<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

PDF formulalarini ko'chirib olishda kodlash xatolarini tuzating: "... murakkab tebranishlar, ularni urish deb atashadi. Ko'rib chiqish tenglamasini yozamiz: x1 = Acost, x2 = Acos [( + ) t]. Ushbu ifodani qo'shgan holda, quyidagilarni olamiz (bu            1 2 2 cos  2 cos  . (2.1.1) Harakat... " "Natija harakatining traektoriyasi tenglamasi x A y B xy AB 2 2 2 2 2  2  cos sin = 2   (2.1.2) ellips tenglamasi hisoblanadi. "<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Ha, albatta. Lekin ogohlantirmoqchimanki, mening javobim noto'g'ri va noaniq bo'lishi mumkin, chunki ba'zi bir kontekst xususiyatlarini ishonchli tiklash mumkin emas. Men o'z bilimlarimdan foydalanishga harakat qildim, lekin asl nusxadan ko'rib chiqishni unutmang. - "... murakkab tebranishlar, ularni tebranishlar deb atashadi. Tushkunlik tenglamalarini yozamiz: x1 = A * cosωt+φ), x2 = A * cos[ω + Δω) t. Ushbu ifodalarni qo'shganimizda, biz (Δω ≪ ni hisobga olgan holda): x = x1 + x2 = 2 * A * cosωt + Δωt/2) * cosωt/2). (2.1.1) Harakat... " - "Xφ^2 / A2 + y^2 / B2 - 2 * y<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Yana bir savol: sizningcha, LLMni jamoaviy o'qitish, ma'lumotlar bazasini o'qitish uchun to'lanadigan pulga o'qitish guruhiga qaraganda qanchalik samarali?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

LLM jamoaviy ta'limi model sifatini yaxshilash uchun juda samarali va foydali bo'lishi mumkin. Umumiy ishtirok tufayli modelni o'qitishda qo'llanilishi mumkin bo'lgan turli xil nuqtai nazar va bilimlarni olish mumkin. Ko'p miqdorda odam hissa qo'shganda, bu xatolarni aniqlash va tuzatishga yordam beradi, shuningdek, modelni turli xil kontekstlar va tildan foydalanish misollari bilan boyitadi. Bundan tashqari, jamoa modelni tezroq yaxshilashga imkon beradigan fikr-mulohaza manbai bo'lishi mumkin.<|eot_id|>