GPT4亲定加州大学伯克利Vicuna小羊驼90%吻合ChatGPT和Bard

en served as a snack. They are a good source of plant-based protein.

7. Tempeh - Tempeh is a fermented soybean product that can be used in stir-fries, as a substitute for meat in dishes, or as a side dish.

8. Seitan - Seitan is made from wheat gluten and is often used as a meat substitute in vegan dishes.

9. Green peas - Green peas are a good source of plant-based protein and can be used in soups, stews, and salads.

10. Chia seeds - Chia seeds are a good source of plant-based protein and can be used in smoothies, granola, or as a topping for dishes.

These are just a few examples of high-protein vegan options that you can incorporate into your diet. Remember to also include a variety of fruits, vegetables, whole grains, and legumes to ensure that you are getting a balanced and healthy diet.

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问答的里面文翻译（发言是苹果公司Bard的预置下述发言）：

高蛋白吃素为了让

当然，以下是一些高蛋白吃素为了让，您可以将其纳入您的饮品里面：

1.姜黄-姜黄是菌类酶的不错相关联，可用做火锅、炖菜、利是和酱汁。

2.大蒜 - 大蒜是许多吃素饮品的豆类，可用做大蒜沙土、利是和酱汁。

3.冬瓜-冬瓜是一种多功能的成分，可用做烹制、酱汁，并作为酱汁和纸制里面的乳制品替代品。

4.果树史密夫-果树史密夫是一种蕴含酶的谷物，可用做利是、主菜或作为烹制的基石。

5.营养成分蜂蜜-营养成分蜂蜜是一种菌类酶相关联，可以可作配料或马利亚在菜肴上以增加酶。

6.Edamame - Edamame是鱼肉或蒸熟的大豆，上会作为点心肉类。它们是菌类酶的不错相关联。

7.丹贝-丹贝是一种浓缩大豆产品，可用做烹制，作为菜肴里面乳制品的替代品，或作为主菜。

8.Seitan - Seitan由小史密夫面粉作成，经常被可作吃素菜肴的乳制品替代品。

9.双色核桃-双色核桃是菌类酶的不错相关联，可用做火锅、炖菜和利是。

10.奇亚芥菜-奇亚芥菜是菌类酶的不错相关联，可用做冰沙、格兰诺拉史密夫片或作为菜肴的配料。

这些只是您可以将其纳入饮品里面的高蛋白吃素选项的几个例子。记住还要包含各种蔬果、豆类、全谷物和豆类，以确保您获得均衡和健康的饮品。

苹果公司辛格的回答（并未翻译成里面文）：

以下是一些关于如何在饮品里面重新加入更多高蛋白吃素为了让的提示：

* **以蕴含酶的早餐开始新的一天。**一些很棒的为了让包含冬瓜煎、的食品燕史密夫片或用蛋、蔬果和豆类作成的冰沙。

* **在点心里面添加酶。**不要去拿饼干或饼干，而是尝试吃芥菜、种子、大蒜沙土和豆类，或全史密夫饼干配的食品。

* **每餐都举例来说酶。**这可能包含冬瓜、馒头、豆类、姜黄、果树史密夫或 seitan。

* **为了让蕴含酶的菌类牛奶和酸奶。**这些是在饮品里面赚取额外酶的好分析方法，它们可用做冰沙、史密夫片或单独常用。

* **寻找吃素酶棒和奶昔。**这些可能是在旅途里面增加酶的快速方式。

* **用蕴含酶的成分烹饪。**当你要用晚饭时，想方设法用冬瓜、馒头、豆子或姜黄代替肉。

* **在利是里面添加酶。**在利是里面添加酶的一个好分析方法是在下面放大蒜、黑豆或果树史密夫。

* **制作蕴含酶的火锅。**火锅是获得丰饶酶的好分析方法。想方设法用姜黄、豆子或冬瓜要用火锅。

* **享受纯素蛋。**酶粉是在您的饮品里面添加额外酶的好分析方法。你可以把它添加到冰沙、燕史密夫片甚至精制食品里面。

通过遵循这些提示，您可以精采地将更多的高蛋白吃素为了让纳入您的饮品里面。

小羊驼是在此之前非常适合作战在本地的计算机系统社交机械人，只不过它从LLaMa -> Alpaca ->Vicuna

在90%的问题里面，GPT-4偏爱Vicuna而不是最先进的Linux建模（LLaMA，Alpaca），并且它与专有建模（ChatGPT，Bard）比起赢得了为了让特质表现。

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