Was ist ein Transformer?

Kategorie: Künstliche Intelligenz und ihre Disziplinen
Glossareintrag zum Thema: Transformer

Ein Transformer ist ein neurales Netzwerkarchitektur, das vor allem in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eingesetzt wird. Der Begriff stammt aus dem Bereich des maschinellen Lernens und bezieht sich auf die Fähigkeit des Modells, Sequenzdaten auf kontextuelle Weise zu analysieren und zu generieren.

Die Begrifflichkeit Transformer ist eng mit dem Aufkommen von großen Sprachmodellen wie GPT-3 und BERT, die auf dieser Architektur basieren, verbunden. Die durch den Transformer ermöglichte Parallelverarbeitung von Eingabe- und Ausgabesequenzen hat das NLP-Feld revolutioniert und zu bedeutenden Fortschritten in der automatischen Übersetzung, maschinellen Zusammenfassung und anderen Textverarbeitungsaufgaben geführt.

Im Bereich der KI und des maschinellen Lernens haben sich einige synonyme Begriffe für den Transformer etabliert, darunter „Attention Model“ und „Self-Attention Model“. Diese Begriffe heben die Kernfunktion des Modells hervor, nämlich die Fähigkeit, den Kontext und die Beziehungen zwischen den Elementen einer Sequenz zu erfassen, indem es seine eigene Ausgabe als zusätzliche Eingabe verwendet.

Im Unterschied zu recurrenten neuronalen Netzwerken (RNNs) und anderen sequenzbasierten Modellen zeichnet sich der Transformer durch seine Fähigkeit aus, Sequenzen parallel zu verarbeiten, ohne auf vorherige Zustände angewiesen zu sein. Diese Unterscheidung hat dazu beigetragen, die Trainings- und Inferenzgeschwindigkeit von NLP-Modellen erheblich zu verbessern.

Die Akronyme GPT (Generative Pretrained Transformer) und BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) sind eng mit der Transformer-Architektur verbunden und unterstreichen ihre Verwendung in großen, vortrainierten Sprachmodellen.

Beim Einsatz von Transformer-Modellen ist es wichtig, auf die Einhaltung von Daten- und Sicherheitsstandards zu achten, insbesondere bei der Verarbeitung vertraulicher Informationen. Zudem sind regelmäßige Updates und Feinabstimmungen notwendig, um die Leistungsfähigkeit des Modells aufrechtzuerhalten und mögliche Bias-Effekte zu minimieren.

Insgesamt ermöglicht der Transformer als Architektur eine effiziente und leistungsfähige Verarbeitung von Sequenzdaten, insbesondere im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung. Seine Fähigkeit, Kontextbeziehungen in großen Datenmengen zu erfassen, hat entscheidend zur Entwicklung von leistungsstarken KI-Modellen beigetragen, die in der Lage sind, komplexe Sprachaufgaben zu bewältigen.