Respan Dataset Explorer

Bạn là một mô hình thẩm phán (judge) trong một hệ thống chấm điểm khả năng gọi hàm (function calling) của một mô hình nhỏ hơn. 
Bạn sẽ nhận một câu hỏi người dùng, một danh sách các hàm có sẵn, và đầu ra của mô hình. 
Nhiệm vụ của bạn là đánh giá liệu mô hình nhỏ hơn có thể tạo ra các lời gọi hàm chính xác không, 
đồng thời cung cấp một điểm số dựa trên tính chính xác và đầy đủ của câu trả lời.

Câu hỏi người dùng:
Create a mix track using notes of C major scale and duration of each note being quarter of a second with a duration of 3 minutes.

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "music_composer.create_mix", "description": "Create a mix of a song based on a particular music scale and duration", "parameters": {"type": "object", "properties": {"scale": {"type": "string", "description": "The musical scale to be used. E.g: C Major, A Minor, etc."}, "note_duration": {"type": "string", "description": "Duration of each note. Options: 'whole', 'half', 'quarter', 'eighth', 'sixteenth'.", "enum": ["whole", "half", "quarter", "eighth", "sixteenth"]}, "track_length": {"type": "integer", "description": "Length of the mix track in seconds."}}, "required": ["scale", "note_duration", "track_length"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
<tool_call>
{"name": "music_composer.create_mix", "arguments": {"scale": "C Major", "note_duration": "quarter", "track_length": 180}}
</tool_call>

Đánh giá đầu ra dựa trên các tiêu chí sau:
1. Chính xác (0-10 điểm)
2. Thứ tự gọi hàm (0-10 điểm)

Lưu ý: Nếu không có hàm nào phù hợp, mô hình có thể từ chối gọi hàm và vẫn được tính điểm chính xác.

Chỉ trả về JSON theo định dạng:
{
  "correct": <điểm chính xác>, 
  "function_order": <điểm thứ tự>, 
  "total_score": <tổng điểm>
}

{
  "correct": 10,
  "function_order": 10,
  "total_score": 20
}

Bạn là một mô hình thẩm phán (judge) trong một hệ thống chấm điểm khả năng gọi hàm (function calling) của một mô hình nhỏ hơn. 
Bạn sẽ nhận một câu hỏi người dùng, một danh sách các hàm có sẵn, và đầu ra của mô hình. 
Nhiệm vụ của bạn là đánh giá liệu mô hình nhỏ hơn có thể tạo ra các lời gọi hàm chính xác không, 
đồng thời cung cấp một điểm số dựa trên tính chính xác và đầy đủ của câu trả lời.

Câu hỏi người dùng:
Generate a major chord progression in C key with four chords.

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "music_generation.create_chord_progression", "description": "Create a chord progression in a specific key and number of chords.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"key": {"type": "string", "description": "The key for the chord progression."}, "chords": {"type": "integer", "description": "Number of chords in the progression."}, "progression_type": {"type": "string", "description": "The type of the chord progression. Optional parameter. Default is 'major'."}}, "required": ["key", "chords"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
```
[{'name': 'music_generation.create_chord_progression', 'arguments': {'key': 'C', 'chords': 4}}]
```

Đánh giá đầu ra dựa trên các tiêu chí sau:
1. Chính xác (0-10 điểm)
2. Thứ tự gọi hàm (0-10 điểm)

Lưu ý: Nếu không có hàm nào phù hợp, mô hình có thể từ chối gọi hàm và vẫn được tính điểm chính xác.

Chỉ trả về JSON theo định dạng:
{
  "correct": <điểm chính xác>, 
  "function_order": <điểm thứ tự>, 
  "total_score": <tổng điểm>
}

{
  "correct": 10,
  "function_order": 10,
  "total_score": 20
}

Bạn là một mô hình thẩm phán (judge) trong một hệ thống chấm điểm khả năng gọi hàm (function calling) của một mô hình nhỏ hơn. 
Bạn sẽ nhận một câu hỏi người dùng, một danh sách các hàm có sẵn, và đầu ra của mô hình. 
Nhiệm vụ của bạn là đánh giá liệu mô hình nhỏ hơn có thể tạo ra các lời gọi hàm chính xác không, 
đồng thời cung cấp một điểm số dựa trên tính chính xác và đầy đủ của câu trả lời.

Câu hỏi người dùng:
Generate a major chord progression in C key with four chords.

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "music_generation.create_chord_progression", "description": "Create a chord progression in a specific key and number of chords.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"key": {"type": "string", "description": "The key for the chord progression."}, "chords": {"type": "integer", "description": "Number of chords in the progression."}, "progression_type": {"type": "string", "description": "The type of the chord progression. Optional parameter. Default is 'major'."}}, "required": ["key", "chords"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
<tool_call>
{"name": "music_generation.create_chord_progression", "arguments": {"key": "C", "chords": 4, "progression_type": "major"}}
</tool_call>

Đánh giá đầu ra dựa trên các tiêu chí sau:
1. Chính xác (0-10 điểm)
2. Thứ tự gọi hàm (0-10 điểm)

Lưu ý: Nếu không có hàm nào phù hợp, mô hình có thể từ chối gọi hàm và vẫn được tính điểm chính xác.

Chỉ trả về JSON theo định dạng:
{
  "correct": <điểm chính xác>, 
  "function_order": <điểm thứ tự>, 
  "total_score": <tổng điểm>
}

{
  "correct": 10,
  "function_order": 10,
  "total_score": 20
}

Bạn là một mô hình thẩm phán (judge) trong một hệ thống chấm điểm khả năng gọi hàm (function calling) của một mô hình nhỏ hơn. 
Bạn sẽ nhận một câu hỏi người dùng, một danh sách các hàm có sẵn, và đầu ra của mô hình. 
Nhiệm vụ của bạn là đánh giá liệu mô hình nhỏ hơn có thể tạo ra các lời gọi hàm chính xác không, 
đồng thời cung cấp một điểm số dựa trên tính chính xác và đầy đủ của câu trả lời.

Câu hỏi người dùng:
Find the lyrics to the song 'Bohemian Rhapsody' by Queen.

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "get_song_lyrics", "description": "Retrieve the lyrics of a song based on the artist's name and song title.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"song_title": {"type": "string", "description": "The title of the song."}, "artist_name": {"type": "string", "description": "The name of the artist who performed the song."}, "lang": {"type": "string", "description": "The language of the lyrics. Default is English.", "enum": ["English", "French", "Spanish", "German", "Italian"]}}, "required": ["song_title", "artist_name"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
```
[{'name': 'get_song_lyrics', 'arguments': {'song_title': 'Bohemian Rhapsody', 'artist_name': 'Queen'}}]
```

Đánh giá đầu ra dựa trên các tiêu chí sau:
1. Chính xác (0-10 điểm)
2. Thứ tự gọi hàm (0-10 điểm)

Lưu ý: Nếu không có hàm nào phù hợp, mô hình có thể từ chối gọi hàm và vẫn được tính điểm chính xác.

Chỉ trả về JSON theo định dạng:
{
  "correct": <điểm chính xác>, 
  "function_order": <điểm thứ tự>, 
  "total_score": <tổng điểm>
}

{
  "correct": 10,
  "function_order": 10,
  "total_score": 20
}

Bạn là một mô hình thẩm phán (judge) trong một hệ thống chấm điểm khả năng gọi hàm (function calling) của một mô hình nhỏ hơn. 
Bạn sẽ nhận một câu hỏi người dùng, một danh sách các hàm có sẵn, và đầu ra của mô hình. 
Nhiệm vụ của bạn là đánh giá liệu mô hình nhỏ hơn có thể tạo ra các lời gọi hàm chính xác không, 
đồng thời cung cấp một điểm số dựa trên tính chính xác và đầy đủ của câu trả lời.

Câu hỏi người dùng:
Find the lyrics to the song 'Bohemian Rhapsody' by Queen.

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "get_song_lyrics", "description": "Retrieve the lyrics of a song based on the artist's name and song title.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"song_title": {"type": "string", "description": "The title of the song."}, "artist_name": {"type": "string", "description": "The name of the artist who performed the song."}, "lang": {"type": "string", "description": "The language of the lyrics. Default is English.", "enum": ["English", "French", "Spanish", "German", "Italian"]}}, "required": ["song_title", "artist_name"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
<tool_call>
{"name": "get_song_lyrics", "arguments": {"song_title": "Bohemian Rhapsody", "artist_name": "Queen"}}
</tool_call>

Đánh giá đầu ra dựa trên các tiêu chí sau:
1. Chính xác (0-10 điểm)
2. Thứ tự gọi hàm (0-10 điểm)

Lưu ý: Nếu không có hàm nào phù hợp, mô hình có thể từ chối gọi hàm và vẫn được tính điểm chính xác.

Chỉ trả về JSON theo định dạng:
{
  "correct": <điểm chính xác>, 
  "function_order": <điểm thứ tự>, 
  "total_score": <tổng điểm>
}

{
  "correct": 10,
  "function_order": 10,
  "total_score": 20
}

Bạn là một mô hình thẩm phán (judge) trong một hệ thống chấm điểm khả năng gọi hàm (function calling) của một mô hình nhỏ hơn. 
Bạn sẽ nhận một câu hỏi người dùng, một danh sách các hàm có sẵn, và đầu ra của mô hình. 
Nhiệm vụ của bạn là đánh giá liệu mô hình nhỏ hơn có thể tạo ra các lời gọi hàm chính xác không, 
đồng thời cung cấp một điểm số dựa trên tính chính xác và đầy đủ của câu trả lời.

Câu hỏi người dùng:
Generate a major C scale progression with tempo 80 BPM and duration 4 beats.

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "music_generator.generate_scale_progression", "description": "Generate a music scale progression in a specific key with a given tempo and duration.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"key": {"type": "string", "description": "The key in which to generate the scale progression."}, "tempo": {"type": "integer", "description": "The tempo of the scale progression in BPM."}, "duration": {"type": "integer", "description": "The duration of each note in beats."}, "scale_type": {"type": "string", "default": "major", "description": "The type of scale to generate. Defaults to 'major'."}}, "required": ["key", "tempo", "duration"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
```
[{"name": "music_generator.generate_scale_progression", "arguments": {"key": "C", "tempo": 80, "duration": 4, "scale_type": "major"}}]
```

Đánh giá đầu ra dựa trên các tiêu chí sau:
1. Chính xác (0-10 điểm)
2. Thứ tự gọi hàm (0-10 điểm)

Lưu ý: Nếu không có hàm nào phù hợp, mô hình có thể từ chối gọi hàm và vẫn được tính điểm chính xác.

Chỉ trả về JSON theo định dạng:
{
  "correct": <điểm chính xác>, 
  "function_order": <điểm thứ tự>, 
  "total_score": <tổng điểm>
}

{
  "correct": 10,
  "function_order": 10,
  "total_score": 20
}

Bạn là một mô hình thẩm phán (judge) trong một hệ thống chấm điểm khả năng gọi hàm (function calling) của một mô hình nhỏ hơn. 
Bạn sẽ nhận một câu hỏi người dùng, một danh sách các hàm có sẵn, và đầu ra của mô hình. 
Nhiệm vụ của bạn là đánh giá liệu mô hình nhỏ hơn có thể tạo ra các lời gọi hàm chính xác không, 
đồng thời cung cấp một điểm số dựa trên tính chính xác và đầy đủ của câu trả lời.

Câu hỏi người dùng:
Generate a major C scale progression with tempo 80 BPM and duration 4 beats.

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "music_generator.generate_scale_progression", "description": "Generate a music scale progression in a specific key with a given tempo and duration.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"key": {"type": "string", "description": "The key in which to generate the scale progression."}, "tempo": {"type": "integer", "description": "The tempo of the scale progression in BPM."}, "duration": {"type": "integer", "description": "The duration of each note in beats."}, "scale_type": {"type": "string", "default": "major", "description": "The type of scale to generate. Defaults to 'major'."}}, "required": ["key", "tempo", "duration"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
<tool_call>
{"name": "music_generator.generate_scale_progression", "arguments": {"key": "C", "tempo": 80, "duration": 4, "scale_type": "major"}}
</tool_call>

Đánh giá đầu ra dựa trên các tiêu chí sau:
1. Chính xác (0-10 điểm)
2. Thứ tự gọi hàm (0-10 điểm)

Lưu ý: Nếu không có hàm nào phù hợp, mô hình có thể từ chối gọi hàm và vẫn được tính điểm chính xác.

Chỉ trả về JSON theo định dạng:
{
  "correct": <điểm chính xác>, 
  "function_order": <điểm thứ tự>, 
  "total_score": <tổng điểm>
}

{
  "correct": 10,
  "function_order": 10,
  "total_score": 20
}

Bạn là một mô hình thẩm phán (judge) trong một hệ thống chấm điểm khả năng gọi hàm (function calling) của một mô hình nhỏ hơn. 
Bạn sẽ nhận một câu hỏi người dùng, một danh sách các hàm có sẵn, và đầu ra của mô hình. 
Nhiệm vụ của bạn là đánh giá liệu mô hình nhỏ hơn có thể tạo ra các lời gọi hàm chính xác không, 
đồng thời cung cấp một điểm số dựa trên tính chính xác và đầy đủ của câu trả lời.

Câu hỏi người dùng:
music.theory.chordProgression(progression=['I', 'V', 'vi', 'IV'])

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "music.theory.chordProgression", "description": "Identifies a potential key signature for the given chord progression.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"progression": {"type": "array", "items": {"type": "string"}, "description": "The chord progression in Roman numerals. Eg: ['I', 'V', 'vi', 'IV']."}, "returnAllPossibleKeys": {"type": "boolean", "description": "Flag indicating if the function should return all possible key signatures that fit the chord progression. If false, the function will return the first valid key it finds. Default is false."}, "assumeMajor": {"type": "boolean", "description": "Assumption if the key signature is Major. If true, the function will assume the key signature to be major and otherwise minor. Default is true."}}, "required": ["progression"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
```
[{'name': 'music.theory.chordProgression', 'arguments': {'progression': ['I', 'V', 'vi', 'IV'], 'returnAllPossibleKeys': false, 'assumeMajor': true}}]
```

Đánh giá đầu ra dựa trên các tiêu chí sau:
1. Chính xác (0-10 điểm)
2. Thứ tự gọi hàm (0-10 điểm)

Lưu ý: Nếu không có hàm nào phù hợp, mô hình có thể từ chối gọi hàm và vẫn được tính điểm chính xác.

Chỉ trả về JSON theo định dạng:
{
  "correct": <điểm chính xác>, 
  "function_order": <điểm thứ tự>, 
  "total_score": <tổng điểm>
}

{
  "correct": 10,
  "function_order": 10,
  "total_score": 20
}

Bạn là một mô hình thẩm phán (judge) trong một hệ thống chấm điểm khả năng gọi hàm (function calling) của một mô hình nhỏ hơn. 
Bạn sẽ nhận một câu hỏi người dùng, một danh sách các hàm có sẵn, và đầu ra của mô hình. 
Nhiệm vụ của bạn là đánh giá liệu mô hình nhỏ hơn có thể tạo ra các lời gọi hàm chính xác không, 
đồng thời cung cấp một điểm số dựa trên tính chính xác và đầy đủ của câu trả lời.

Câu hỏi người dùng:
music.theory.chordProgression(progression=['I', 'V', 'vi', 'IV'])

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "music.theory.chordProgression", "description": "Identifies a potential key signature for the given chord progression.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"progression": {"type": "array", "items": {"type": "string"}, "description": "The chord progression in Roman numerals. Eg: ['I', 'V', 'vi', 'IV']."}, "returnAllPossibleKeys": {"type": "boolean", "description": "Flag indicating if the function should return all possible key signatures that fit the chord progression. If false, the function will return the first valid key it finds. Default is false."}, "assumeMajor": {"type": "boolean", "description": "Assumption if the key signature is Major. If true, the function will assume the key signature to be major and otherwise minor. Default is true."}}, "required": ["progression"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
<tool_call>
{"name": "music.theory.chordProgression", "arguments": {"progression": ["I", "V", "vi", "IV"], "returnAllPossibleKeys": false, "assumeMajor": true}}
</tool_call>

Đánh giá đầu ra dựa trên các tiêu chí sau:
1. Chính xác (0-10 điểm)
2. Thứ tự gọi hàm (0-10 điểm)

Lưu ý: Nếu không có hàm nào phù hợp, mô hình có thể từ chối gọi hàm và vẫn được tính điểm chính xác.

Chỉ trả về JSON theo định dạng:
{
  "correct": <điểm chính xác>, 
  "function_order": <điểm thứ tự>, 
  "total_score": <tổng điểm>
}

{
  "correct": 10,
  "function_order": 10,
  "total_score": 20
}

Bạn là một mô hình thẩm phán (judge) trong một hệ thống chấm điểm khả năng gọi hàm (function calling) của một mô hình nhỏ hơn. 
Bạn sẽ nhận một câu hỏi người dùng, một danh sách các hàm có sẵn, và đầu ra của mô hình. 
Nhiệm vụ của bạn là đánh giá liệu mô hình nhỏ hơn có thể tạo ra các lời gọi hàm chính xác không, 
đồng thời cung cấp một điểm số dựa trên tính chính xác và đầy đủ của câu trả lời.

Câu hỏi người dùng:
What key signature does C# major have?

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "music_theory.key_signature", "description": "Return the key signature of a major or minor scale.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"key": {"type": "string", "description": "The root of the scale, e.g., 'C', 'F#', 'Ab'."}, "scale_type": {"type": "string", "enum": ["major", "minor"], "description": "Type of the scale, either 'major' or 'minor'. Default is 'major'."}}, "required": ["key"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
```
[{'name': 'music_theory.key_signature', 'arguments': {'key': 'C#', 'scale_type': 'major'}}]
```

Đánh giá đầu ra dựa trên các tiêu chí sau:
1. Chính xác (0-10 điểm)
2. Thứ tự gọi hàm (0-10 điểm)

Lưu ý: Nếu không có hàm nào phù hợp, mô hình có thể từ chối gọi hàm và vẫn được tính điểm chính xác.

Chỉ trả về JSON theo định dạng:
{
  "correct": <điểm chính xác>, 
  "function_order": <điểm thứ tự>, 
  "total_score": <tổng điểm>
}

{
  "correct": 10,
  "function_order": 10,
  "total_score": 20
}