Transformers: Age of Attention

Im Jahr 2017 stellten Forscher das Transformer-Modell in der Arbeit „Attention is All You Need“ vor und revolutionierten damit die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Frühere Modelle wie RNNs und LSTMs verarbeiteten Wörter sequenziell, was ihre Fähigkeit zur Verarbeitung langer Sätze einschränkte, die Trainingsdauer verlangsamte und die parallele Verarbeitung behinderte. Der Transformer löste diese Probleme durch die Nutzung von Selbstaufmerksamkeit, wodurch sich das Modell unabhängig von ihrer Position in einem Satz auf wichtige Wörter konzentrieren konnte. Dies machte den Transformer schneller und skalierbarer, insbesondere durch die Nutzung von Parallelisierung. Es eliminierte die Notwendigkeit einer sequenziellen Wortverarbeitung und verbesserte das Verständnis komplexer Beziehungen zwischen Wörtern. Die Encoder-Decoder-Architektur des Modells verarbeitet Eingabesequenzen effizient in Ausgaben wie Übersetzungen. Hauptmerkmale wie die Multi-Head-Aufmerksamkeit ermöglichen es dem Modell, verschiedene Bedeutungsaspekte in einem Satz gleichzeitig zu erfassen. Der Decoder generiert Übersetzungen Schritt für Schritt, indem er sich nur auf vorangegangene Wörter konzentriert und so die Genauigkeit gewährleistet. Diese Architektur ist zur Grundlage für viele hochmoderne Modelle wie BERT und GPT geworden und verbessert die Leistung bei verschiedenen NLP-Aufgaben erheblich.