gemini和deepseek（gemini和deepseek哪个好）

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本文目录一览：

• 1、美职联常规赛:亚特兰大联VS纽约城
• 2、在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma
• 3、如何评价深度求索发布的deepseekllm67b?

美职联常规赛:亚特兰大联VS纽约城

1、纽约红牛，上一排名：12。1多伦多足球俱乐部，上一排名：15。1哥伦布机员，上一排名：9。1纽约城足球俱乐部，上一排名：18。1圣何塞地震，上一排名：13。1明尼苏达联队，上一排名：16。1国际迈阿密CF，上一排名：14。1新英格兰革命，上一排名：21。

2、美职联比赛赛程如下：2023/08/21，07：30，哥伦布机员 VS 辛辛那提FC。2023/08/21，07：30，多伦多FC VS CF蒙特利尔。2023/08/21，07：30，纽约城FC VS 明尼苏达联。2023/08/21，07：30，纽约红牛 VS 华盛顿联。2023/08/21，07：30，费城联合 VS FC达拉斯。

3、堪萨斯城竞技。1波特兰伐木者。1洛杉矶银河。1科罗拉多急流。东部球队：辛辛那提FC。新英格兰革命。奥兰多城。费城联。哥伦布机员。亚特兰大联。纳什维尔SC。蒙特利尔冲击。华盛顿联。芝加哥火焰。1夏洛特FC。1纽约城FC。1纽约红牛。

4、美职联排名如下：第一名：辛辛那提。第二名：纳什维尔。第三名：费城联合。第四名：新英格兰革命。第五名：圣路易斯城。第六名：哥伦布机员。第七名：西雅图海湾人。第八名：亚特兰大联。第九名：洛杉矶FC。第十名：奥兰多城。第十一名：达拉斯。第十二名：圣荷塞地震。第十三名：休斯顿迪纳摩。

5、年9月21日，早上7：30，主队：纽约红牛，客队：奥斯汀FC。12023年9月21日，早上7：30，主队：纽约城FC，客队：奥兰多。2023年9月21日，早上7：30，主队：华盛顿，客队：亚特联。22023年9月21日，早上7：30，主队：蒙特利尔，客队：辛辛那提。

6、在一场美职联的比赛中，亚特兰大联队以5-2战胜了迈阿密国际队，而梅西在本场比赛中轮休。观战的亚特兰大联球迷们在比赛中高呼：“梅西在哪里？”关于亚特兰大联足球俱乐部的信息如下：该俱乐部成立于2014年4月16日，是一家位于美国乔治亚州亚特兰大的足球俱乐部。

在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma

1、通过简单几步，就能在本机轻松使用Gemma。首先，下载安装Ollama，它支持Mac上直接下载和运行软件包。接着，通过终端命令下载Gemma 7B模型，下载过程需要一定时间，大约2GB。下载完毕后，使用命令与模型交互。例如，将本文第一段翻译为英文，Gemma的响应速度很快，译文比较直接。

2、谷歌深夜再创辉煌，发布了最新的开放模型家族——Gemma，其性能强大，超越了LLaMA，并且实现了在笔记本上运行的便捷性。Gemma由Google DeepMind及谷歌团队研发，以拉丁语“gemma”命名，象征着其在开放模型领域的珍贵地位。

3、令人惊讶的是，尽管Gemma-7B模型原本在笔记本上运行可能颇具挑战，但在QLora、Flash Attention 2和adamw_bnb_8bit优化策略的助力下，我们成功优化了模型。

4、Gemma模型的推理代码示例要求使用tokenizer.apply_chat_template获取指令微调模型的prompt template。资源消耗需注意，微调和微调后的推理过程需要充足计算资源。使用SWIFT进行微调，魔搭社区官方提供的LLM&AIGC模型微调推理框架。微调代码开源，使用hc3-zh分类数据集进行任务判断数据样本的回答来自human还是chatgpt。

如何评价深度求索发布的deepseekllm67b?

1、在从PPO到GRPO的转换过程中，GRPO通过最大化每个输出的相对奖励，提供了与奖励模型良好对齐的优势计算方法，避免了奖励模型优化的复杂化。

2、最后，在开放域推理测试中，DeepSeek LLM 67B展现了超越GPT5 turbo的常识性知识和推理能力。DeepSeek致力于探索AGI的本质，推动开源社区的发展。团队成员秉持好奇心、耐心和进取心，专注于长远目标，不断追求更优秀的成果。加入DeepSeek，与我们一起在AGI的征程中“深度求索”，共同推进AGI的到来。

3、评估结果显示，DeepSeek LLM 67B在代码、数学与推理领域性能超越LLaMA-2 70B，与GPT-5相比，DeepSeek LLM 67B Chat表现出更优性能。项目团队后续计划发布关于代码与Mixture-of-Experts（MoE）的技术报告，目标是创建更大、更完善的预训练数据集，以提升推理、中文知识、数学与代码能力。

4、为了增强自然语言理解能力，DeepSeek-Coder-Base模型基于DeepSeek-LLM 7B checkpoint进行额外预训练，处理包含自然语言、代码和数学数据的2B tokens，生成改进的代码模型DeepSeek-Coder-v5。结果显示，尽管编码性能略有下降，但模型在数学推理和自然语言处理方面显著提升。

5、DeepSeek LLM 发布于2023年12月，拥有67B参数，是一个面向广泛语言理解的通用模型，性能与GPT-4相近。DeepSeek-V2 在2024年5月亮相，其特点在于提高了推理效率和训练经济性。它拥有236B的总参数和21B的活跃参数，适用于多种自然语言处理任务。