Les réseaux neuronaux transformateurs (TNN) sont un type d’architecture d’apprentissage profond qui a révolutionné le domaine du traitement du langage naturel (NLP) et au-delà. Les transformateurs peuvent être mis à l’échelle pour traiter de très grands ensembles de données et des tâches complexes. Cette évolutivité a mené au développement de grands modèles de langage comme GPT (Generative Pre-trained Transformer) et BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).

Alors que la demande en analytique avancée, ML et IA augmente, ces technologies sont considérées comme des outils essentiels afin d’obtenir un avantage concurrentiel, d’encourager l’innovation et de guider les décisions d’affaires. Cependant, les TNN échouent souvent à mener des analyses avancées sur de grands ensembles de données sophistiqués. L’augmentation de la demande pour le traitement et l’analyse de données en temps réel, alimentée par la croissance de l’IdO et l’analytique en temps réel, présente un autre défi que les TNN ont du mal à relever en raison de leurs exigences informatiques et de leurs inefficacités.

Le réseau neuronal quantique transformateur (TQNN) est un concept émergent qui combine les principes de l’informatique quantique avec les architectures de réseaux neuronaux transformateurs. Cette approche hybride vise à tirer parti des forces tant de la mécanique quantique que des techniques avancées d’apprentissage machine afin de résoudre plus efficacement des problèmes complexes.

TQNN, qui utilise les principes de l’informatique quantique, propose une solution prometteuse à ces défis associés aux TNN. Ce livre blanc analyse les défis auxquels font face les TNN, l’émergence du TQNN et l’impact transformateur de celui-ci sur les capacités informatiques. Il offre également une comparaison approfondie avec les indicateurs de performance des TNN basés sur GPU.

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