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DeepSeek Coder V2
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G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.
Hier die Erklärung wie dies gewährleistet ist.
Wir bemühen uns, unsere Bewertungen authentisch zu halten.
G2-Bewertungen sind ein wichtiger Bestandteil des Kaufprozesses, und wir verstehen den Wert, den sie sowohl unseren Kunden als auch Käufern bieten. Um sicherzustellen, dass der Wert erhalten bleibt, ist es wichtig sicherzustellen, dass Bewertungen authentisch und vertrauenswürdig sind. Aus diesem Grund verlangt G2 verifizierte Methoden zum Verfassen einer Bewertung und überprüft die Identität des Bewerters, bevor sie genehmigt wird. G2 überprüft die Identität der Bewerter mit unserem Moderationsprozess, der unauthentische Bewertungen verhindert, und wir bemühen uns, Bewertungen auf verantwortungsbewusste und ethische Weise zu sammeln.
Es gibt nicht genügend Bewertungen für DeepSeek Coder V2, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:
1
Gemini
4.4
(214)
Die allgemeinsten und leistungsfähigsten KI-Modelle, die wir je entwickelt haben.
2
Meta Llama 3
4.3
(147)
Erleben Sie die hochmoderne Leistung von Llama 3, einem frei zugänglichen Modell, das sich durch Sprachnuancen, kontextuelles Verständnis und komplexe Aufgaben wie Übersetzung und Dialoggenerierung auszeichnet. Mit verbesserter Skalierbarkeit und Leistung kann Llama 3 mühelos mehrstufige Aufgaben bewältigen, während unsere verfeinerten Nachschulungsprozesse die Ablehnungsraten erheblich senken, die Antwortausrichtung verbessern und die Vielfalt der Modellantworten steigern. Darüber hinaus werden Fähigkeiten wie logisches Denken, Codegenerierung und Befolgen von Anweisungen drastisch verbessert.
3
GPT3
4.6
(61)
GPT-3 treibt die nächste Generation von Apps an
Über 300 Anwendungen bieten GPT-3-gestützte Suche, Konversation, Textvervollständigung und andere fortschrittliche KI-Funktionen über unsere API.
4
Claude
4.4
(56)
Claude ist KI für uns alle. Egal, ob Sie alleine brainstormen oder mit einem Team von Tausenden arbeiten, Claude ist hier, um zu helfen.
5
BERT
4.4
(54)
BERT, kurz für Bidirectional Encoder Representations from Transformers, ist ein maschinelles Lernframework für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Im Jahr 2018 entwickelte Google diesen Algorithmus, um das kontextuelle Verständnis von unbeschriftetem Text über eine breite Palette von Aufgaben zu verbessern, indem es lernt, Text vorherzusagen, der vor und nach (bidirektional) anderem Text stehen könnte.
6
GPT4
4.6
(43)
GPT-4o ist unser fortschrittlichstes multimodales Modell, das schneller und günstiger als GPT-4 Turbo ist und über stärkere visuelle Fähigkeiten verfügt. Das Modell hat einen Kontext von 128K und einen Wissensstand bis Oktober 2023.
7
GPT2
4.5
(31)
GPT-2 ist ein Transformatorenmodell, das auf einem sehr großen Korpus englischer Daten in selbstüberwachter Weise vortrainiert wurde. Das bedeutet, es wurde nur auf den Rohtexten vortrainiert, ohne dass Menschen sie in irgendeiner Weise kennzeichneten (weshalb es viele öffentlich verfügbare Daten nutzen kann) mit einem automatischen Prozess, um Eingaben und Labels aus diesen Texten zu generieren. Genauer gesagt wurde es darauf trainiert, das nächste Wort in Sätzen zu erraten.
8
Megatron-LM
4.5
(24)
Erstmals 2019 eingeführt, löste Megatron eine Welle der Innovation in der KI-Community aus, indem es Forschern und Entwicklern ermöglichte, die Grundlagen dieser Bibliothek zu nutzen, um die Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLM) voranzutreiben. Heute wurden viele der beliebtesten LLM-Entwickler-Frameworks von der Open-Source-Bibliothek Megatron-LM inspiriert und direkt darauf aufgebaut, was eine Welle von Foundation-Modellen und KI-Startups auslöste. Zu den beliebtesten LLM-Frameworks, die auf Megatron-LM aufbauen, gehören Colossal-AI, HuggingFace Accelerate und das NVIDIA NeMo Framework.
9
T5
4.2
(20)
Transfer Learning, bei dem ein Modell zunächst auf einer datenreichen Aufgabe vortrainiert wird, bevor es auf eine nachgelagerte Aufgabe feinabgestimmt wird, hat sich als leistungsstarke Technik in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) herausgestellt. Die Effektivität des Transfer Learnings hat zu einer Vielfalt von Ansätzen, Methodologien und Praktiken geführt. In diesem Papier erkunden wir die Landschaft der Transfer-Learning-Techniken für NLP, indem wir ein einheitliches Framework einführen, das jedes Sprachproblem in ein Text-zu-Text-Format umwandelt.
10
StableLM
4.8
(11)
StableLM 3B 4E1T ist ein reines Decoder-Sprachmodell, das auf 1 Billion Token aus vielfältigen englischen und Code-Datensätzen für vier Epochen vortrainiert wurde. Die Modellarchitektur basiert auf einem Transformer mit partiellen Rotary Position Embeddings, SwiGLU-Aktivierung, LayerNorm usw.
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