É possível treinar grandes modelos de transformadores em qualquer dado sequencial, como linguagens humanas, composições musicais, linguagens de programação e muito mais. Eis alguns exemplos de casos de uso.
Processamento de linguagem natural
Os transformadores capacitam as máquinas na compreensão, interpretação e geração de linguagem humana de maneira extremamente precisa. Além disso, possuem a habilidade de resumir documentos extensos e gerar texto coeso e contextualmente relevante para todos os tipos de casos de uso. Assistentes virtuais, como a Alexa, usam a tecnologia dos transformadores para entender e responder aos comandos de voz.
Machine translation
As aplicações de tradução usam transformadores para fornecer traduções precisas e em tempo real entre os idiomas. Os transformadores melhoraram significativamente a fluência e a precisão das traduções em comparação com as tecnologias anteriores.
Saiba mais sobre Machine Translation
Análise da sequência de DNA
Ao tratar segmentos de DNA como uma sequência semelhante à linguagem, os transformadores podem prever os efeitos de mutações genéticas, entender padrões genéticos e ajudar a identificar regiões do DNA responsáveis por certas doenças. Esse recurso é crucial para a medicina personalizada, já que a compreensão da composição genética de um indivíduo pode resultar em tratamentos mais eficazes.
Análise da estrutura de proteínas
Já que lidam com dados sequenciais, os transformadores são ideias para modelar as longas sequências de aminoácidos que se organizam em estruturas proteicas complexas. Ao entender as estruturas das proteínas, é possível descobrir novos medicamentos e compreender processos biológicos. Além disso, os transformadores podem ser empregados em aplicações que preveem a estrutura 3D das proteínas com base em suas sequências de aminoácidos.