Top 10 Alternativas e Concorrentes da DeepSeek Coder V2

Principais Alternativas de 10 para DeepSeek Coder V2 Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

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#1

Gemini
Por Google
(222)4.4 de 5
Os modelos de IA mais gerais e capazes que já construímos.
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#2

Meta Llama 3
Por Meta Platforms, Inc
(147)4.3 de 5
Experimente o desempenho de ponta do Llama 3, um modelo de acesso aberto que se destaca em nuances de linguagem, compreensão contextual e tarefas complexas como tradução e geração de diálogos. Com escalabilidade e desempenho aprimorados, o Llama 3 pode lidar com tarefas de múltiplas etapas sem esforço, enquanto nossos processos de pós-treinamento refinados reduzem significativamente as taxas de recusa falsa, melhoram o alinhamento de respostas e aumentam a diversidade nas respostas do modelo. Além disso, ele eleva drasticamente capacidades como raciocínio, geração de código e seguimento de instruções. Construa o futuro da IA com o Llama 3.
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#3

GPT3
Por OpenAI
(61)4.6 de 5
GPT-3 alimenta a próxima geração de aplicativos Mais de 300 aplicativos estão oferecendo busca, conversa, conclusão de texto e outros recursos avançados de IA alimentados por GPT-3 através da nossa API.
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#4

Claude
Por Anthropic
(56)4.4 de 5
Claude é IA para todos nós. Quer você esteja fazendo brainstorming sozinho ou construindo com uma equipe de milhares, Claude está aqui para ajudar.
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#5

BERT
Por Google
(54)4.4 de 5
BERT, abreviação de Representações de Codificador Bidirecional de Transformadores, é uma estrutura de aprendizado de máquina (ML) para processamento de linguagem natural. Em 2018, o Google desenvolveu este algoritmo para melhorar a compreensão contextual de texto não rotulado em uma ampla gama de tarefas, aprendendo a prever texto que pode vir antes e depois (bidirecional) de outro texto.
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#6

GPT4
Por OpenAI
(43)4.6 de 5
GPT-4o é o nosso modelo multimodal mais avançado, mais rápido e mais barato que o GPT-4 Turbo, com capacidades de visão mais fortes. O modelo tem um contexto de 128K e um limite de conhecimento de outubro de 2023.
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#7

GPT2
Por OpenAI
(31)4.5 de 5
GPT-2 é um modelo de transformadores pré-treinado em um corpus muito grande de dados em inglês de forma auto-supervisionada. Isso significa que foi pré-treinado apenas nos textos brutos, sem que humanos os rotulassem de qualquer forma (o que é por isso que pode usar muitos dados publicamente disponíveis) com um processo automático para gerar entradas e rótulos a partir desses textos. Mais precisamente, foi treinado para adivinhar a próxima palavra em frases.
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#8

Megatron-LM
Por NVIDIA
(24)4.5 de 5
Introduzido pela primeira vez em 2019, o Megatron desencadeou uma onda de inovação na comunidade de IA, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores utilizassem as bases desta biblioteca para avançar nos desenvolvimentos de LLM. Hoje, muitos dos frameworks de desenvolvedores de LLM mais populares foram inspirados e construídos diretamente aproveitando a biblioteca de código aberto Megatron-LM, impulsionando uma onda de modelos de fundação e startups de IA. Alguns dos frameworks de LLM mais populares construídos sobre o Megatron-LM incluem Colossal-AI, HuggingFace Accelerate e NVIDIA NeMo Framework.
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#9

T5
Por Google
(20)4.2 de 5
O aprendizado por transferência, onde um modelo é inicialmente pré-treinado em uma tarefa rica em dados antes de ser ajustado em uma tarefa subsequente, emergiu como uma técnica poderosa no processamento de linguagem natural (NLP). A eficácia do aprendizado por transferência deu origem a uma diversidade de abordagens, metodologias e práticas. Neste artigo, exploramos o panorama das técnicas de aprendizado por transferência para NLP ao introduzir uma estrutura unificada que converte todo problema de linguagem em um formato de texto para texto.
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#10

StableLM
Por Stability AI
(11)4.8 de 5
StableLM 3B 4E1T é um modelo de linguagem base apenas de decodificação pré-treinado em 1 trilhão de tokens de diversos conjuntos de dados em inglês e código por quatro épocas. A arquitetura do modelo é baseada em transformador com Embeddings de Posição Rotativa parciais, ativação SwiGLU, LayerNorm, etc.
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