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DeepSeek Coder V2
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Nos esforçamos para manter nossas avaliações autênticas.
As avaliações da G2 são uma parte importante do processo de compra, e entendemos o valor que elas proporcionam tanto para nossos clientes quanto para compradores. Para garantir que o valor seja mantido, é importante garantir que as avaliações sejam autênticas e confiáveis, razão pela qual a G2 exige métodos verificados para escrever uma avaliação e valida a identidade do avaliador antes de aprovar. A G2 valida a identidade dos avaliadores com nosso processo de moderação que impede avaliações inautênticas, e nos esforçamos para coletar avaliações de maneira responsável e ética.
Não há reviews suficientes de DeepSeek Coder V2 para o G2 fornecer insights de compra. Abaixo estão algumas alternativas com mais reviews:
1
Gemini
4.4
(214)
Os modelos de IA mais gerais e capazes que já construímos.
2
Meta Llama 3
4.3
(147)
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.
3
GPT3
4.6
(61)
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.
4
Claude
4.4
(56)
Claude é IA para todos nós. Quer você esteja fazendo brainstorming sozinho ou construindo com uma equipe de milhares, Claude está aqui para ajudar.
5
BERT
4.4
(54)
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.
6
GPT4
4.6
(43)
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.
7
GPT2
4.5
(31)
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.
8
Megatron-LM
4.5
(24)
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.
9
T5
4.2
(20)
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.
10
StableLM
4.8
(11)
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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