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bloom 560m

Par Hugging Face

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MA
Selling partner support
Entreprise (> 1000 employés)
"Bloom : Transformer notre gestion de la performance"
Qu'aimez-vous le plus à propos de bloom 560m?

En tant que chef d'équipe responsable de 12 personnes chez Amazon, j'ai trouvé que Bloom était une véritable révolution. Auparavant, je redoutais les évaluations de performance - elles étaient fastidieuses et ressemblaient à un exercice de case à cocher. Maintenant, j'attends avec impatience nos bilans. Ce qui me frappe le plus, c'est la facilité avec laquelle je peux suivre les progrès de chacun. Au lieu de chercher dans de vieux e-mails et des notes éparpillées avant les réunions, j'ai tout ce dont j'ai besoin en un seul endroit : objectifs, retours passés et réalisations.

Les rappels pour les 1:1 à venir et la possibilité de noter des points de discussion tout au long de la semaine ont été incroyablement utiles. Je ne me précipite plus à la dernière minute pour me rappeler de ce dont je voulais parler. Mon équipe semble également plus engagée, car elle peut clairement voir ses progrès et ajouter ses propres notes avant nos réunions. Les modèles intégrés ont également été inestimables - ils aident à guider nos conversations de manière structurée sans les rendre forcées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de bloom 560m?

En tant que personne qui utilise Bloom quotidiennement, ma plus grande frustration réside dans les performances de l'application mobile. Elle se fige ou plante fréquemment lorsque j'essaie d'ajouter des retours rapides après les réunions d'équipe, ce qui est particulièrement irritant lorsque je veux capturer mes pensées immédiatement. Le système de reporting est également une source de stress pour moi—compiler les données de performance pour mes réunions trimestrielles de leadership prend beaucoup plus de temps que cela ne devrait. J'ai même dû créer mes propres feuilles de calcul pour suivre certains indicateurs car la plateforme ne fournit pas les rapports spécifiques dont j'ai besoin.

Bien que ces problèmes ne soient pas suffisants pour me faire arrêter d'utiliser Bloom, ils transforment ce qui devrait être des tâches simples en tâches chronophages. Dans l'ensemble, c'est un outil fiable, mais ces problèmes peuvent être assez frustrants, surtout pendant les périodes chargées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas assez d'avis sur bloom 560m pour que G2 puisse fournir des informations d'achat. Voici quelques alternatives avec plus d'avis :

1
Logo de StableLM
StableLM
4.7
(16)
StableLM est une suite de modèles de langage de grande taille open-source (LLMs) développée par Stability AI, conçue pour offrir des capacités de traitement du langage naturel haute performance. Ces modèles sont entraînés sur des ensembles de données étendus pour soutenir un large éventail d'applications, y compris la génération de texte, la compréhension du langage et l'IA conversationnelle. En proposant des modèles de langage accessibles et efficaces, StableLM vise à permettre aux développeurs et aux chercheurs de créer des solutions innovantes basées sur l'IA. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Accessibilité Open-Source : Les modèles StableLM sont librement disponibles, permettant une utilisation large et des améliorations communautaires. - Évolutivité : Les modèles sont conçus pour s'adapter à diverses applications, des projets à petite échelle aux déploiements de niveau entreprise. - Polyvalence : StableLM prend en charge diverses tâches de traitement du langage naturel, y compris la génération de texte, la synthèse et la réponse aux questions. - Optimisation des performances : Les modèles sont optimisés pour l'efficacité, garantissant des performances élevées sur différentes configurations matérielles. Valeur principale et solutions utilisateur : StableLM répond au besoin de modèles de langage accessibles et de haute qualité dans la communauté de l'IA. En fournissant des LLMs open-source, il permet aux développeurs et aux chercheurs d'intégrer des capacités avancées de compréhension et de génération de langage dans leurs applications sans les contraintes des systèmes propriétaires. Cela favorise l'innovation et accélère le développement de solutions d'IA dans divers secteurs.
2
Logo de Mistral 7B
Mistral 7B
4.2
(9)
Mistral-7B-v0.1 est un modèle petit mais puissant, adaptable à de nombreux cas d'utilisation. Mistral 7B est meilleur que Llama 2 13B sur tous les benchmarks, possède des capacités de codage naturelles et une longueur de séquence de 8k. Il est publié sous licence Apache 2.0, et nous l'avons rendu facile à déployer sur n'importe quel cloud.
3
Logo de granite 3.1 MoE 3b
granite 3.1 MoE 3b
3.5
(1)
4
Logo de Phi 3 Mini 128k
Phi 3 Mini 128k
5.0
(1)
Le modèle Phi 3 de Microsoft Azure redéfinit les capacités des modèles de langage à grande échelle dans le cloud.
5
Logo de Ministral 8B 24.10
Ministral 8B 24.10
(0)
6
Logo de Phi 3 mini 4k
Phi 3 mini 4k
(0)
7
Logo de NVIDIA Nemotron Nano 9b
NVIDIA Nemotron Nano 9b
(0)
8
Logo de Llama 3.2 3b
Llama 3.2 3b
(0)
9
Logo de granite 3.2 8b
granite 3.2 8b
(0)
10
Logo de Phi 4 mini reasoning
Phi 4 mini reasoning
(0)
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