DeepSeek与其他大模型相比
DeepSeek与其他大模型相比
与GPT-4对比
- 性能方面
- 推理速度:DeepSeek在解决复杂的数学、物理和逻辑推理问题方面速度惊人,是ChatGPT的两倍。
- “幻觉”现象:在处理需要网络信息检索的任务时,DeepSeek的“幻觉”现象似乎比ChatGPT更少。
- 创意任务:ChatGPT在创意性任务,如创作诗歌、短篇小说、规划行程或提供食谱方面表现可能更优,DeepSeek在这方面表现相对逊色。
- 成本方面:DeepSeek的api价格仅为gpt-4-turbo的百分之一。
- 功能方面:ChatGPT功能更全面,如在处理PDF文档等方面能力较强,DeepSeek在这方面存在不足。
与Llama对比
- 推理能力:以DeepSeek - R1为例,在第三方基准测试数据中,其在复杂问题解决及编码的精
相关文章:
DeepSeek与其他大模型相比
DeepSeek与其他大模型相比 与GPT-4对比 性能方面 推理速度:DeepSeek在解决复杂的数学、物理和逻辑推理问题方面速度惊人,是ChatGPT的两倍。“幻觉”现象:在处理需要网络信息检索的任务时,DeepSeek的“幻觉”现象似乎比ChatGPT更少。创意任务:ChatGPT在创意性任务,如创作…...

在深度Linux (Deepin) 20中安装Nvidia驱动
文章创作不易,麻烦大家点赞关注收藏一键三连。 在Deepin上面跑Tensorflow, pytorch等人工智能框架不是一件容易的事情。特别是如果你要使用GPU,就得有nvidia的驱动。默认情况下Deepin系统自带的是nouveau开源驱动。这是没办法用tensorflow的。下面内容是…...
“LoRA技术中参数初始化策略:为何A参数采用正态分布而B参数初始化为0”
在LoRA(Low-Rank Adaptation)中,参数A和B的初始化策略是经过精心设计的,以确保模型训练的稳定性和有效性。具体来说,参数A通常被初始化为正态分布,而参数B则初始化为0。这样的设计有以下几个优点࿱…...

C语言初阶力扣刷题——349. 两个数组的交集【难度:简单】
1. 题目描述 力扣在线OJ题目 给定两个数组,编写一个函数来计算它们的交集。 示例: 输入:nums1 [1,2,2,1], nums2 [2,2] 输出:[2] 输入:nums1 [4,9,5], nums2 [9,4,9,8,4] 输出:[9,4] 2. 思路 直接暴力…...
理解动手学深度学习的自编包d2l
跟着李沐的《动手学深度学习-PyTorch版》入门Python编程和Pytorch框架,以前是重度Matlab用户,对于Python里的各种包很不习惯。特别是,本书还自己做了一个名为d2l包,有几个问题很是困惑。今天终于弄明白了,写在这里&…...
RK3568使用opencv(使用摄像头捕获图像数据显示)
文章目录 一、opencv相关的类1. **cv::VideoCapture**2. **cv::Mat**3. **cv::cvtColor**4. **QImage**5. **QPixmap**总结 二、代码实现 一、opencv相关的类 1. cv::VideoCapture cv::VideoCapture 是 OpenCV 中用于视频捕捉的类,常用于从摄像头、视频文件、或者…...

OpenEuler学习笔记(十六):搭建postgresql高可用数据库环境
以下是在OpenEuler系统上搭建PostgreSQL高可用数据环境的一般步骤,通常可以使用流复制(Streaming Replication)或基于Patroni等工具来实现高可用,以下以流复制为例: 安装PostgreSQL 配置软件源:可以使用O…...
数学平均数应用
给定一个长度为 n 的数组 a。在一次操作中,你可以从索引 2 到 n−1中选择一个索引i,然后执行以下两个操作之一: 将 a[i−1] 减少 1,同时将 a[i1] 增加 1。 将 a[i1] 减少 1,同时将 a[i−1] 增加 1。 在每次操作后&…...

元旦和春节取名的历史变迁
在中国漫长的历史长河中的春节,真要追溯起来也只有一百多年历史——是从晚清时期才逐渐出现在国人的生活里的,而且那时不叫“春节”而叫“元旦”。只不过随着历史的发展过程,“过年”这个名词也一直在演变,直至1949年最终才定下来…...
USB鼠标的数据格式
USB鼠标的数据格式由HID(Human Interface Device)协议定义,通常包含3个字节的标准数据,具体格式如下: 字节内容描述第1字节按键状态Bit 0: 左键按下(1)<br>Bit 1: 右键按下(1…...

【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】1.27 线性代数王国:矩阵分解实战指南
1.27 线性代数王国:矩阵分解实战指南 #mermaid-svg-JWrp2JAP9qkdS2A7 {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-JWrp2JAP9qkdS2A7 .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-JWrp2JAP9qkdS2A7 .erro…...
Kafka常见问题之 java.io.IOException: Disk error when trying to write to log
文章目录 Kafka常见问题之 java.io.IOException: Disk error when trying to write to log1. 问题概述2. 问题排查方向(1)磁盘空间不足(2)磁盘 I/O 故障(3)Kafka 日志文件损坏(4)Kaf…...

libOnvif通过组播不能发现相机
使用libOnvif库OnvifDiscoveryClient类, auto discovery new OnvifDiscoveryClient(QUrl(“soap.udp://239.255.255.250:3702”), cb.Build()); 会有错误: end of file or no input: message transfer interrupted or timed out(30 sec max recv delay)…...
Flink (十二) :Table API SQL (一) 概览
Apache Flink 有两种关系型 API 来做流批统一处理:Table API 和 SQL。Table API 是用于 Scala 和 Java 语言的查询API,它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join 等关系型算子。Flink SQL 是基于 Apache Calcite 来实现的标准 SQL。无论输入…...

FFmpeg(7.1版本)的基本组成
1. 前言 FFmpeg 是一个非常流行的开源项目,它提供了处理音频、视频以及其他多媒体内容的强大工具。FFmpeg 包含了大量的库,可以用来解码、编码、转码、处理和播放几乎所有类型的多媒体文件。它广泛用于视频和音频的录制、转换、流媒体传输等领域。 2. F…...
基于微信小程序的辅助教学系统的设计与实现
标题:基于微信小程序的辅助教学系统的设计与实现 内容:1.摘要 摘要:随着移动互联网的普及和微信小程序的兴起,基于微信小程序的辅助教学系统成为了教育领域的一个新的研究热点。本文旨在设计和实现一个基于微信小程序的辅助教学系统,以提高教…...

单片机基础模块学习——超声波传感器
一、超声波原理 左边发射超声波信号,右边接收超声波信号 左边的芯片用来处理超声波发射信号,中间的芯片用来处理接收的超声波信号 二、超声波原理图 T——transmit 发送R——Recieve 接收 U18芯片对输入的N_A1信号进行放大,然后输入给超声…...

HTML<hgroup>标签
例子: 使用hgroup元素标记标题和段落是相关的: <hgroup> <h2>Norway</h2> <p>The land with the midnight sun.</p> </hgroup> 定义和用法: 标签<hgroup>用于包围标题和一个或多个<p&g…...

C++并发编程指南08
以下是经过优化排版后的5.3节内容,详细解释了C中的同步操作和强制排序机制。每个部分都有详细的注释和结构化展示。 文章目录 5.3 同步操作和强制排序假设场景示例代码 5.3.1 同步发生 (Synchronizes-with)基本思想 5.3.2 先行发生 (Happens-before)单线程环境多线程…...

Spring Boot - 数据库集成03 - 集成Mybatis
Spring boot集成Mybatis 文章目录 Spring boot集成Mybatis一:基础知识1:什么是MyBatis2:为什么说MyBatis是半自动ORM3:MyBatis栈技术演进3.1:JDBC,自行封装JDBCUtil3.2:IBatis3.3:My…...

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析
1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具,该工具基于TUN接口实现其功能,利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道,支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式,适应复杂网…...

AI-调查研究-01-正念冥想有用吗?对健康的影响及科学指南
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!! 🚀 AI篇持续更新中!(长期更新) 目前2025年06月05日更新到: AI炼丹日志-28 - Aud…...

idea大量爆红问题解决
问题描述 在学习和工作中,idea是程序员不可缺少的一个工具,但是突然在有些时候就会出现大量爆红的问题,发现无法跳转,无论是关机重启或者是替换root都无法解决 就是如上所展示的问题,但是程序依然可以启动。 问题解决…...
【Linux】shell脚本忽略错误继续执行
在 shell 脚本中,可以使用 set -e 命令来设置脚本在遇到错误时退出执行。如果你希望脚本忽略错误并继续执行,可以在脚本开头添加 set e 命令来取消该设置。 举例1 #!/bin/bash# 取消 set -e 的设置 set e# 执行命令,并忽略错误 rm somefile…...
【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
解密LSTM与GRU:如何让RNN变得更聪明? 在深度学习的世界里,循环神经网络(RNN)以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而,传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...
基础测试工具使用经验
背景 vtune,perf, nsight system等基础测试工具,都是用过的,但是没有记录,都逐渐忘了。所以写这篇博客总结记录一下,只要以后发现新的用法,就记得来编辑补充一下 perf 比较基础的用法: 先改这…...
Nginx server_name 配置说明
Nginx 是一个高性能的反向代理和负载均衡服务器,其核心配置之一是 server 块中的 server_name 指令。server_name 决定了 Nginx 如何根据客户端请求的 Host 头匹配对应的虚拟主机(Virtual Host)。 1. 简介 Nginx 使用 server_name 指令来确定…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)
在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

select、poll、epoll 与 Reactor 模式
在高并发网络编程领域,高效处理大量连接和 I/O 事件是系统性能的关键。select、poll、epoll 作为 I/O 多路复用技术的代表,以及基于它们实现的 Reactor 模式,为开发者提供了强大的工具。本文将深入探讨这些技术的底层原理、优缺点。 一、I…...

Chromium 136 编译指南 Windows篇:depot_tools 配置与源码获取(二)
引言 工欲善其事,必先利其器。在完成了 Visual Studio 2022 和 Windows SDK 的安装后,我们即将接触到 Chromium 开发生态中最核心的工具——depot_tools。这个由 Google 精心打造的工具集,就像是连接开发者与 Chromium 庞大代码库的智能桥梁…...