人間の言語、楽曲、プログラミング言語など、あらゆるシーケンシャルデータで大規模なトランスフォーマーモデルをトレーニングできます。いくつかのユースケースの例を次に示します。
自然言語処理
トランスフォーマーにより、機械が人間の言語をかつてないほど正確に理解、解釈、生成できるようになります。大規模な文書を要約し、あらゆる種類のユースケースに対応する、一貫性のあるコンテキスト関連性の高いテキストを生成できます。Alexa のようなバーチャルアシスタントは、トランスフォーマーの技術を使って音声コマンドを理解し、それに応答します。
機械翻訳
翻訳アプリケーションは、トランスフォーマーを使用してリアルタイムかつ正確に言語を翻訳します。トランスフォーマーにより、以前の技術と比較して、翻訳の流暢さと正確さが大幅に向上しました。
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DNA 配列分析
DNA の断片を言語と同様の配列として扱うことで、トランスフォーマーは遺伝子変異の影響を予測し、遺伝的パターンを理解し、特定の疾患の原因となる DNA の領域を特定するのに役立ちます。この能力は、個人の遺伝子構成を理解することでより効果的な治療につながる個別化医療にとって非常に重要です。
タンパク質構造解析
トランスフォーマーモデルは逐次データを処理できるため、複雑なタンパク質構造に折りたたまれたアミノ酸の長鎖をモデル化するのに適しています。タンパク質の構造を理解することは、創薬と生物学的プロセスの理解に不可欠です。また、トランスフォーマーは、アミノ酸配列に基づいてタンパク質の 3D 構造を予測するアプリケーションでも使用できます。