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It provides general-purpose architectures (BERT, GPT-2, RoBERTa, XLM, DistilBert, XLNet…) for Natural Language Understanding (NLU) and Natural Language Generation (NLG) with over 32+ pretrained models in 100+ languages and deep interoperability between TensorFlow 2.0 and PyTorch.
3,983
entreprises
Nous disposons de données sur 3,983 entreprises qui utilisent Transformers. Notre liste de clients Transformers est disponible en téléchargement et est enrichie de spécificités essentielles de l'entreprise, y compris la classification de l'industrie, la taille de l'organisation, la localisation géographique, les tours de financement et les chiffres d'affaires, entre autres.
Entreprise | Pays | Industrie | Employés | Chiffre d'affaires |
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Hitachi Energy | Suisse | Utilities | 25K | $12M |
Kabam | Canada | Software Development | 850 | $1.5B |
GE Renewable Energy | France | Renewable Energy Equipment Manufacturing | 10K | |
Siemens Energy | Espagne | Renewable Energy Power Generation | 40K | $9.2B |
Amazon.com | États-Unis | Retail | 10K | $50M |
Schneider Electric | France | Automation Machinery Manufacturing | 166K | $26B |
Oracle | États-Unis | It Services And It Consulting | 202K | $50B |
Wood | Royaume-Uni | Professional Services | 37K | $7.6B |
Amazon Web Services (AWS) | États-Unis | It Services And It Consulting | 128K | |
Eaton | Irlande | Appliances, Electrical, And Electronics Manufacturing | 92K | $20B |
![]() Hugging Face | États-Unis | Software Development | 308 | $8.5M |
EY | Royaume-Uni | Professional Services | 357K | $45B |
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Statistiques d'Utilisation Technologique et Part de Marché
Vous pouvez personnaliser ces données selon vos besoins en filtrant par géographie, secteur d'activité, taille de l'entreprise, revenus, utilisation de la technologie, postes de travail et plus encore. Vous pouvez télécharger les données au format Excel ou CSV.
Vous pouvez recevoir des alertes pour ces données. Vous pouvez commencer par sélectionner la technologie qui vous intéresse, puis vous recevrez des alertes dans votre boîte de réception lorsque de nouvelles entreprises utiliseront cette technologie.
Vous pouvez exporter ses données vers un fichier Excel, qui peut être importé dans votre CRM. Vous pouvez également exporter les données vers une API.
Transformers est utilisé dans 59 pays
Il y a 20 alternatives à Transformers
Questions fréquemment posées
Nos données proviennent d'offres d'emploi collectées auprès de millions d'entreprises. Nous surveillons ces offres sur les sites web des entreprises, les plateformes d'emploi et d'autres plateformes de recrutement. L'analyse des offres d'emploi constitue une méthode fiable pour comprendre les technologies utilisées par les entreprises, y compris l'utilisation de leurs outils internes.
Nous actualisons nos données quotidiennement pour vous garantir un accès à l'information la plus récente disponible. Ce processus de mise à jour fréquente assure que nos insights et notre intelligence reflètent les derniers développements et tendances au sein de l'industrie.
Les Transformers sont une technologie révolutionnaire dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'analyse de sentiment. Développée par des chercheurs à Google en collaboration avec OpenAI, les Transformers ont redescript les manières dont les machines comprennent et créent le langage humain. Contrairement aux modèles séquence-à-sequence traditionnels, les Transformers utilisent un mécanisme d'attention qui leur permet de capturer les dépendances entre les mots dans une phrase de manière plus efficace.
Les Transformers font partie de la catégorie des modèles d'apprentissage automatique conçus spécifiquement pour les tâches liées au langage. Ils excellent dans des tâches telles que la traduction, l'analyse de sentiment, la mise en résumé de texte et les systèmes de réponse aux questions. En traitant les mots en parallèle plutôt que séquentiellement, les Transformers ont considérablement amélioré l'efficacité et la précision des tâches NLP.
L'histoire des Transformers remonte à 2017, lorsque les chercheurs de Google ont introduit le concept dans un article intitulé « L'attention est tout ce qu'il vous faut ». Ce travail fondamental a mis en avant l'architecture Transformer, qui a été popularisée ultérieurement par les modèles GPT (Générateur pré-entraîné Transformer) d'OpenAI. L'objectif derrière le développement des Transformers était de répondre aux limites des réseaux neuronaux récurrents et des modèles de séquence traditionnels dans la capture de dépendances à longue portée dans le langage.
Actuellement, les Transformers dominent le paysage NLP et ont acquis une part importante du marché dans les tâches nécessitant la compréhension et la génération du langage. Avec les avancées continues des modèles Transformers tels que BERT, GPT-3 et RoBERTa, la technologie est prête à étendre encore plus largement son champ d'action. L'avenir des Transformers indique une trajectoire de croissance continue, car plus d'industries adoptent les solutions NLP pour la génération de contenu automatique, l'analyse de sentiment, les chatbots et les expériences utilisateur personnalisées.
Les transformateurs ont révolutionné le domaine de l'processing automatique des langues naturelles (NLP) et l'analyse sentimentale, devenant une technologie essentielle pour les entreprises cherchant à extraire des insights précieux à partir des données textuelles. Ces modèles avancés ont gagné une immense popularity en raison de leur capacité à gérer des structures et des rapports linguistiques complexes, leur faisant un choix favorite pour diverses applications dans le monde des affaires.
Avantages des transformateurs:
1. Performance supérieure: Les transformateurs ont montré une performance supérieure dans les tâches NLP par rapport aux modèles d'apprentissage automatique traditionnels tels que les réseaux de neurones récurrents (RNN) ou les réseaux de neurones à longue mémoire (LSTM). Leur mécanisme d'attention leur permet de capturer les dépendances à longue portée de manière efficace, entraînant des prévisions plus précises et une meilleure compréhension des données textuelles.
2. Échelle et adaptabilité: Contrairement aux modèles basés sur les règles ou fixes, les transformateurs sont très scalables et adaptables aux différents domaines et aux langues. Leur architecture peut être affinée sur des jeux de données spécifiques, leur rendant versatile pour une large gamme de tâches sans qu'il ne soit nécessaire de réaliser des fonctionnalités complexes manuellement.
3. Formation efficace: Les transformateurs peuvent être entraînés de manière efficace sur de grandes bases de texte à l'aide de techniques telles que l'apprentissage transféré, ce qui permet aux entreprises de lever des modèles pré-entraînés et d'accélérer le développement des applications NLP. Cela économise du temps et des ressources tout en atteignant des performances d'élite dans de nombreuses tâches d'analyse textuelle.
En résumé, l'utilisation des transformateurs dans le NLP et l'analyse sentimentale offre aux entreprises un avantage concurrentiel en fournissant des performances supérieures, des scalabilités, des adaptabilités et des formations efficaces par rapport aux technologies traditionnelles.
Certaines entreprises qui ont mis en œuvre avec succès la technologie des Transformers pour le traitement automatique des langues et l'analyse sentimentale incluent Google, Facebook et OpenAI. Ces entreprises ont saisi l'opportunité offerte par les Transformers pour améliorer leurs compétences en traitement automatique des langues et dans les tâches d'analyse sentimentale.
Google: Google utilise les Transformers pour une extensive gamme d'applications, notamment l'amélioration des algorithmes de recherche, l'amélioration des services de traduction en langue et l'optimisation de la performance de l'assistant vocal Google. Ils ont commencé à intégrer les Transformers dans leurs systèmes depuis 2018, ce qui a entraîné des avancées significatives dans la compréhension et le traitement des requêtes en langage naturel plus efficaces.
Facebook: Facebook exploite les Transformers pour améliorer l'expérience utilisateur sur sa plateforme en analysant les interactions des utilisateurs, l'analyse sentimentale des publications et des commentaires, et en améliorant les systèmes de recommandation de contenu. Depuis qu'ils ont intégré les Transformers dans leur stack technologique en 2019, Facebook a observé une amélioration notable dans la compréhension du sentiment des utilisateurs avec précision, ce qui a entraîné des interactions personnalisées accrues.
OpenAI: OpenAI a été à la pointe de l'utilisation des Transformers pour créer des modèles de langage puissants tels que GPT-3. Les modèles AI avancés de OpenAI alimentés par les Transformers ont révolutionné divers secteurs, y compris la génération de contenu, les chatbots et l'analyse sentimentale. OpenAI a commencé à utiliser les Transformers dans ses projets en 2020, ce qui a poussé les limites des compétences en traitement automatique des langues et établi de nouveaux standards dans la recherche en intelligence artificielle.
Ces études de cas mettent en avant les façons impactantes pour lesquelles les entreprises comme Google, Facebook et OpenAI ont incorporé la technologie des Transformers dans leurs opérations, montrant le pouvoir transformateur du traitement automatique des langues et de l'analyse sentimentale pour stimuler la recherche et améliorer l'expérience utilisateur.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant Transformers en visitant TheirStack.com. Notre plateforme fournit une base de données complète des entreprises utilisant diverses technologies et outils internes.
À ce jour, nous disposons de données sur 3,983 entreprises qui utilisent Transformers.
Transformers est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Utilities", "Software Development", "Renewable Energy Equipment Manufacturing", "Renewable Energy Power Generation", "Retail", "Automation Machinery Manufacturing", "It Services And It Consulting", "Professional Services", "It Services And It Consulting", "Appliances, Electrical, And Electronics Manufacturing". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant Transformers, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent Transformers incluent Hitachi Energy, Kabam, GE Renewable Energy, Siemens Energy, Amazon.com, Schneider Electric, Oracle, Wood, Amazon Web Services (AWS), Eaton et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 3,983 entreprises qui utilisent Transformers sur TheirStack.com.
Selon nos données, Transformers est le plus populaire dans États-Unis (1,180 companies), Royaume-Uni (292 companies), Inde (192 companies), Canada (134 companies), France (120 companies), Allemagne (99 companies), Espagne (74 companies), Pays-Bas (46 companies), Australie (41 companies), Singapour (40 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant Transformers en le recherchant sur TheirStack.com. Nous suivons les offres d'emploi de millions d'entreprises et les utilisons pour découvrir quelles technologies et outils internes elles emploient.