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:
Find the compatibility score in percentage of Aries with Gemini.

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "get_zodiac_compatibility", "description": "Retrieve the compatibility score between two Zodiac signs.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"sign1": {"type": "string", "description": "The first Zodiac sign."}, "sign2": {"type": "string", "description": "The second Zodiac sign."}, "scale": {"type": "string", "enum": ["percentage", "0-10 scale"], "description": "The scale on which compatibility should be shown. Default is 'percentage'."}}, "required": ["sign1", "sign2"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
<tool_call>
{"name": "get_zodiac_compatibility", "arguments": {"sign1": "Aries", "sign2": "Gemini", "scale": "percentage"}}
</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 hoặc trả về hàm rỗng 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
}

انت اسئل ونا اجاوب

حسنًا! إليك سؤالي الأول لك:  
ما هي هوايتك المفضلة ولماذا تحبها؟

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:
Get me strength and weakness traits for ENFJ personality type.

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "get_personality_traits", "description": "Retrieve the personality traits for a specific personality type, including their strengths and weaknesses.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"type": {"type": "string", "description": "The personality type."}, "traits": {"type": "array", "items": {"type": "string", "enum": ["strengths", "weaknesses"]}, "description": "List of traits to be retrieved, default is ['strengths']."}}, "required": ["type"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
```
[{'name': 'get_personality_traits', 'arguments': {'type': 'ENFJ', 'traits': ['strengths', 'weaknesses']}}]
```

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 hoặc trả về hàm rỗng 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
}

User: say hi

User: say hi

Assistant:

Hi! How can I help you today?

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:
Get me strength and weakness traits for ENFJ personality type.

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "get_personality_traits", "description": "Retrieve the personality traits for a specific personality type, including their strengths and weaknesses.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"type": {"type": "string", "description": "The personality type."}, "traits": {"type": "array", "items": {"type": "string", "enum": ["strengths", "weaknesses"]}, "description": "List of traits to be retrieved, default is ['strengths']."}}, "required": ["type"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
<tool_call>
{"name": "get_personality_traits", "arguments": {"type": "ENFJ", "traits": ["strengths", "weaknesses"]}}
</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 hoặc trả về hàm rỗng 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 three personality traits of people who like jogging.

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "get_personality_traits", "description": "Retrieve the common personality traits of people based on their hobbies or activities.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"hobby": {"type": "string", "description": "The hobby or activity of interest."}, "trait_count": {"type": "integer", "description": "The number of top traits to return, default is 5"}}, "required": ["hobby"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
```
[{'name': 'get_personality_traits', 'arguments': {'hobby': 'jogging', 'trait_count': 3}}]
```

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 hoặc trả về hàm rỗng 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 three personality traits of people who like jogging.

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "get_personality_traits", "description": "Retrieve the common personality traits of people based on their hobbies or activities.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"hobby": {"type": "string", "description": "The hobby or activity of interest."}, "trait_count": {"type": "integer", "description": "The number of top traits to return, default is 5"}}, "required": ["hobby"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
<tool_call>
{"name": "get_personality_traits", "arguments": {"hobby": "jogging", "trait_count": 3}}
</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 hoặc trả về hàm rỗng 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
}

User: Hi, what's up?
User: Hi, what's up?
Assistant:

Hello! Not much, just here and ready to help. How about you?

User: hi, how are you?
User: hi, how are you?
Assistant:

Hello! I'm doing well, thank you. How can I assist you today?

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's my Big Five Personality trait scores given that I am efficient, organized, easy going and compassionate?

Danh sách các hàm có sẵn:
[{"name": "get_bigfive_scores", "description": "Retrieve Big Five Personality trait scores based on individual's behavioural characteristics.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"characteristics": {"type": "array", "items": {"type": "string"}, "description": "List of user's behavioural characteristics."}, "scale": {"type": "string", "enum": ["high", "medium", "low"], "description": "The scoring scale of traits (default is medium)."}}, "required": ["characteristics"]}}]

Đầu ra của mô hình nhỏ hơn:
```
[{'name': 'get_bigfive_scores', 'arguments': {'characteristics': ['efficient', 'organized', 'easy going', 'compassionate']}}]
```

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 hoặc trả về hàm rỗng 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
}