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{ "CATEGORY": "summarization", "CONTEXT": "John James Monckton (28. Oktober 1938 - 29. Juni 2017) war ein australischer Rückenschwimmer, der bei den Olympischen Sommerspielen 1956 in Melbourne eine Silbermedaille im 100-Meter-Lauf gewann. Obwohl er mehrere Weltrekorde aufstellte, hat er nie eine olympische Goldmedaille gewonnen.\n\nAls Zimmermannslehrling aus der Region New England in New South Wales schien Monckton bereit zu sein, bei den Olympischen Spielen 1956 Gold zu gewinnen. Im Trainingslager der Nationalmannschaft in Townsville vor den Spielen schwamm er als erster Mensch die 400 Meter Rückenschwimmen in unter fünf Minuten. Obwohl dies auf internationaler Ebene kein regelmäßiger Wettkampf war, war es ein vielversprechendes Zeichen dafür, dass diese Disziplin bei den Olympischen Spielen in den Medaillenwettbewerb aufgenommen wurde. Außerdem stellte er Weltrekorde in den 110- und 220-Meter-Freistilwettbewerben auf.\n\nBei den Olympischen Spielen war Monckton der schnellste Qualifikant in den Vorläufen und im Halbfinale, musste sich aber im Finale seinem Teamkollegen David Theile geschlagen geben.\n\nIn Abwesenheit von Theile, der sich nach der Olympiade zurückgezogen hatte, um Medizin zu studieren, dominierte Monckton das Rückenschwimmen und gewann bei den British Empire and Commonwealth Games 1958 in Cardiff das 110-Yard-Rückenschwimmen sowie die 4×110-Yard-Medley-Staffel. Monckton bereitete sich dann auf eine weitere Olympiade 1960 in Rom vor, während Theile sein Studium zurückstellte, um seinen Olympiatitel zu verteidigen. Monckton führte erneut die Qualifikation in den Vorläufen und Halbfinals an. Im Finale schätzte er jedoch die Kurve falsch ein und brach sich einen Finger. Er humpelte als Siebter nach Hause, während Theile seinen Titel erfolgreich verteidigte. Monckton setzte seine Wettkämpfe in der Hoffnung fort, 1964 eine dritte Olympiade zu erreichen, zog sich aber zurück, nachdem seine Leistungen immer schlechter wurden.\n\nEr heiratete Maureen Giles, eine australische Schwimmerin bei den Olympischen Spielen 1956.\n\nEr wurde 1999 in die Sport Australia Hall of Fame aufgenommen.\n\nDas Monckton Aquatic Centre in seiner Heimatstadt Armidale ist nach ihm benannt.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "information_extraction", "CONTEXT": "Im allgemeinen Sprachgebrauch beschreibt der Begriff Klimawandel die globale Erwärmung - den anhaltenden Anstieg der globalen Durchschnittstemperatur - und ihre Auswirkungen auf das Klimasystem der Erde. Der Klimawandel im weiteren Sinne umfasst auch frühere langfristige Veränderungen des Erdklimas. Der derzeitige Anstieg der globalen Durchschnittstemperatur ist schneller als frühere Veränderungen und wird in erster Linie durch die Verbrennung fossiler Brennstoffe durch den Menschen verursacht. Die Nutzung fossiler Brennstoffe, die Abholzung der Wälder und einige landwirtschaftliche und industrielle Praktiken führen zu einem Anstieg der Treibhausgase, insbesondere von Kohlendioxid und Methan. Treibhausgase absorbieren einen Teil der Wärme, die die Erde abstrahlt, nachdem sie sich durch das Sonnenlicht erwärmt hat. Größere Mengen dieser Gase halten mehr Wärme in der unteren Erdatmosphäre zurück und verursachen so die globale Erwärmung.\n\nAufgrund des Klimawandels dehnen sich die Wüsten aus, während Hitzewellen und Waldbrände häufiger werden. Die zunehmende Erwärmung in der Arktis hat zum Schmelzen des Permafrosts, zum Rückzug der Gletscher und zum Verlust des Meereises beigetragen. Höhere Temperaturen führen auch zu heftigeren Stürmen, Dürren und anderen Wetterextremen. Rasche Umweltveränderungen in Gebirgen, Korallenriffen und der Arktis zwingen viele Arten zur Umsiedlung oder zum Aussterben. Selbst wenn die Bemühungen, die künftige Erwärmung zu minimieren, erfolgreich sind, werden einige Auswirkungen über Jahrhunderte anhalten. Dazu gehören die Erwärmung der Ozeane, die Versauerung der Meere und der Anstieg des Meeresspiegels.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "summarization", "CONTEXT": "The Needle ist eine fiktive Figur, ein mutierter Superschurke, der in amerikanischen Comics von Marvel Comics auftaucht. Die Figur wurde von Mark Gruenwald, Carmine Infantino und Al Gordon erschaffen und erschien erstmals in Spider-Woman #9 (Dezember 1978). Schöpfer Mark Gruenwald brachte die Figur während seiner Zeit bei den West Coast Avengers als Mitglied des Schurkenteams Night Shift zurück, zu dem auch andere ehemalige Feinde von Spider-Woman gehörten.\n\nJosef Saint, ein älterer Schneider, wurde eines Nachts auf dem Weg von der Arbeit überfallen und verlor ein Auge und seine Fähigkeit zu sprechen. Während er sich erholte, entdeckte er, dass er die Macht hat, mit seinem Blick zu lähmen. Auf der Suche nach Rache nahm Saint die Gestalt des Ordnungshüters \"The Needle\" an. Mit einer meterlangen Nadel bewaffnet, griff der stumme Bösewicht nachts junge Männer auf der Straße an und nähte ihnen den Mund zu. Nachdem er den S.H.I.E.L.D.-Agenten Jerry Hunt angegriffen hatte, zog die Nadel den Zorn von Spider-Woman, der Freundin des Agenten, auf sich, die ihn mit einem Giftstoß aus nächster Nähe ausschaltete. Anschließend wurde er verhaftet.\n\nZusammen mit anderen übermenschlichen Abenteurern und Kriminellen wurde die Needle vom Locksmith eingesperrt, aber dann von Spider-Woman befreit.\n\nThe Needle schloss sich der Nachtschicht an und kämpfte gemeinsam mit Captain America gegen den Power Broker und seine augmentierten Mutanten. An der Seite der Nachtschicht testete er Moon Knight, um die Führung der Nachtschicht zu übernehmen. Später kämpfte er an der Seite der Nachtschicht gegen die West Coast Avengers. Zusammen mit der Nachtschicht, dem zweiten Henker und Satannish kämpfte er gegen die Avengers West Coast; seine Fähigkeiten waren durch Satannishs schwarze Magie verstärkt worden.\n\nThe Needle wurde später von Armory besiegt.\n\nNeedle taucht mit der Nachtschicht auf, als Teil der Hood-Bande. Sie kämpfen gegen die Midnight Sons, und Needle spießt Daimon Hellstrom mit seiner Nadel auf, bevor Jennifer Kale ihn mit einem Zauber ausschaltet. Er und die Nachtschicht werden getötet, als der Zombievirus mutiert und sich in der Luft verbreitet. Die Viruswolke beginnt Blut zu regnen und reanimiert die Nachtschicht als Zombies. Dormammu übernimmt die Kontrolle über die Nachtschicht und benutzt sie, um die Mitternachtssöhne zu bekämpfen. Als Jennifer Kale und die Schwarze Talon das Virus im Zombie (Simon Garth) eindämmen, werden die Mitglieder der Nachtschicht scheinbar wieder normal und die Kapuze teleportiert mit ihnen weg.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "summarization", "CONTEXT": "Ana María González (geboren am 13. April 1951) ist eine in Argentinien ausgebildete spanische lyrische Sopranistin, die von 1973 bis 1994 am Teatro Colón auftrat. Obwohl sie mit dem italienischen lyrischen Repertoire in Verbindung gebracht wird, zeichnete sie sich auch in lyrischen Sopranrollen des französischen Repertoires wie Manon, Marguerite und Juliette aus, was ihr internationalen Ruhm einbrachte.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "information_extraction", "CONTEXT": "Die Beendigung eines Arbeitsverhältnisses ist das Ausscheiden eines Arbeitnehmers aus dem Unternehmen und das Ende der Beschäftigungsdauer bei einem Arbeitgeber. Die Beendigung des Arbeitsverhältnisses kann auf freiwilliger Basis seitens des Arbeitnehmers oder durch den Arbeitgeber erfolgen, oft in Form einer Entlassung oder eines Arbeitsplatzabbaus. Bei einer Entlassung wird in der Regel davon ausgegangen, dass der/die Arbeitnehmer/in schuld ist, während eine Entlassung in der Regel aus geschäftlichen Gründen erfolgt (z. B. bei einem Geschäftsrückgang oder einem wirtschaftlichen Abschwung), die nichts mit der Leistung des/der Arbeitnehmers/in zu tun haben.\n\nEine Entlassung ist in vielen Kulturen mit einem Stigma behaftet und kann die Chancen des Arbeitssuchenden auf eine neue Stelle beeinträchtigen, vor allem, wenn er schon einmal gekündigt wurde. Manchmal erwähnen Arbeitssuchende die Stellen, an denen sie entlassen wurden, nicht in ihrem Lebenslauf; dementsprechend werden unerklärliche Lücken in der Beschäftigung und die Weigerung oder das Versäumnis, frühere Arbeitgeber zu kontaktieren, oft als \"rotes Tuch\" angesehen.\n\nVon einer Entlassung spricht man, wenn der Arbeitgeber den Arbeitnehmer auffordert, das Unternehmen zu verlassen, in der Regel aus Gründen, die der Arbeitnehmer selbst zu verantworten hat. Die gebräuchlichsten umgangssprachlichen Ausdrücke für eine Entlassung sind in den USA \"getting fired\" oder \"getting canned\", während im Vereinigten Königreich auch die Begriffe \"getting the sack\" oder \"getting sacked\" verwendet werden.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "creative_writing", "CONTEXT": "", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "Mit der Dartmouth Night beginnt das traditionelle \"Homecoming\"-Wochenende des Colleges mit einem Abend voller Reden, einer Parade und einem Lagerfeuer. Traditionell baut die Erstsemesterklasse das Lagerfeuer und läuft dann entsprechend ihrem Jahrgang eine bestimmte Anzahl von Runden um das Feuer; die Klasse von 2009 hat 109 Runden gedreht, die Klasse von 1999 99 usw. Das College entmutigt offiziell eine Reihe von mehr oder weniger alten Schülertraditionen. Während des Umkreisens des Lagerfeuers fordern die Oberstufenschüler/innen die Erstsemester auf, \"das Feuer zu berühren\", was rechtlich als Hausfriedensbruch gilt und von den anwesenden Polizeibeamten verboten wird. In der Halbzeit des Homecoming-Footballspiels am Samstag des Wochenendes ermutigen einige Oberstufenschüler die Neulinge, das Feld zu stürmen, obwohl kein Oberstufenschüler einen nennenswerten Ansturm erlebt hat, seit mehrere Verletzungen während des Ansturms 1986 die Schule dazu veranlassten, diese Praxis zu verbieten. Von den zwei oder drei Schülern, die manchmal über das Feld rennen, werden diejenigen, die verhaftet werden, wegen Hausfriedensbruchs angeklagt (die unabhängige Zeitung The Dartmouth Review behauptete, einen Fonds einzurichten, aus dem automatisch alle Bußgelder für Erstsemester bezahlt werden, die über das Feld rennen). Im Jahr 2012 wurde diese Behauptung jedoch widerlegt, als zwei Schüler das Spielfeld stürmten und wegen ungebührlichen Verhaltens verhaftet wurden. Die Dartmouth Review ignorierte ihre E-Mails, bis sie schließlich antwortete und leugnete, dass dieser Fonds jemals existiert hatte. Die Schüler mussten daraufhin 300 Dollar Bußgeld aus eigener Tasche bezahlen. Beim Homecoming-Spiel 2011 stürmten jedoch über 40 Mitglieder der Class of 2015 das Spielfeld, ohne dass die Sicherheitskräfte oder die Polizei von Hannover etwas unternommen hätten.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "summarization", "CONTEXT": "Amsterdam Centraal wurde von Pierre Cuypers entworfen, der auch für den Entwurf des Rijksmuseums in Amsterdam bekannt ist. Obwohl Cuypers der Hauptarchitekt war, wird angenommen, dass er sich hauptsächlich auf die Dekoration des Bahnhofsgebäudes konzentrierte und die bauliche Gestaltung den Eisenbahningenieuren überließ. Der Bahnhof wurde von dem Bauunternehmer Philipp Holzmann gebaut. Der neue Hauptbahnhof ersetzte den Bahnhof Amsterdam Willemspoort, der 1878 geschlossen worden war, sowie den provisorischen Bahnhof Westerdok, der von 1878 bis 1889 genutzt wurde. Die Idee für einen Hauptbahnhof stammte von Johan Rudolph Thorbecke, dem damaligen niederländischen Innenminister und Verantwortlichen für die nationalen Eisenbahnen, der dem Amsterdamer Stadtrat 1884 zwei Vorschläge unterbreitete. Der erste Vorschlag sah vor, den Bahnhof zwischen dem Leidseplein und der Amstel zu errichten. Der andere Vorschlag sah vor, den Bahnhof auf der offenen Hafenfront zu errichten, um ihn an die bestehenden Hauptstrecken im Westen und Süden sowie an eine geplante neue Nordstrecke anzuschließen.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "A Star Is Born (1937), mit Janet Gaynor und Fredric March in den Hauptrollen, Regie: William A. Wellman\nA Star Is Born (1954), mit Judy Garland und James Mason in den Hauptrollen, Regie: George Cukor\nA Star Is Born (Film von 1976), mit Barbra Streisand und Kris Kristofferson in den Hauptrollen, Regie: Frank Pierson\nA Star Is Born (Film 2018), mit Lady Gaga und Bradley Cooper, Regie: Bradley Cooper", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "general_qa", "CONTEXT": "", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "Ein Large Language Model (LLM) ist ein Sprachmodell, das aus einem neuronalen Netzwerk mit vielen Parametern (typischerweise Milliarden von Gewichten oder mehr) besteht, das mit Hilfe von selbstüberwachtem Lernen auf großen Mengen von unmarkiertem Text trainiert wird. LLMs sind seit 2018 auf dem Markt und leisten bei einer Vielzahl von Aufgaben gute Dienste. Damit hat sich der Schwerpunkt der Forschung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung von dem bisherigen Paradigma des Trainings spezialisierter überwachter Modelle für bestimmte Aufgaben wegbewegt.\n\nEigenschaften\nObwohl der Begriff \"Large Language Model\" keine formale Definition hat, bezieht er sich oft auf Deep-Learning-Modelle mit einer Parameterzahl in der Größenordnung von Milliarden oder mehr. LLMs sind Allzweckmodelle, die eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen können und nicht nur für eine bestimmte Aufgabe trainiert werden (z. B. Sentiment-Analyse, Named-Entity-Erkennung oder mathematische Schlussfolgerungen). Die Fähigkeit, mit der sie Aufgaben bewältigen, und die Bandbreite der Aufgaben, zu denen sie fähig sind, scheinen von der Menge der Ressourcen (Daten, Parametergröße, Rechenleistung) abzuhängen, die ihnen zur Verfügung stehen, und zwar auf eine Art und Weise, die nicht von zusätzlichen Durchbrüchen im Design abhängt.\n\nObwohl sie für einfache Aufgaben wie die Vorhersage des nächsten Wortes in einem Satz trainiert werden, können neuronale Sprachmodelle mit ausreichender Anzahl von Parametern und Training einen Großteil der Syntax und Semantik der menschlichen Sprache erfassen. Darüber hinaus zeigen große Sprachmodelle ein beträchtliches Allgemeinwissen über die Welt und können sich während des Trainings eine große Menge an Fakten \"merken\".\n\nHalluzinationen\nHauptartikel: Halluzination (künstliche Intelligenz)\nIn der künstlichen Intelligenz im Allgemeinen und bei großen Sprachmodellen im Besonderen ist eine \"Halluzination\" eine selbstbewusste Antwort, die durch die Trainingsdaten des Modells nicht gerechtfertigt zu sein scheint.\n\nEntstehende Fähigkeiten\n\nBei einer Reihe von natürlichsprachlichen Benchmarks, die Aufgaben wie das Beantworten von Fragen beinhalten, schneiden Modelle nicht besser ab als der Zufall, bis sie eine bestimmte Größenordnung erreichen (in diesem Fall gemessen an der Trainingsberechnung), ab der ihre Leistung stark ansteigt. Dies sind Beispiele für sich entwickelnde Fähigkeiten.\nUnvorhersehbare Fähigkeiten, die in großen Sprachmodellen beobachtet wurden, die aber in einfacheren Modellen nicht vorhanden waren (und die nicht explizit in das Modell eingebaut wurden), werden gewöhnlich als \"emergente Fähigkeiten\" bezeichnet. Forscher/innen stellen fest, dass solche Fähigkeiten \"nicht einfach durch Extrapolation der Leistung kleinerer Modelle vorhergesagt werden können\". Diese Fähigkeiten werden eher entdeckt als einprogrammiert oder entworfen, in manchen Fällen sogar erst, nachdem das LLM öffentlich eingesetzt wurde. Hunderte von emergenten Fähigkeiten sind beschrieben worden. Beispiele dafür sind das Rechnen in mehreren Schritten, das Ablegen von Prüfungen auf College-Niveau, das Erkennen der beabsichtigten Bedeutung eines Wortes, das Aufrufen von Gedankenketten, das Dekodieren des Internationalen Phonetischen Alphabets, das Entschlüsseln der Buchstaben eines Wortes, das Erkennen anstößiger Inhalte in Absätzen von Hinglish (einer Kombination aus Hindi und Englisch) und das Erzeugen einer ähnlichen englischen Entsprechung von Kisuaheli-Sprichwörtern.\n\nArchitektur und Training\nGroße Sprachmodelle haben am häufigsten die Transformator-Architektur verwendet, die seit 2018 zur Standard-Deep-Learning-Technik für sequenzielle Daten geworden ist (vorher waren rekurrente Architekturen wie LSTM am häufigsten). LLMs werden unüberwacht auf unkommentierten Text trainiert. Dabei wird ein Links-nach-Rechts-Transformator trainiert, um die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, die dem nächsten Wort in den Trainingsdaten unter Berücksichtigung des vorherigen Kontexts zugeordnet wird. Alternativ kann ein LLM auch einen bidirektionalen Transformator verwenden (wie im Beispiel des BERT), der eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über die Wörter zuweist, wenn sowohl der vorhergehende als auch der folgende Kontext bekannt ist. Neben der Aufgabe, das nächste Wort vorherzusagen oder \"Lücken zu füllen\", können LLMs auch für zusätzliche Aufgaben trainiert werden, die ihr Verständnis der Datenverteilung testen, wie z. B. die Vorhersage des nächsten Satzes (NSP), bei der Satzpaare präsentiert werden und das Modell vorhersagen muss, ob sie im Trainingskorpus nebeneinander erscheinen.\n\nDie ersten LLMs wurden auf Korpora mit Milliarden von Wörtern trainiert. Das erste Modell der GPT-Reihe von OpenAI wurde 2018 mit dem BookCorpus trainiert, das 985 Millionen Wörter umfasst. Im selben Jahr wurde BERT auf einer Kombination aus BookCorpus und der englischen Wikipedia mit insgesamt 3,3 Milliarden Wörtern trainiert. In den vergangenen Jahren sind die Trainingskorpora für LLMs um Größenordnungen gewachsen und umfassen nun Hunderte von Milliarden oder Billionen von Token.\n\nDas Trainieren von LLMs ist sehr rechenintensiv. In einer Studie aus dem Jahr 2020 wurden die Kosten für das Training eines Modells mit 1,5 Milliarden Parametern (1-2 Größenordnungen kleiner als der damalige Stand der Technik) auf 1,6 Millionen US-Dollar geschätzt.\n\nEine Analyse aus dem Jahr 2020 ergab, dass die Leistungsfähigkeit neuronaler Sprachmodelle (gemessen am Trainingsverlust) mit der Anzahl der Parameter, der Menge der Trainingsdaten und dem Rechenaufwand für das Training gleichmäßig ansteigt (Potenzgesetz). Diese Beziehungen wurden über einen weiten Wertebereich (bis zu sieben Größenordnungen) getestet, und am oberen Ende des Bereichs wurde keine Abschwächung der Beziehung beobachtet (auch nicht bei Netzwerkgrößen bis zu Billionen von Parametern).\n\nAnwendung auf nachgelagerte Aufgaben\nZwischen 2018 und 2020 bestand die Standardmethode für die Nutzung eines LLM für eine bestimmte Aufgabe der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) darin, das Modell durch zusätzliches aufgabenspezifisches Training fein abzustimmen. Inzwischen hat sich herausgestellt, dass leistungsfähigere LLMs wie GPT-3 Aufgaben ohne zusätzliches Training durch \"Prompting\"-Techniken lösen können, bei denen das zu lösende Problem dem Modell als Textprompt präsentiert wird, möglicherweise mit einigen Textbeispielen ähnlicher Probleme und deren Lösungen.\n\nFeinabstimmung\nHauptartikel: Feinabstimmung (maschinelles Lernen)\nBei der Feinabstimmung wird ein bereits trainiertes Sprachmodell verändert, indem es (unter Aufsicht) für eine bestimmte Aufgabe trainiert wird (z. B. Sentimentanalyse, Named-Entity-Erkennung oder Part-of-Speech-Tagging). Dies ist eine Form des Transferlernens. Dabei werden in der Regel neue Gewichte eingeführt, die die letzte Schicht des Sprachmodells mit dem Output der nachgelagerten Aufgabe verbinden. Die ursprünglichen Gewichte des Sprachmodells können \"eingefroren\" werden, so dass nur die neue Schicht der Gewichte, die sie mit dem Output verbindet, während des Trainings gelernt wird. Alternativ können die ursprünglichen Gewichte in kleinen Schritten aktualisiert werden (wobei frühere Schichten möglicherweise eingefroren werden).\n\nPrompting\nSiehe auch: Prompt-Engineering und Few-Shot-Lernen (natürliche Sprachverarbeitung)\nBeim Prompting-Paradigma, das durch GPT-3 populär wurde, wird das zu lösende Problem in Form eines Textprompts formuliert, den das Modell lösen muss, indem es eine Vervollständigung (durch Inferenz) liefert. Beim \"few-shot prompting\" enthält der Prompt eine kleine Anzahl von Beispielen ähnlicher Paare (Problem, Lösung). Eine Aufgabe zur Stimmungsanalyse, bei der es darum geht, die Stimmung einer Filmkritik zu kennzeichnen, könnte zum Beispiel wie folgt formuliert werden:\n\nRezension: Dieser Film ist scheiße.\nStimmung: negativ\n\nRückblick: Dieser Film ist fantastisch!\nGefühl:\n\nWenn das Modell \"positiv\" ausgibt, dann hat es die Aufgabe richtig gelöst. Beim Zero-Shot Prompting werden keine Lösungsbeispiele gegeben. Ein Beispiel für einen Zero-Shot-Prompt für dieselbe Sentiment-Analyse-Aufgabe wäre: \"Die Stimmung, die mit der Filmkritik 'Dieser Film ist fantastisch!' verbunden ist, ist\".\n\nEs hat sich gezeigt, dass LLMs bei NLP-Aufgaben konkurrenzfähige Ergebnisse erzielen und manchmal sogar die bisherigen State-of-the-Art-Feintuning-Ansätze übertreffen. Beispiele für solche NLP-Aufgaben sind Übersetzung, Beantwortung von Fragen, Lückentextaufgaben, Enträtseln von Wörtern und die Verwendung eines neuen Wortes in einem Satz. Die Erstellung und Optimierung solcher Prompts wird als Prompt Engineering bezeichnet.\n\nAnweisungsoptimierung\nDie Abstimmung von Anweisungen ist eine Form der Feinabstimmung, die eine natürlichere und genauere Interaktion mit Zero-Shot-Prompts ermöglichen soll. Bei einer Texteingabe generiert ein vorab trainiertes Sprachmodell eine Vervollständigung, die der Verteilung des Textes entspricht, auf den es trainiert wurde. Ein naives Sprachmodell, das die Aufforderung \"Schreibe einen Aufsatz über die Hauptthemen von Hamlet\" erhält, könnte z. B. folgende Antwort geben: \"Für Einsendungen, die nach dem 17. März eingehen, wird ein Verspätungszuschlag von 10 % pro Tag erhoben\". Beim Instruktionstuning wird das Sprachmodell an vielen Beispielen von Aufgaben trainiert, die als natürlichsprachliche Anweisungen formuliert sind, zusammen mit den entsprechenden Antworten. In der Praxis wurden bereits verschiedene Techniken für das Instruct Tuning angewendet. Das InstructGPT-Protokoll von OpenAI beinhaltet eine überwachte Feinabstimmung anhand eines Datensatzes mit von Menschen erstellten Paaren (Aufforderung, Antwort), gefolgt von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), bei dem eine Belohnungsfunktion auf der Grundlage eines Datensatzes mit menschlichen Präferenzen gelernt wurde. Bei einer anderen Technik, dem \"Self-Instruct\", wird das Sprachmodell anhand eines Trainingssatzes von Beispielen, die selbst von einem LLM generiert werden (Bootstrap aus einem kleinen Satz von menschlich generierten Beispielen), feinabgestimmt.\n\nhttps://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model", "LANG": "de" }

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{ "CATEGORY": "information_extraction", "CONTEXT": "Ein Stiertreiben (spanisch: encierro, vom Verb encerrar, 'einpferchen, einschließen'; okzitanisch: abrivado, wörtlich 'Eile, Schwung'; katalanisch: correbous, 'Stierlauf') ist eine Veranstaltung, bei der man vor einer kleinen Gruppe von Stieren herläuft, in der Regel sechs, manchmal aber auch zehn oder mehr, die auf abgesperrten Straßen in einer Stadt losgelassen wurden, meist im Rahmen eines Sommerfestes. Dabei können bestimmte Rinderrassen bevorzugt werden, wie z. B. der toro bravo in Spanien, der auch oft für den Stierkampf nach dem Rennen verwendet wird, oder das Camargue-Rind in Okzitanien in Frankreich, das nicht bekämpft wird. Stiere (nicht kastrierte männliche Rinder) werden normalerweise bei solchen Veranstaltungen eingesetzt.\n\nDer berühmteste Stierlauf ist der Encierro in Pamplona, der während des neuntägigen Sanfermines-Festes zu Ehren des Heiligen Fermin stattfindet. Es hat sich zu einem weltweiten touristischen Großereignis entwickelt, das sich heute stark von dem traditionellen, lokalen Fest unterscheidet. Weitere traditionelle Sommerstierläufe werden in anderen Orten wie Städten und Dörfern in Spanien und Portugal, in einigen Städten in Mexiko und in der okzitanischen Region (Camargue) in Südfrankreich veranstaltet. Auch im ländlichen England wurden früher Stierläufe veranstaltet, am bekanntesten in Stamford bis 1837.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "Als Mohammad das neu entstandene Sultanat von seinem Vater Alauddin erbte, war das Land noch von Dieben und Räubern befallen. Deshalb verbrachte er die gesamte Zeit seiner Herrschaft damit, das Recht in seinem Land einzuführen. Er befahl seinen Statthaltern, niemandem Zuflucht zu gewähren, der sich seiner Autorität widersetzte. Diese Kampagne war erfolgreich und am Ende seiner Herrschaft war das Land friedlich und gesetzestreu. Er saß auch auf dem takht-ē-firoza oder dem türkisfarbenen Thron, der ihm von Kapaya Nayaka geschenkt worden war.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "information_extraction", "CONTEXT": "Einige CPU-Architekturen, wie z.B. MIPS und Alpha, verwenden kein eigenes Flag-Register. Andere setzen und/oder lesen Flaggen nicht implizit. Bei diesen Maschinen werden entweder überhaupt keine impliziten Statusinformationen zwischen den Befehlen übertragen oder sie werden in einem explizit ausgewählten Allzweckregister übertragen.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "brainstorming", "CONTEXT": "", "LANG": "de" }

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{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "Kirchenlamitz ist eine Stadt im Landkreis Wunsiedel, in Bayern, Deutschland. Sie liegt im Fichtelgebirge, 13 km nordwestlich von Wunsiedel und 19 km südlich von Hof.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "Vorgeschichte bis zum frühen 19. Jahrhundert\nDie folgende Tabelle enthält Schätzungen zur Bevölkerung Indiens (einschließlich des heutigen Pakistans und Bangladeschs) von der Vorgeschichte bis zum Jahr 1820. Sie enthält Schätzungen und Wachstumsraten von fünf Wirtschaftshistorikern sowie interpolierte Schätzungen und Gesamtdurchschnittswerte, die aus ihren Schätzungen abgeleitet wurden.\n\nSchätzungen der historischen Weltbevölkerung\n\nJahr Gesamtdurchschnitt Zeitraum Durchschnitt\n % Wachstum\n/ Jahrhundert\nBevölkerung % der Weltbevölkerung\n10.000 v. Chr. 1.000 0,83% Steinzeit 30,28\n4000 V. CHR. 1.000.000 30,83%\n2000 v. Chr. 13.000.000 37,143% Bronzezeit 26,25\n500 v. Chr. 25.000.000 41,70 % Eisenzeit\n400 V. CHR. 26.000.000 43,96%\n200 v. Chr. 31.000.000 47,63% Maurya-Zeit\n1 AD 35.000.000 35,56% Klassisches\nÄra\n200 41,000,000 36.15%\n400 47,000,000 40%\n500 50,000,000 43.58%\n600 53.000.000 48,83% Frühes\nMittelalter\nÄra\n700 60,000,000 56.67%\n800 64,000,000 55%\n900 70,000,000 53.34%\n1000 79,000,000 30%\n1100 83.000.000 35% Spätes\nMittelalter\nÄra\n1200 86,000,000 36.67%\n1300 91,000,000 38.34%\n1400 97,000,000 30%\n1500 105,000,000 21.67%\n1600 140.000.000 23,33% Frühe Neuzeit\n1650 170,000,000 26.15%\n1700 140,000,000 20%\n1750 183,000,000 21.53%\n1800 200,000,000 20%\n1820 210,000,000 19.09%\nDie Bevölkerung wuchs von der südasiatischen Steinzeit (10.000 v. Chr.) bis zum Maurya-Reich (200 v. Chr.) mit einer stetig steigenden Wachstumsrate, bevor sich das Bevölkerungswachstum im frühen Mittelalter bis 700 n. Chr. verlangsamte und dann bis 1500 n. Chr. wieder abnahm.\n\nUnter dem Mogulreich erlebte Indien einen starken wirtschaftlichen und demografischen Aufschwung, was auf die Agrarreformen der Moguln zurückzuführen ist, die die landwirtschaftliche Produktion intensivierten. 15 % der Bevölkerung lebten in städtischen Zentren, was höher ist als der Prozentsatz der Bevölkerung im Britischen Indien des 19. Jahrhunderts und im heutigen Europa bis zum 19. Diese Schätzungen wurden von Tim Dyson kritisiert, der sie für übertrieben hält. Laut Dyson betrug die Verstädterung des Mogulreichs weniger als 9 %.\n\nUnter der Herrschaft von Akbar (regierte 1556-1605) im Jahr 1600 betrug die Stadtbevölkerung des Mogulreichs bis zu 17 Millionen Menschen und war damit größer als die Stadtbevölkerung in Europa. Im Jahr 1700 hatte das Mogulreich Indien eine Stadtbevölkerung von 23 Millionen Menschen und war damit größer als die Stadtbevölkerung in Britisch-Indien, die 1871 bei 22,3 Millionen lag. Nizamuddin Ahmad (1551-1621) berichtete, dass das Mogulreich Indien unter Akbars Herrschaft 120 große Städte und 3.200 Townships hatte.[Eine Reihe von Städten in Indien hatte zwischen einer Viertel- und einer halben Million Einwohner, zu den größeren Städten gehörten Agra (in Agra Subah) mit bis zu 800.000 Einwohnern und Dhaka (in Bengal Subah) mit über 1 Million Einwohnern. Das Indien der Moguln hatte auch eine große Anzahl von Dörfern, 455.698 Dörfer zur Zeit von Aurangzeb (regierte 1658-1707).", "LANG": "de" }

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{ "CATEGORY": "information_extraction", "CONTEXT": "WordPress (WP oder WordPress.org) ist ein kostenloses und quelloffenes Content Management System (CMS), das in der Hypertext-Präprozessor-Sprache (PHP) geschrieben und mit einer MySQL- oder MariaDB-Datenbank gepaart ist und HTTPS unterstützt. Zu den Funktionen gehören eine Plugin-Architektur und ein Vorlagensystem, das bei WordPress \"Themes\" genannt wird. Ursprünglich wurde WordPress als System zur Veröffentlichung von Blogs entwickelt, hat sich aber weiterentwickelt, um auch andere Arten von Webinhalten zu unterstützen, z. B. traditionelle Mailinglisten und Internetforen, Mediengalerien, Mitgliederseiten, Lernmanagementsysteme (LMS) und Online-Shops.", "LANG": "de" }

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{ "CATEGORY": "summarization", "CONTEXT": "Unmittelbar nach Abschluss ihres Studiums war Olson zwei Jahre lang Rechtsreferendarin bei Richterin Barbara Jacobs Rothstein am United States District Court for the Western District of Washington. Von 1992 bis 1997 arbeitete sie als Prozessanwältin und später als stellvertretende Direktorin der National Church Arson Task Force in der Abteilung für Bürgerrechte des Justizministeriums der Vereinigten Staaten. Von 1994 bis 1997 arbeitete sie außerdem in Teilzeit als Lehrbeauftragte an der George Washington University Law School.\n\n1997 trat Olson in das Büro des US-Staatsanwalts für den Bezirk Idaho ein und stieg bis zu ihrer Ernennung im Jahr 2010 in den Rang eines Senior Litigation Counsel auf.\n\nNachdem Olson 2017 ihr Amt niedergelegt hatte, wechselte sie in das Büro von Stoel Rives in Boise, einer Anwaltskanzlei, die im pazifischen Nordwesten tätig ist. Im Jahr 2021 wurde Olson in die engere Auswahl für die Nachfolge von Richter B. Lynn Winmill aufgenommen.", "LANG": "de" }

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{ "CATEGORY": "summarization", "CONTEXT": "Im Bereich des Deep Learning ist ein Convolutional Neural Network (CNN) eine Klasse von künstlichen neuronalen Netzen, die am häufigsten zur Analyse von visuellen Bildern eingesetzt werden. CNNs verwenden eine mathematische Operation namens Faltung anstelle der allgemeinen Matrixmultiplikation in mindestens einer ihrer Schichten. Sie sind speziell für die Verarbeitung von Pixeldaten konzipiert und werden in der Bilderkennung und -verarbeitung eingesetzt. Sie finden Anwendung in der Bild- und Videoerkennung, in Empfehlungssystemen, der Bildklassifizierung, der Bildsegmentierung, der medizinischen Bildanalyse, der Verarbeitung natürlicher Sprache, in Gehirn-Computer-Schnittstellen und in finanziellen Zeitreihen.\n\nCNNs sind auch als Shift Invariant oder Space Invariant Artificial Neural Networks (SIANN) bekannt. Sie basieren auf der Shared-Weight-Architektur der Faltungskerne oder Filter, die entlang der Eingangsmerkmale gleiten und translationsäquivariante Antworten liefern, die als Feature Maps bekannt sind. Die meisten neuronalen Faltungsnetze sind aufgrund der Downsampling-Operation, die sie auf den Input anwenden, nicht übersetzungsinvariant, was nicht intuitiv ist.\n\nCNNs sind regulierte Versionen von mehrschichtigen Perceptrons. Mehrschichtige Perceptrons sind in der Regel vollständig verbundene Netzwerke, d. h. jedes Neuron in einer Schicht ist mit allen Neuronen in der nächsten Schicht verbunden. Die \"volle Konnektivität\" dieser Netze macht sie anfällig für eine Überanpassung der Daten. Typische Methoden zur Regularisierung oder zur Verhinderung von Überanpassung sind: Bestrafung von Parametern während des Trainings (z. B. Gewichtsabnahme) oder Beschneidung der Konnektivität (übersprungene Verbindungen, Dropout usw.). Die Entwicklung robuster Datensätze erhöht auch die Wahrscheinlichkeit, dass CNNs die allgemeinen Prinzipien lernen, die einen bestimmten Datensatz charakterisieren, und nicht die Verzerrungen eines schlecht bevölkerten Satzes.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "summarization", "CONTEXT": "System- und Organisationskontrollen (SOC), (manchmal auch als Kontrollen von Dienstleistungsorganisationen bezeichnet), wie vom American Institute of Certified Public Accountants (AICPA) definiert, ist der Name einer Reihe von Berichten, die während einer Prüfung erstellt werden. Er ist für Dienstleistungsunternehmen (Organisationen, die Informationssysteme als Dienstleistung für andere Organisationen bereitstellen) gedacht, um den Nutzern dieser Dienstleistungen validierte Berichte über die internen Kontrollen dieser Informationssysteme zu geben. Die Berichte konzentrieren sich auf Kontrollen, die in fünf Kategorien, den sogenannten Trust Service Principles, zusammengefasst sind. Der AICPA-Prüfungsstandard Statement on Standards for Attestation Engagements no. 18 (SSAE 18), Abschnitt 320, \"Reporting on an Examination of Controls at a Service Organization Relevant to User Entities' Internal Control Over Financial Reporting\" (Berichterstattung über eine Prüfung von Kontrollen bei einer Dienstleistungsorganisation, die für die interne Kontrolle über die Finanzberichterstattung der Nutzer relevant sind), definiert zwei Ebenen der Berichterstattung, Typ 1 und Typ 2. Weitere AICPA-Leitfäden beschreiben drei Arten der Berichterstattung: SOC 1, SOC 2 und SOC 3.\n\nGrundsätze des Treuhanddienstes\nSOC 2-Berichte konzentrieren sich auf Kontrollen, die in fünf sich halb überschneidenden Kategorien, den so genannten Trust Service Principles, behandelt werden, die auch den CIA-Dreiklang der Informationssicherheit unterstützen:\n\nSicherheit\nFirewalls\nIntrusion Detection\nMulti-Faktor-Authentifizierung\nVerfügbarkeit\nLeistungsüberwachung\nDisaster Recovery\nBehandlung von Vorfällen\nVertraulichkeit\nVerschlüsselung\nZugangskontrollen\nFirewalls\nVerarbeitung Integrität\nQualitätskontrolle\nProzessüberwachung\nEinhaltung von Grundsätzen\nDatenschutz\nZugangskontrolle\nMulti-Faktor-Authentifizierung\nVerschlüsselung\nBerichterstattung\nLevels\nEs gibt zwei Stufen von SOC-Berichten, die auch in SSAE 18 festgelegt sind:\n\nTyp I, der die Systeme einer Dienstleistungsorganisation beschreibt und feststellt, ob die Gestaltung der festgelegten Kontrollen den relevanten Vertrauensgrundsätzen entspricht. (Sind Design und Dokumentation geeignet, die im Bericht definierten Ziele zu erreichen?)\nTyp II, der sich auch mit der operativen Wirksamkeit der festgelegten Kontrollen über einen bestimmten Zeitraum (normalerweise 9 bis 12 Monate) befasst. (Ist die Umsetzung angemessen?)\nArten\nEs gibt drei Arten von SOC-Berichten.\n\nSOC 1 - Internal Control over Financial Reporting (ICFR)\nSOC 2 - Trust Services Criteria\nSOC 3 - Trust Services Criteria for General Use Report\nDarüber hinaus gibt es spezielle SOC-Berichte für Cybersicherheit und Lieferkette.\n\nSOC 1- und SOC 2-Berichte richten sich an einen begrenzten Adressatenkreis - nämlich an Benutzer, die das betreffende System ausreichend verstehen. SOC 3-Berichte enthalten weniger spezifische Informationen und können an die breite Öffentlichkeit verteilt werden.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "Detective Hieronymus \"Harry\" Bosch ist eine fiktive Figur, die vom amerikanischen Autor Michael Connelly geschaffen wurde. Bosch debütierte 1992 als Hauptfigur in dem Roman \"Das schwarze Echo\", dem ersten Teil einer Bestseller-Serie, die inzwischen 24 Romane umfasst.\n\nDie Romane sind zeitlich mehr oder weniger deckungsgleich mit dem Jahr, in dem sie veröffentlicht wurden. Harry, wie er von seinen Kollegen genannt wird, ist ein altgedienter Detective der Mordkommission des Los Angeles Police Department. Er wurde nach dem niederländischen Künstler Hieronymus Bosch aus dem 15. Jahrhundert benannt.\n\nTitus Welliver verkörperte die Titelfigur von 2015 bis 2021 in der Fernsehserie Bosch, die auf den Romanen basiert, und ab 2022 in der Spin-off-Serie Bosch: Legacy.", "LANG": "de" }

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{ "CATEGORY": "information_extraction", "CONTEXT": "Von Shingopana ist ein Teil des Kiefers bekannt, der durch das Winkelbein repräsentiert wird. Von Shingopana sind außerdem vier Halswirbel bekannt, von denen zwei mit erhaltenen Halsrippen und eine weitere mit isolierten Halsrippen versehen sind. Shingopana hatte stattdessen Reste einer knolligen Erweiterung an den unvollständig erhaltenen Halswirbeln, die wahrscheinlich dazu beitrug, seinen Hals zu stärken.", "LANG": "de" }

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{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "2019 gewann Virginia Men's Basketball die NCAA-Meisterschaft im \"March Madness\", dem nationalen College-Basketballturnier mit Einzelausscheidung, das von den von YouGov befragten amerikanischen Zuschauern (im selben Jahr) als das aufregendste College-Sportereignis angesehen wird. 2015, als Virginia zum ersten Mal den Capital One Cup gewann, gewannen seine Teams den College Cup 2014, die College World Series 2015 und die NCAA Tennis Championships 2015. Bei der Wiederholung im Jahr 2019 gewann das Programm sowohl die March Madness als auch die Lacrosse-Meisterschaft der Männer 2019.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "Die Kinder von Bill 101 (les enfants de la loi 101) ist die Bezeichnung für die Generation von Kindern, deren Eltern nach der Verabschiedung der Charta der französischen Sprache von 1977 (Bill 101) nach Quebec, Kanada, eingewandert sind.\n\nEiner der Artikel der Charta besagt, dass alle Kinder unter 16 Jahren ihre Grund- und Sekundarschulbildung in französischen Schulen erhalten müssen, es sei denn, ein Elternteil des Kindes hat den größten Teil seiner Bildung in Kanada auf Englisch erhalten oder das Kind oder seine Geschwister haben bereits einen wesentlichen Teil ihrer Bildung in Kanada auf Englisch erhalten. Wenn ein Kind nach einem dieser Kriterien die Voraussetzungen für eine Bescheinigung über die Berechtigung zum Unterricht in englischer Sprache erfüllt, ist die Bescheinigung dauerhaft und kann an künftige Generationen weitergegeben werden, auch wenn das Kind am Ende eine französische statt einer englischen Schule besucht. Das permanente Zertifikat kann nur erteilt werden, wenn ein Elternteil des Kindes kanadischer Staatsbürger ist. Außerdem können Kinder ausländischer Personen, die mit einer Studien- oder Arbeitserlaubnis in Québec leben, sowie Kinder von Diplomaten ein temporäres Zertifikat erhalten, das nur für die Dauer ihrer Erlaubnis gültig ist.", "LANG": "de" }

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{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "Nach dem Russisch-Japanischen Krieg wurde der erste Vertrag am 30. Juli 1907 von Motono Ichirō, dem japanischen Botschafter in Moskau, und Alexander Izvolsky, dem russischen Außenminister, unterzeichnet. Der Vertrag war in zwei Teile gegliedert: ein offenes Abkommen, das die zwischen den beiden Ländern und China geschlossenen Verträge respektierte, die Unabhängigkeit Chinas achtete, offene Türen förderte und Chancengleichheit herstellte, und ein geheimes Abkommen, das den Umfang von Japans Interessen in der Südmandschurei und Russlands Interessen in der Nordmandschurei festlegte und in dem Japan Russlands Interessen in der Äußeren Mongolei und Russland Japans Interessen auf der koreanischen Halbinsel anerkannte.", "LANG": "de" }

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{ "CATEGORY": "information_extraction", "CONTEXT": "Alexander McGuire (geboren am 5. Oktober 1932) ist ein neuseeländischer Kricketspieler. Er spielte 1957/58 in vier First-Class-Spielen für Central Districts.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "Zusammenfassung\nSpiele Jahr Ereignisse Beste Nation\n1 1896 4 Ungarn\n2 1900 7 Großbritannien\n3 1904 9 Deutschland\n4 1908 6 Großbritannien\n5 1912 9 Deutschland\n6\n7 1920 10 Vereinigte Staaten\n8 1924 11 Vereinigte Staaten\n9 1928 11 Vereinigte Staaten\n10 1932 11 Japan\n11 1936 11 Japan\n12\n13\n14 1948 11 Vereinigte Staaten\n15 1952 11 Vereinigte Staaten\n16 1956 13 Australien\nSpiele Jahr Ereignisse Beste Nation\n17 1960 15 Vereinigte Staaten\n18 1964 18 Vereinigte Staaten\n19 1968 29 Vereinigte Staaten\n20 1972 29 Vereinigte Staaten\n21 1976 26 Vereinigte Staaten\n22 1980 26 Ostdeutschland\n23 1984 29 Vereinigte Staaten\n24 1988 31 Ostdeutschland\n25 1992 31 Vereinigte Staaten\n26 1996 32 Vereinigte Staaten\n27 2000 32 Vereinigte Staaten\n28 2004 32 Vereinigte Staaten\n29 2008 34 Vereinigte Staaten\n30 2012 34 Vereinigte Staaten\n31 2016 34 Vereinigte Staaten\n32 2020 37 Vereinigte Staaten", "LANG": "de" }

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{ "CATEGORY": "information_extraction", "CONTEXT": "Avatar: Der Weg des Wassers wurde der 51. Film, der weltweit 1 Milliarde Dollar einspielte, der sechste Film, der weltweit 2 Milliarden Dollar einspielte, der sechstschnellste Film, der die Milliardengrenze nach 14 Tagen überschritt, der zweitschnellste, der die 2-Milliarden-Dollar-Grenze überschritt, der Film mit den höchsten Einspielergebnissen im Jahr 2022 und der Film mit den höchsten Einspielergebnissen in der COVID-19-Pandemie-Ära.\nMit einem Einspielergebnis von 441,7 Millionen Dollar an seinem ersten Wochenende war er der elftgrößte globale Start aller Zeiten und der drittgrößte globale Start für einen Film in der Pandemie-Ära hinter Spider-Man: No Way Home und Doctor Strange in the Multiverse of Madness.\nAußerdem erzielte er mit 48,8 Millionen Dollar das zweithöchste globale Eröffnungswochenende, das je ein Film in den IMAX-Kinos erreicht hat.\nMit der Veröffentlichung von Avatar: Der Weg des Wassers übertraf Walt Disney Studios Motion Pictures die anderen Filmverleiher beim weltweiten Einspielergebnis und überschritt zum achten Mal die 4,9-Milliarden-Dollar-Marke. Disneys kumuliertes Einspielergebnis wurde mit 16 Filmen aus den verschiedenen Studioabteilungen erzielt.\nTop Gun: Maverick war der 49. Film, der weltweit $1 Milliarde einspielte.\nAußerdem übertraf der Film Mission: Impossible - Fallout (2018) als Tom Cruises umsatzstärkster Film aller Zeiten an den weltweiten Kinokassen und übertraf auch Krieg der Welten (2005) als Cruises umsatzstärkster Film an den heimischen Kinokassen.\nAußerdem überholte er Die Mumie (2017) als Cruises größtes Eröffnungswochenende an den weltweiten Kinokassen und überholte auch Krieg der Welten (2005) als Cruises größten Eröffnungsfilm an den heimischen Kinokassen und seinen ersten Film, der in den USA über 100 Millionen Dollar einspielte.\nAußerdem überholte er Fluch der Karibik: Am Ende der Welt (2007), einen weiteren von Jerry Bruckheimer produzierten Film, als bestes Memorial-Day-Eröffnungswochenende und überholte Shrek 2 (2004) als niedrigsten Rückgang am zweiten Wochenende für einen Film, der an seinem Eröffnungswochenende mehr als 100 Millionen Dollar einspielte.\nDer Film übertraf Transformers: Dark of the Moon (2011) zum weltweit umsatzstärksten Film im Alleinvertrieb von Paramount Pictures und Titanic (1997) zum umsatzstärksten Film von Paramount in den Vereinigten Staaten und Kanada.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "Die Kubakrise, auch bekannt als die Oktoberkrise (1962) (spanisch: Crisis de Octubre) in Kuba, die Karibikkrise (russisch: Карибский кризис, tr. Karibsky krizis, IPA: [kɐˈrʲipskʲɪj ˈkrʲizʲɪs]) war eine 35-tägige (16. Oktober bis 20. November 1962) Konfrontation zwischen den Vereinigten Staaten und der Sowjetunion, die zu einer internationalen Krise eskalierte, als die Amerikaner Raketen in Italien und der Türkei stationierten und die Sowjets ähnliche ballistische Raketen auf Kuba stationierten. Trotz des kurzen Zeitraums bleibt die Kubakrise ein entscheidender Moment für die nationale Sicherheit und die Vorbereitung auf einen Atomkrieg. Die Konfrontation wird oft als das Ereignis angesehen, das einer Eskalation des Kalten Krieges zu einem ausgewachsenen Atomkrieg am nächsten kam.", "LANG": "de" }

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{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "Mao Zedong (26. Dezember 1893 - 9. September 1976), auch bekannt als Vorsitzender Mao, war ein chinesischer kommunistischer Revolutionär und der Gründer der Volksrepublik China (VRC), die er als Vorsitzender der Kommunistischen Partei Chinas von der Gründung der VRC 1949 bis zu seinem Tod 1976 führte. Seine Ideologie ist marxistisch-leninistisch und seine Theorien, militärischen Strategien und politischen Strategien sind unter dem Begriff Maoismus bekannt.\n\nMao war der Sohn eines wohlhabenden Bauern in Shaoshan, Hunan. Schon früh unterstützte er den chinesischen Nationalismus und hatte eine antiimperialistische Einstellung. Besonders beeinflusst wurde er von den Ereignissen der Xinhai-Revolution von 1911 und der Bewegung des Vierten Mai von 1919. Später nahm er den Marxismus-Leninismus an, während er als Bibliothekar an der Universität Peking arbeitete. Er wurde Gründungsmitglied der Kommunistischen Partei Chinas (KPCh) und führte den Herbsternteaufstand im Jahr 1927 an. Während des chinesischen Bürgerkriegs zwischen der Kuomintang (KMT) und der KPCh half Mao bei der Gründung der Roten Armee der Arbeiter und Bauern Chinas, führte die radikale Landreformpolitik des Jiangxi-Sowjets an und wurde schließlich während des Langen Marsches Vorsitzender der KPCh. Obwohl sich die KPCh während des Zweiten Chinesisch-Japanischen Krieges (1937-1945) vorübergehend mit der KMT unter der Zweiten Einheitsfront verbündete, wurde der chinesische Bürgerkrieg nach der Kapitulation Japans wieder aufgenommen und Maos Streitkräfte besiegten die nationalistische Regierung, die sich 1949 nach Taiwan zurückzog.\n\nAm 1. Oktober 1949 verkündete Mao die Gründung der VR China, eines marxistisch-leninistischen Einparteienstaats, der von der KPCh kontrolliert wurde. In den folgenden Jahren festigte er seine Kontrolle durch die chinesische Landreform gegen die Großgrundbesitzer, die Kampagne zur Unterdrückung der Konterrevolutionäre, die \"Drei-Anti und Fünf-Anti Kampagnen\" und durch einen Waffenstillstand im Koreakrieg, der insgesamt den Tod von mehreren Millionen Chinesen zur Folge hatte. Von 1953 bis 1958 spielte Mao eine wichtige Rolle bei der Durchsetzung der Kommandowirtschaft in China, der Ausarbeitung der ersten Verfassung der VR China, der Einleitung des Industrialisierungsprogramms und der Initiierung von Militärprojekten wie dem Projekt \"Zwei Bomben, ein Satellit\" und dem Projekt 523. Seine Außenpolitik wurde in dieser Zeit von der chinesisch-sowjetischen Spaltung beherrscht, die einen Keil zwischen China und die Sowjetunion trieb. 1955 rief Mao die Sufan-Bewegung ins Leben, und 1957 startete er die Anti-Rechts-Kampagne, bei der mindestens 550.000 Menschen, vor allem Intellektuelle und Dissidenten, verfolgt wurden. 1958 startete er den Großen Sprung nach vorn, der darauf abzielte, Chinas Wirtschaft schnell von der Landwirtschaft auf die Industrie umzustellen, was zur tödlichsten Hungersnot in der Geschichte und zum Tod von 15-55 Millionen Menschen zwischen 1958 und 1962 führte. 1963 rief Mao die sozialistische Erziehungsbewegung ins Leben und leitete 1966 die Kulturrevolution ein, ein Programm zur Beseitigung \"konterrevolutionärer\" Elemente in der chinesischen Gesellschaft, das zehn Jahre lang andauerte und von gewaltsamen Klassenkämpfen, der weit verbreiteten Zerstörung von Kulturgütern und einer beispiellosen Aufwertung von Maos Personenkult geprägt war. Zehn Millionen Menschen wurden während der Revolution verfolgt, und die Schätzungen über die Zahl der Toten reichen von Hunderttausenden bis zu Millionen. Nach jahrelanger Krankheit erlitt Mao 1976 eine Reihe von Herzanfällen und starb im Alter von 82 Jahren. Während der Mao-Ära wuchs die Bevölkerung Chinas von etwa 550 Millionen auf über 900 Millionen, ohne dass die Regierung ihre Familienplanungspolitik strikt durchsetzte.\n\nMao gilt als eine der einflussreichsten Persönlichkeiten des zwanzigsten Jahrhunderts und ist innerhalb und außerhalb Chinas nach wie vor umstritten. Neben der Politik ist Mao auch als Theoretiker, Militärstratege und Dichter bekannt. Mao wird zugeschrieben, dass er China von einer Halbkolonie zu einer führenden Weltmacht gemacht hat, in der Alphabetisierung, Frauenrechte, medizinische Grundversorgung, Grundschulbildung und Lebenserwartung stark verbessert wurden. Maos Regierung war jedoch auch für eine große Zahl von Toten verantwortlich: Schätzungen gehen von 40 bis 80 Millionen Opfern durch Hunger, Verfolgung, Gefängnisarbeit und Massenhinrichtungen aus. 7] Während seiner Amtszeit war China stark in andere asiatische kommunistische Konflikte wie den Koreakrieg, den Vietnamkrieg und den kambodschanischen Bürgerkrieg verwickelt.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "closed_qa", "CONTEXT": "Sir John Evelyn (1591-1664) war ein englischer Politiker, der zwischen 1628 und 1660 zu verschiedenen Zeiten im Unterhaus saß. Im Englischen Bürgerkrieg unterstützte er widerwillig die parlamentarische Seite.\n\nEvelyn war der Sohn von Sir John Evelyn aus Kingston, Godstone, Surrey und Marden, MP und seiner Frau Elizabeth Stever, Tochter von William Stever aus Kingston upon Thames. Er wurde am 20. Oktober 1591 in Kingston upon Thames getauft. Am 13. März 1606 wurde er am Emmanuel College in Cambridge aufgenommen. Er war Mitglied der Virginia Company im Jahr 1612 und der East India Company im Jahr 1624. Ab 1624 war er Friedensrichter für Surrey.", "LANG": "de" }

{ "CATEGORY": "information_extraction", "CONTEXT": "In der Einzelspielerkampagne steuert der Spieler fünf verschiedene Charaktere aus der Ego-Perspektive. Der Spieler steuert hauptsächlich Sergeant Gary \"Roach\" Sanderson, ein britisches Mitglied einer internationalen Spezialeinheit namens Task Force 141. Neben Roach übernimmt der Spieler auch die Kontrolle über Private First Class Joseph Allen (Troy Baker) und Private James Ramirez vom 1st Battalion/75th Ranger Regiment der U.S. Army. Der jetzige Captain John \"Soap\" MacTavish (Kevin McKidd) dient als ranghohes Mitglied der Task Force 141 als Roachs vorgesetzter Offizier und wird in den letzten drei Missionen des Spiels zum spielbaren Charakter. 24] Schließlich übernimmt der Spieler kurzzeitig die Rolle eines Astronauten, der während des Höhepunkts des Krieges zwischen den USA und Russland auf der Internationalen Raumstation stationiert ist.\n\nDie nicht spielbaren Charaktere (NPCs) des Spiels spielen eine wichtige Rolle in der Geschichte: Für die Task Force 141 ist Leutnant Simon \"Ghost\" Riley (Craig Fairbrass), der sein Gesicht mit einer Sturmhaube mit Totenkopfaufdruck verbirgt, Soaps Stellvertreter. Für die United States Army Rangers ist Sergeant Foley (Keith David) zusammen mit seinem Untergebenen Corporal Dunn (Barry Pepper) zunächst Joseph Allens Gruppenführer und wird später in der Geschichte zum Gruppenführer von James Ramirez. Generalleutnant Shepherd (Lance Henriksen) ist der Kommandeur der United States Army Rangers und der Task Force 141. Weitere Nebenfiguren, die aus Call of Duty 4 zurückkehren, sind Captain John Price (Billy Murray), MacTavishs ehemaliger kommandierender Offizier im britischen Special Air Service, der in Russland inhaftiert war, und der russische Informant, der zum Söldnerpiloten \"Nikolai\" (Sven Holmberg) wurde.", "LANG": "de" }

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{ "CATEGORY": "information_extraction", "CONTEXT": "Unter Gartenbau versteht man den Anbau und die Pflege von Pflanzen im Rahmen des Gartenbaus. In Gärten werden Zierpflanzen oft wegen ihrer Blüten, ihres Blattwerks oder ihres Aussehens angebaut. Nutzpflanzen wie Wurzelgemüse, Blattgemüse, Früchte und Kräuter werden zum Verzehr, zur Verwendung als Farbstoff oder für medizinische oder kosmetische Zwecke angebaut.\n\nDas Spektrum reicht von Obstplantagen über lange Alleen mit einer oder mehreren verschiedenen Arten von Sträuchern, Bäumen und Stauden bis hin zu Hausgärten mit Rasen und Fundamenten und zu Containergärten, die drinnen oder draußen angelegt werden. Der Gartenbau kann sehr spezialisiert sein und nur eine bestimmte Art von Pflanzen enthalten oder eine Vielzahl von Pflanzen in gemischten Anpflanzungen umfassen. Er erfordert eine aktive Beteiligung am Anbau von Pflanzen und ist in der Regel sehr arbeitsintensiv, was ihn von der Land- oder Forstwirtschaft unterscheidet.", "LANG": "de" }

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