Consider a natural language processing system that can generate text by predicting the most likely words to come next based on the context of the preceding words. The system is trained on a large corpus of text data and can generate coherent and grammatically correct sentences. 
Now suppose there is a sentence "GPT-3 was written about in a blog post". The challenge is to create a sentence with the same meaning but using passive voice instead of active voice. The sentence must not use the words "GPT-3", "blog post" or "written". 
Here is a possible solution: "A topic concerning a natural language processing system was covered in a post authored by her". 
This puzzle tests the ability to recognize the underlying structure and meaning of a sentence, and to rephrase it in a different way while retaining the same meaning. It also requires the use of vocabulary and grammar to express ideas in a concise and precise manner.
9c4b7968-d4fa-4a09-b942-b337b8bf4218
Рассмотрим систему обработки естественного языка, которая может генерировать текст, предсказывая наиболее вероятные слова, которые будут следующими, на основе контекста предыдущих слов. Система обучается на большом массиве текстовых данных и может генерировать связные и грамматически правильные предложения. 
Теперь предположим, что есть предложение "о GPT-3 было написано в сообщении в блоге". Задача состоит в том, чтобы создать предложение с тем же значением, но с использованием страдательного залога вместо активного. В предложении не должны использоваться слова "GPT-3", "запись в блоге" или "письменно". 
Вот возможное решение: "Тема, касающаяся системы обработки естественного языка, была освещена в ее посте". 
Эта головоломка проверяет способность распознавать основную структуру и значение предложения и перефразировать его по-другому, сохраняя при этом тот же смысл. Это также требует использования словарного запаса и грамматики для выражения идей в краткой и точной форме.

submitted
Рассмотрим систему обработки естественного языка, которая может генерировать текст, предсказывая наиболее вероятные слова, которые придут в следующем на основе контекста предыдущих слов. Система обучена на большом корпусе текстовых данных и может генерировать последовательные и грамматически правильные предложения. Теперь предположим, что есть предложение "GPT-3 был написан в блоге".
{"source": "evol_instruct", "kind": "synthetic", "evolved_from": null}