Die KI-Revolution, die Sie nicht kommen sahen: Wie "Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen" alles veränderte

Die Transformer-Architektur revolutionierte die Verarbeitung natürlicher Sprache und übertraf frühere RNN- und CNN-Modelle. RNNs waren zwar effektiv, aber aufgrund der sequenziellen Verarbeitung langsam und hatten mit langfristigen Abhängigkeiten zu kämpfen. CNNs, die besser für die Parallelisierung geeignet waren, hatten immer noch Einschränkungen bei der Handhabung von Abhängigkeiten mit großer Reichweite. Der Transformer führte die "Aufmerksamkeit" ein, einen Mechanismus, der es dem Modell ermöglicht, sich auf relevante Teile der Eingabesequenz zu konzentrieren. Dieser Aufmerksamkeitsmechanismus ersetzte Wiederholungen und Faltungen und ermöglichte eine parallele Verarbeitung. Die Transformer-Architektur verwendet eine Encoder-Decoder-Struktur mit mehreren "Aufmerksamkeitsköpfen" für ein umfassendes Verständnis. Positionskodierungen adressieren den Verlust der Wortstellung bei der parallelen Verarbeitung. Bei der skalierten Punktproduktaufmerksamkeit werden Aufmerksamkeitsgewichtungen basierend auf Abfrage-, Schlüssel- und Wertvektoren berechnet. Rigoroses Training mit großen Datensätzen und Techniken wie Labelglättung und Dropout trugen zum Erfolg bei. Der Transformer erzielte hochmoderne Ergebnisse in der maschinellen Übersetzung und ebnete den Weg für fortschrittliche LLMs. Seine parallelisierbare Natur beschleunigt das Training und die Inferenz erheblich.