Was ist ein Transformer-Modell?

Ein Transformer-Modell ist eine Deep-Learning-Architektur, die in der Arbeit "Attention Is All You Need" von Vaswani et al. aus dem Jahr 2017 vorgestellt wurde. Es revolutionierte die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und ist seitdem zum Rückgrat leistungsstarker generativer KI-Modelle wie GPT, BERT und T5 geworden. Im Gegensatz zu herkömmlichen sequentiellen Modellen wie RNNs oder LSTMs, die Eingabedaten Schritt für Schritt verarbeiten, verarbeiten Transformatoren ganze Sequenzen auf einmal mit einem Mechanismus namens Self-Attention. Dieser Mechanismus ermöglicht es dem Modell, die Bedeutung verschiedener Wörter in einem Satz relativ zueinander zu gewichten, unabhängig von ihrer Position. Zum Beispiel kann in dem Satz "Die Katze saß auf der Matte" das Wort "Katze" direkt mit "saß" in Verbindung gebracht werden, ohne dass jedes dazwischen liegende Wort Schritt für Schritt durchgehen muss. Der Transformator besteht aus zwei Hauptteilen: dem Encoder und dem Decoder. Der Encoder verarbeitet die Eingabedaten und erzeugt eine kontextuelle Darstellung, während der Decoder diese Darstellung zur Erzeugung der Ausgabe verwendet. Jede Komponente besteht aus mehreren Schichten, die Selbstaufmerksamkeit, Feed-Forward-Netzwerke und Layer-Normalisierung umfassen, mit Restverbindungen zur Unterstützung des Trainings. Transformer sind hochgradig parallelisierbar, was das Training auf moderner Hardware wie GPUs und TPUs schneller und effizienter macht. Sie sind auch flexibel und können nicht nur auf Text, sondern auch auf Bilder, Audio und multimodale Daten angewendet werden. Ihre Fähigkeit, komplexe Muster und langfristige Abhängigkeiten zu erfassen, hat bahnbrechende Anwendungen wie maschinelle Übersetzung, Zusammenfassung, Textgenerierung, Codegenerierung und Bildunterschriften ermöglicht. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Transformer-Modell eine grundlegende Architektur im Deep Learning ist, die sich besonders für generative Aufgaben eignet und in vielen modernen KI-Systemen eine zentrale Rolle spielt. Das Verständnis von Transformatoren ist für jeden, der einen Kurs für angewandte generative KI absolviert, unerlässlich.