Vous pouvez entraîner de grands modèles de transformateurs sur toutes les données séquentielles telles que les langages humains, les compositions musicales, les langages de programmation, etc. Voici quelques exemples de cas d'utilisation.
Traitement du langage naturel
Les transformateurs permettent aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain d'une manière plus précise que jamais. Ils peuvent résumer des documents volumineux et générer un texte cohérent et contextuellement pertinent pour tous les types de cas d'utilisation. Les assistants virtuels tels qu'Alexa utilisent la technologie des transformateurs pour comprendre les commandes vocales et y répondre.
Traduction automatique
Les applications de traduction utilisent des transformateurs pour fournir des traductions précises et en temps réel entre les langues. Les transformateurs ont considérablement amélioré la fluidité et la précision des traductions par rapport aux technologies précédentes.
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Analyse de séquences d'ADN
En traitant les segments d'ADN comme une séquence similaire au langage, les transformateurs peuvent prédire les effets des mutations génétiques, comprendre les modèles génétiques et aider à identifier les régions de l'ADN responsables de certaines maladies. Cette capacité est cruciale pour la médecine personnalisée, où la compréhension de la constitution génétique d'un individu peut mener à des traitements plus efficaces.
Analyse de la structure des protéines
Les modèles de transformateurs peuvent traiter des données séquentielles, ce qui les rend bien adaptés à la modélisation des longues chaînes d'acides aminés qui se replient en structures protéiques complexes. La compréhension des structures des protéines est essentielle à la découverte de médicaments et à la compréhension des processus biologiques. Vous pouvez également utiliser des transformateurs dans des applications qui prédisent la structure 3D des protéines en fonction de leurs séquences d'acides aminés.