Top 10 Alternatives et concurrents de DeepSeek Coder V2

Top 10 Alternatives à DeepSeek Coder V2 récemment évaluées par la communauté G2

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#1

Gemini
Par Google
(227)4.4 sur 5
Les modèles d'IA les plus généraux et capables que nous ayons jamais construits.
Catégories en commun avec DeepSeek Coder V2 :
• Grands Modèles de Langage (LLMs)
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#2

Meta Llama 3
Par Meta Platforms, Inc
(147)4.3 sur 5
Découvrez la performance de pointe de Llama 3, un modèle accessible à tous qui excelle dans les nuances linguistiques, la compréhension contextuelle et les tâches complexes comme la traduction et la génération de dialogues. Avec une évolutivité et une performance améliorées, Llama 3 peut gérer des tâches en plusieurs étapes sans effort, tandis que nos processus de post-formation raffinés réduisent considérablement les taux de refus erronés, améliorent l'alignement des réponses et augmentent la diversité des réponses du modèle. De plus, il élève considérablement des capacités comme le raisonnement, la génération de code et le suivi des instructions.
Catégories en commun avec DeepSeek Coder V2 :
• Grands Modèles de Langage (LLMs)
Voir tous les avis sur Meta Llama 3
#3

GPT3
Par OpenAI
(61)4.6 sur 5
GPT-3 alimente la prochaine génération d'applications Plus de 300 applications offrent des fonctionnalités avancées d'IA alimentées par GPT-3, telles que la recherche, la conversation, la complétion de texte, et d'autres, via notre API.
Catégories en commun avec DeepSeek Coder V2 :
• Grands Modèles de Langage (LLMs)
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#4

Claude
Par Anthropic
(56)4.4 sur 5
Claude est une IA pour nous tous. Que vous soyez en train de réfléchir seul ou de construire avec une équipe de milliers de personnes, Claude est là pour vous aider.
Catégories en commun avec DeepSeek Coder V2 :
• Grands Modèles de Langage (LLMs)
Voir tous les avis sur Claude
#5

BERT
Par Google
(54)4.4 sur 5
BERT, abréviation de Bidirectional Encoder Representations from Transformers, est un cadre d'apprentissage automatique (ML) pour le traitement du langage naturel. En 2018, Google a développé cet algorithme pour améliorer la compréhension contextuelle de texte non étiqueté à travers un large éventail de tâches en apprenant à prédire le texte qui pourrait venir avant et après (bi-directionnel) un autre texte.
Catégories en commun avec DeepSeek Coder V2 :
• Grands Modèles de Langage (LLMs)
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#6

GPT4
Par OpenAI
(43)4.6 sur 5
GPT-4o est notre modèle multimodal le plus avancé, plus rapide et moins cher que GPT-4 Turbo avec des capacités de vision renforcées. Le modèle a un contexte de 128K et une limite de connaissances d'octobre 2023.
Catégories en commun avec DeepSeek Coder V2 :
• Grands Modèles de Langage (LLMs)
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#7

GPT2
Par OpenAI
(31)4.5 sur 5
GPT-2 est un modèle de transformateurs préentraîné sur un très grand corpus de données en anglais de manière auto-supervisée. Cela signifie qu'il a été préentraîné uniquement sur les textes bruts, sans que des humains ne les étiquettent de quelque manière que ce soit (ce qui explique pourquoi il peut utiliser de nombreuses données disponibles publiquement) avec un processus automatique pour générer des entrées et des étiquettes à partir de ces textes. Plus précisément, il a été entraîné à deviner le mot suivant dans les phrases.
Catégories en commun avec DeepSeek Coder V2 :
• Grands Modèles de Langage (LLMs)
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#8

Megatron-LM
Par NVIDIA
(24)4.5 sur 5
Introduit pour la première fois en 2019, Megatron a déclenché une vague d'innovation dans la communauté de l'IA, permettant aux chercheurs et développeurs d'utiliser les fondements de cette bibliothèque pour faire progresser les LLM. Aujourd'hui, bon nombre des cadres de développement LLM les plus populaires ont été inspirés par et construits directement en tirant parti de la bibliothèque open-source Megatron-LM, suscitant une vague de modèles de fondation et de startups en IA. Certains des cadres LLM les plus populaires construits sur Megatron-LM incluent Colossal-AI, HuggingFace Accelerate et NVIDIA NeMo Framework.
Catégories en commun avec DeepSeek Coder V2 :
• Grands Modèles de Langage (LLMs)
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#9

T5
Par Google
(20)4.2 sur 5
L'apprentissage par transfert, où un modèle est d'abord pré-entraîné sur une tâche riche en données avant d'être ajusté sur une tâche en aval, a émergé comme une technique puissante dans le traitement du langage naturel (NLP). L'efficacité de l'apprentissage par transfert a donné lieu à une diversité d'approches, de méthodologies et de pratiques. Dans cet article, nous explorons le paysage des techniques d'apprentissage par transfert pour le NLP en introduisant un cadre unifié qui convertit chaque problème de langage en un format texte-à-texte.
Catégories en commun avec DeepSeek Coder V2 :
• Grands Modèles de Langage (LLMs)
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#10

StableLM
Par Stability AI
(11)4.8 sur 5
StableLM 3B 4E1T est un modèle de langage de base uniquement décodeur pré-entraîné sur 1 trillion de tokens de divers ensembles de données en anglais et en code pendant quatre époques. L'architecture du modèle est basée sur un transformateur avec des embeddings de position rotatifs partiels, une activation SwiGLU, une normalisation de couche, etc.
Catégories en commun avec DeepSeek Coder V2 :
• Grands Modèles de Langage (LLMs)
Voir tous les avis sur StableLM

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