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DeepSeek Coder V2
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Alternativas de DeepSeek Coder V2 Mejor Valoradas

DeepSeek Coder V2 Reseñas y Detalles del Producto

Descripción general de DeepSeek Coder V2

¿Qué es DeepSeek Coder V2?

El asistente de codificación de IA de DeepSeek está ajustado para ofrecer ayuda instructiva en programación.

Detalles DeepSeek Coder V2
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Descripción del Producto

El asistente de codificación de IA de DeepSeek está ajustado para ofrecer ayuda instructiva en programación.


Vendedor

DeepSeek

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1
Logo de Gemini
Gemini
4.4
(224)
Los modelos de IA más generales y capaces que hemos construido.
2
Logo de Meta Llama 3
Meta Llama 3
4.3
(147)
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.
3
Logo de GPT3
GPT3
4.6
(61)
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.
4
Logo de Claude
Claude
4.4
(56)
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.
5
Logo de BERT
BERT
4.4
(54)
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.
6
Logo de GPT4
GPT4
4.6
(43)
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.
7
Logo de GPT2
GPT2
4.5
(31)
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.
8
Logo de Megatron-LM
Megatron-LM
4.5
(24)
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.
9
Logo de T5
T5
4.2
(20)
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.
10
Logo de StableLM
StableLM
4.8
(11)
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.
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