Modele uczenia maszynowego, takie jak GPT-3 i AlphaFold, reprezentują znaczące postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji i mają zastosowanie w różnych obszarach.

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) to zaawansowany model językowy opracowany przez firmę OpenAI. Wykorzystuje on architekturę transformera, która umożliwia mu przetwarzanie i generowanie tekstu na bardzo wysokim poziomie. GPT-3 ma ogromną liczbę parametrów (175 miliardów), co czyni go jednym z największych modeli językowych na świecie. Model ten został wytrenowany na ogromnym zbiorze danych tekstowych z internetu, co pozwoliło mu na nauczenie się szerokiego zakresu języka. GPT-3 może generować spójne i sensowne odpowiedzi na pytania, a także tworzyć teksty w stylu podanego przykładu. Prace badawcze nad tym modelem koncentrują się na ulepszaniu generowanego tekstu, eliminowaniu błędów logicznych i poprawianiu rozumienia kontekstu.

AlphaFold to model uczenia maszynowego opracowany przez DeepMind, firmę zależną od Alphabet Inc. AlphaFold został stworzony w celu przewidywania struktury białek na podstawie ich sekwencji aminokwasów. Przewidywanie struktury białek jest kluczowym wyzwaniem w biologii strukturalnej, ponieważ dobrze zrozumienie struktury białek może pomóc w lepszym zrozumieniu ich funkcji i opracowywaniu leków. AlphaFold wykorzystuje głębokie sieci neuronowe i techniki uczenia głębokiego, aby na podstawie sekwencji aminokwasów przewidywać trójwymiarową strukturę białek. Model ten wykorzystuje ogromne zbiory danych związanych z białkami, aby nauczyć się prawidłowego mapowania sekwencji aminokwasów na ich struktury. AlphaFold odniósł ogromny sukces, zwyciężając w międzynarodowym konkursie CASP (Critical Assessment of Structure Prediction) w 2020 roku. Wyniki AlphaFold są ogromnym krokiem naprzód w przewidywaniu struktur białek i mogą mieć istotne konsekwencje dla biologii, medycyny i innych dziedzin.

Oba modele – GPT-3 i AlphaFold – reprezentują znaczący postęp w dziedzinie uczenia maszynowego. GPT-3 przynosi zaawansowane możliwości generowania tekstu, podczas gdy AlphaFold przyczynia się do rewolucji w przewidywaniu struktur białek. Oba modele mają potencjał do dalszego rozwoju i zastosowania w różnych dziedzinach nauki i przemysłu.