максимально ошибочная формулировкаВзрослые люди умеют отвечать за свои слова, или извиняются. Аргументов я не увидел, одни эмоции.
В каком-то из вариантов добавленное слово может изменить контекст настолько, что дальнейшее продолжение будет ложью - LLM галюцинирует.он глубже чем может показаться, он приводит экстремум этого поведения то что называют "галлюцинациями", но это экстремум в обычных случаях это может вести в том числе к измененным вариациям ответа. Работа таких больших моделей имеет стохастическую природу на многих уровнях, они в принципе не гибки в своей настройке.
boec = fighter("вася",200,22) - создать экземпляр класса fighter, с атрибутами Вася, здороье 200, сила удара 22.boec2 = fighter("bob",100,19) - создать экземпляр класса fighter, с атрибутами Боб, здороье 100, сила удара 19.boec.udar(boec2) - Вася стукнул Боба.def udar(self,other):
print(self.name + " наносит урон с руки" 'c уроном ' + str(self.dmg))
other.hp = other.hp - self.dmg
return "У " + other.name + " осталось здоровья: " + str(other.hp)class fighter:
def __init__(self,name=None,hp=None,dmg=None,):
self.name = name
self.hp = hp
self.dmg = dmg
def udar(self,other):
print(self.name + " наносит урон с руки" ' c уроном ' + str(self.dmg))
other.hp = other.hp - self.dmg
return "У " + other.name + " осталось здоровья: " + str(other.hp)
boec = fighter("вася",200,22)
boec2 = fighter("bob",100,19)
print(
boec2.udar(boec),
boec.udar(boec2),
boec2.udar(boec),
sep='\n'
)на него неплохой спрос- спрос для действующий специалистов с коммерческим опытом. Для новичков спроса на него практически нет.
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,-1,-2,4]})
(df['A'] < 0).mean()