Top 10 Alternativas y Competidores de DeepSeek Coder V2

10 Principales alternativas a DeepSeek Coder V2 recientemente reseñadas por la comunidad de G2

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#1

Gemini
Por Google
(227)4.4 de 5
Los modelos de IA más generales y capaces que hemos construido.
Categorías en común con DeepSeek Coder V2:
• Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
Ver todas las reseñas de Gemini
#2

Meta Llama 3
Por Meta Platforms, Inc
(147)4.3 de 5
Experimente el rendimiento de última generación de Llama 3, un modelo de acceso abierto que sobresale en matices del lenguaje, comprensión contextual y tareas complejas como la traducción y la generación de diálogos. Con una escalabilidad y rendimiento mejorados, Llama 3 puede manejar tareas de múltiples pasos sin esfuerzo, mientras que nuestros procesos de post-entrenamiento refinados reducen significativamente las tasas de rechazo falso, mejoran la alineación de respuestas y aumentan la diversidad en las respuestas del modelo. Además, eleva drásticamente capacidades como el razonamiento, la generación de código y el seguimiento de instrucciones. Construya el futuro de la IA con Llama 3.
Categorías en común con DeepSeek Coder V2:
• Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
Ver todas las reseñas de Meta Llama 3
#3

GPT3
Por OpenAI
(61)4.6 de 5
GPT-3 impulsa la próxima generación de aplicaciones Más de 300 aplicaciones están ofreciendo búsqueda, conversación, finalización de texto y otras características avanzadas de IA impulsadas por GPT-3 a través de nuestra API.
Categorías en común con DeepSeek Coder V2:
• Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
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#4

Claude
Por Anthropic
(56)4.4 de 5
Claude es IA para todos nosotros. Ya sea que estés haciendo una lluvia de ideas solo o construyendo con un equipo de miles, Claude está aquí para ayudar.
Categorías en común con DeepSeek Coder V2:
• Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
Ver todas las reseñas de Claude
#5

BERT
Por Google
(54)4.4 de 5
BERT, abreviatura de Representaciones de Codificadores Bidireccionales de Transformadores, es un marco de aprendizaje automático (ML) para el procesamiento del lenguaje natural. En 2018, Google desarrolló este algoritmo para mejorar la comprensión contextual de texto no etiquetado en una amplia gama de tareas al aprender a predecir texto que podría venir antes y después (bidireccional) de otro texto.
Categorías en común con DeepSeek Coder V2:
• Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
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#6

GPT4
Por OpenAI
(43)4.6 de 5
GPT-4o es nuestro modelo multimodal más avanzado que es más rápido y económico que GPT-4 Turbo con capacidades de visión más fuertes. El modelo tiene un contexto de 128K y un límite de conocimiento de octubre de 2023.
Categorías en común con DeepSeek Coder V2:
• Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
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#7

GPT2
Por OpenAI
(31)4.5 de 5
GPT-2 es un modelo de transformadores preentrenado en un corpus muy grande de datos en inglés de manera auto-supervisada. Esto significa que fue preentrenado solo en los textos en bruto, sin que los humanos los etiquetaran de ninguna manera (lo cual es la razón por la que puede usar muchos datos disponibles públicamente) con un proceso automático para generar entradas y etiquetas a partir de esos textos. Más precisamente, fue entrenado para adivinar la siguiente palabra en las oraciones.
Categorías en común con DeepSeek Coder V2:
• Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
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#8

Megatron-LM
Por NVIDIA
(24)4.5 de 5
Presentado por primera vez en 2019, Megatron provocó una ola de innovación en la comunidad de IA, permitiendo a investigadores y desarrolladores utilizar los fundamentos de esta biblioteca para avanzar en los desarrollos de LLM. Hoy en día, muchos de los marcos de desarrollo de LLM más populares se han inspirado y construido directamente aprovechando la biblioteca de código abierto Megatron-LM, impulsando una ola de modelos de base y startups de IA. Algunos de los marcos de LLM más populares construidos sobre Megatron-LM incluyen Colossal-AI, HuggingFace Accelerate y NVIDIA NeMo Framework.
Categorías en común con DeepSeek Coder V2:
• Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
Ver todas las reseñas de Megatron-LM
#9

T5
Por Google
(20)4.2 de 5
El aprendizaje por transferencia, donde un modelo se preentrena primero en una tarea rica en datos antes de ser ajustado en una tarea posterior, ha surgido como una técnica poderosa en el procesamiento del lenguaje natural (NLP). La efectividad del aprendizaje por transferencia ha dado lugar a una diversidad de enfoques, metodologías y prácticas. En este documento, exploramos el panorama de las técnicas de aprendizaje por transferencia para NLP al introducir un marco unificado que convierte cada problema de lenguaje en un formato de texto a texto.
Categorías en común con DeepSeek Coder V2:
• Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
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#10

StableLM
Por Stability AI
(11)4.8 de 5
StableLM 3B 4E1T es un modelo de lenguaje base solo de decodificación preentrenado en 1 billón de tokens de diversos conjuntos de datos en inglés y código durante cuatro épocas. La arquitectura del modelo está basada en transformadores con Embeddings de Posición Rotatoria parciales, activación SwiGLU, LayerNorm, etc.
Categorías en común con DeepSeek Coder V2:
• Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
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