心大吉,下联万事亨通
上联天地在我心,下联我心在天地
--------------------

上联天,下联地
上联雨,下联风
上联大陆,下联长空
上联雷隐隐,下联雾蒙蒙
上联开心大吉,下联万事亨通
上联天地在我心,下联天地都是家
--------------------

上联天,下联地
上联雨,下联风
上联大陆,下联长空
上联雷隐隐,下联雾蒙蒙
上联开心大吉,下联万事亨通
上联天地在我心,下联地久天长
--------------------<jupyter_text>名人名言<jupyter_code>ret = sample(
    tokenizer, gpt, '''鲁迅曾经说过：“''',
    3, 50, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(
    tokenizer, gpt, '''爱因斯坦曾经说过：“''',
    3, 50, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(
    tokenizer, gpt, '''牛顿曾经说过：“''',
    3, 50, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(
    tokenizer, gpt, '''佛祖曾经说过：“''',
    3, 50, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)
ret = sample(
    tokenizer, gpt, '''乔布斯曾经说过：“''',
    3, 50, top_p=0.9, temperature=0.9)
for x in ret:
    print(x)
    print('-' * 20)<jupyter_output>乔布斯曾经说过:“如果你不理解为什么会有人这么做,那么你就没必要去理解。如果你真的想理解为什么会有人这么做,那么你就得先去理解。”—
--------------------
乔布斯曾经说过:“你不会用过了,再来后悔。”“不要为打翻的牛奶哭泣”(教父)我
--------------------
乔布斯曾经说过:“我们在我认为是伟大产品中,并不看重它的功能,我们看重的是是否解决了问题。”那么你有没有发现,“解决问题”这个前提
--------------------
StarcoderdataJupyterStructuredCleanDedup