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Les avis G2 sont authentiques et vérifiés.
Voici comment.
Nous nous efforçons de garder nos avis authentiques.
Les avis G2 sont une partie importante du processus d'achat, et nous comprenons la valeur qu'ils apportent à la fois à nos clients et aux acheteurs. Pour garantir que la valeur est préservée, il est important de s'assurer que les avis sont authentiques et fiables, c'est pourquoi G2 exige des méthodes vérifiées pour rédiger un avis et valide l'identité de l'évaluateur avant d'approuver. G2 valide l'identité des évaluateurs avec notre processus de modération qui empêche les avis non authentiques, et nous nous efforçons de collecter les avis de manière responsable et éthique.
Il n'y a pas assez d'avis sur DeepSeek Coder V2 pour que G2 puisse fournir des informations d'achat. Voici quelques alternatives avec plus d'avis :
1
Gemini
4.4
(222)
Les modèles d'IA les plus généraux et capables que nous ayons jamais construits.
2
Meta Llama 3
4.3
(147)
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.
3
GPT3
4.6
(61)
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.
4
Claude
4.4
(56)
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.
5
BERT
4.4
(54)
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.
6
GPT4
4.6
(43)
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.
7
GPT2
4.5
(31)
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.
8
Megatron-LM
4.5
(24)
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.
9
T5
4.2
(20)
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.
10
StableLM
4.8
(11)
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.
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