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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.
5,479
aziende
Statistiche sull'Uso delle Tecnologie e Quota di Mercato
Puoi personalizzare questi dati secondo le tue necessità, filtrando per geografia, settore, dimensione dell'azienda, fatturato, uso della tecnologia, posizioni lavorative e altro ancora. Puoi scaricare i dati in formato Excel o CSV.
Puoi ricevere avvisi per questi dati. Puoi iniziare selezionando la tecnologia che ti interessa e poi riceverai avvisi nella tua casella di posta quando ci sono nuove aziende che utilizzano quella tecnologia.
Puoi esportare i suoi dati in un file Excel, che può essere importato nel tuo CRM. Puoi anche esportare i dati in un'API.
Transformers è utilizzata in 70 paesi
Abbiamo dati su 5,479 aziende che usano Transformers. La nostra lista di clienti Transformers è disponibile per il download ed è arricchita con specifiche vitali dell'azienda, incluse classificazione industriale, dimensioni organizzative, posizione geografica, round di finanziamenti e cifre di ricavi, tra gli altri.
Technology
is any of
Transformers
Azienda | Paese | Settore | Dipendenti | Entrate | Tecnologie |
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Svizzera | Utilities | 27K | $12M | Transformers | |
Stati Uniti | Retail | 10K | $50M | Transformers | |
Spagna | Renewable Energy Power Generation | 43K | $9.2B | Transformers | |
| Transformers | ||||
Francia | Automation Machinery Manufacturing | 166K | $26B | Transformers | |
Electric Power Generation | 53K |
| Transformers | ||
Francia | Renewable Energy Equipment Manufacturing | 10K |
| Transformers | |
Canada | Computer Games | 850 | $1.5B | Transformers | |
Stati Uniti | It Services And It Consulting | 202K | $50B | Transformers | |
Regno Unito | Professional Services | 37K | $7.6B | Transformers |
Ci sono 51 alternative a Transformers
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Domande frequenti
I nostri dati provengono da offerte di lavoro raccolte da milioni di aziende. Monitoriamo queste offerte sui siti web delle aziende, sui portali di lavoro e su altre piattaforme di reclutamento. Analizzare le offerte di lavoro offre un metodo affidabile per comprendere le tecnologie impiegate dalle aziende, inclusi i loro strumenti interni.
Aggiorniamo i nostri dati quotidianamente per garantire che tu abbia accesso alle informazioni più aggiornate disponibili. Questo processo di aggiornamento frequente garantisce che le nostre intuizioni e intelligenze riflettano gli ultimi sviluppi e tendenze all'interno dell'industria.
Transformers is a revolutionary technology in the field of Natural Language Processing (NLP) and Sentiment Analysis. Developed by researchers at Google in collaboration with OpenAI, Transformers have redefined the way machines understand and generate human language. Unlike traditional sequence-to-sequence models, Transformers leverage a self-attention mechanism that allows them to capture dependencies between words in a sentence more effectively.
Transformers belong to the category of deep learning models specifically designed for language-related tasks. They excel in tasks such as language translation, sentiment analysis, text summarization, and question-answering systems. By processing words in parallel rather than sequentially, Transformers have significantly improved the efficiency and accuracy of NLP tasks.
The history of Transformers dates back to 2017 when researchers at Google introduced the concept in a paper titled "Attention is All You Need." This seminal work laid the foundation for the Transformer architecture, which was further popularized by OpenAI's GPT (Generative Pre-trained Transformer) models. The motivation behind developing Transformers was to address the limitations of recurrent neural networks and traditional sequence models in capturing long-range dependencies in language.
Currently, Transformers dominate the NLP landscape and have captured a substantial market share in tasks requiring language understanding and generation. With the continuous advancements in Transformer-based models such as BERT, GPT-3, and RoBERTa, the technology is poised to further expand its market penetration. The future outlook for Transformers indicates a steady growth trajectory as more industries adopt NLP solutions for automated content generation, sentiment analysis, chatbots, and personalized user experiences.
Puoi accedere a un elenco aggiornato di aziende che utilizzano Transformers visitando TheirStack.com. La nostra piattaforma fornisce un database completo di aziende che utilizzano varie tecnologie e strumenti interni.
Fino ad ora, abbiamo dati su 5,479 aziende che utilizzano Transformers.
Transformers è utilizzato da una vasta gamma di organizzazioni in vari settori, inclusi "Utilities", "Retail", "Renewable Energy Power Generation", "Automation Machinery Manufacturing", "Electric Power Generation", "Renewable Energy Equipment Manufacturing", "Computer Games", "It Services And It Consulting", "Professional Services". Per un elenco completo di tutti i settori che utilizzano Transformers, si prega di visitare TheirStack.com.
Alcune delle aziende che utilizzano Transformers includono Hitachi Energy, Amazon.com, Siemens Energy, Amazon Web Services (AWS), Schneider Electric, GE Vernova, GE Renewable Energy, Kabam, Oracle, Wood e molte altre. Puoi trovare un elenco completo di 5,479 aziende che utilizzano Transformers su TheirStack.com.
Secondo i nostri dati, Transformers è più popolare in Stati Uniti (1,505 companies), Regno Unito (373 companies), India (206 companies), Francia (150 companies), Canada (137 companies), Germania (100 companies), Spagna (82 companies), Paesi Bassi (52 companies), Australia (45 companies), Singapore (35 companies). Tuttavia, è utilizzato da aziende in tutto il mondo.
Puoi trovare aziende che utilizzano Transformers cercandolo su TheirStack.com. Tracciamo le offerte di lavoro di milioni di aziende e le utilizziamo per scoprire quali tecnologie e strumenti interni stanno utilizzando.