Taylor 对比 Code Llama
在 Taylor 和 Code Llama 的对决中，哪个 AI Developer 工具脱颖而出？我们比较评论、定价、替代品、赞成票、功能等等。
Taylor 和 Code Llama，哪一个更优？
当我们比较Taylor和Code Llama时，这两个都是AI驱动的developer工具， 这两个工具都没有领先，因为它们都有相同的点赞数。 由于其他 aitools.fyi 用户可能决定获胜者，现在轮到你投票并帮助我们决定获胜者了。
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Taylor
什么是 Taylor?
Taylor 是一种高级数据引擎，旨在处理非结构化自然语言数据。它的操作方式与 BigQuery 或 Athena 类似，但专为处理非结构化内容而定制。借助 Taylor，工程师可以构建数据管道，从杂乱的云文件系统中提取有价值的信息，确保数据集保持干净并经过精心设计以供使用。该系统是动态的，可以适应数据需求的日常波动，从而允许管道根据需要进行发展。利用泰勒的人工智能工具包，用户可以训练人工智能模型在摄取过程中对文本数据进行分类，直接在数据管道中集成文本嵌入和分类等功能。构建数据从未如此简单，泰勒处理理解用户消息和情绪的复杂性，从而产生购买倾向等可行的见解。
Code Llama
什么是 Code Llama?
揭示Code Llama的高级功能，这是专门设计用于编码应用程序的变革性大语言模型。 Code Llama建立在强大的Llama 2基金会上，为开发人员提供了革命性的工具，可帮助代码生成并提供各种各样的编码解决方案。这种免费的，最先进的模型有三种量身定制的不同版本，可满足各种要求，以确保研究和商业用途的效率和准确性。无论您是想生成代码段，完成编程任务还是调试软件，Code Llama都会促进增强的编码体验，对多种流行语言的支持以及对自然语言指令的复杂理解。
Taylor 赞同数
Code Llama 赞同数
Taylor 顶级功能
动态数据管道： 适应日常数据需求变化。
人工智能驱动的分类： 自动构建非结构化数据。
可定制的数据提取： 提供创建特定数据分类器的工具。
集成友好： 与 S3 等云服务无缝协作。
以用户为中心的见解： 通过自然语言输入确定用户购买的倾向。
Code Llama 顶级功能
**多种模型尺寸：**提供7B、13B和34B参数模型，以满足不同的性能和延迟需求。
特定于代码的微调： 包括专门的变体，例如 Code Llama - Python 和 Code Llama - Instruct for Python 和指令对齐任务。
增强上下文理解： 针对多达 100,000 个上下文标记进行训练，以提高代码相关性并调试大型代码库。
基准和测试： 在 HumanEval 和 MBPP 基准测试证明的编码任务上，其性能优于其他最先进的法学硕士。
**负责任的人工智能开发：**严格的安全措施，包括红队工作，确保负责任地创建和使用人工智能模型。
Taylor 类别
- Developer
Code Llama 类别
- Developer
Taylor 定价类型
- Freemium
Code Llama 定价类型
- Freemium