DEF.: Transformer sind ein Modellarchitekturtyp in der Künstlichen Intelligenz (KI), speziell im Bereich des maschinellen Lernens, der für die Verarbeitung sequenzieller Daten wie Text oder Zeitreihen verwendet wird. Sie basieren auf dem Prinzip der Selbst-Attention, das es dem Modell ermöglicht, Gewichtungen zwischen verschiedenen Positionen in der Eingabesequenz zu berechnen, um so die Bedeutung von Wörtern im Kontext ihrer Verwendung zu verstehen.
Einfaches Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie möchten aus einem Satz die Beziehung zwischen den Wörtern „schlug“ und „Ball“ verstehen. Ein Transformer-Modell kann erkennen, dass „schlug“ eine Handlung ist, die sich auf „Ball“ bezieht, auch wenn andere Wörter dazwischen liegen. Es kann diese Beziehung erkennen, indem es die Aufmerksamkeit (Attention) auf die relevanten Wörter lenkt, unabhängig von ihrem Abstand im Satz.
Wichtigste Vorteile:
- Kontextverständnis: Transformer können den Kontext eines Wortes innerhalb eines Satzes besser verstehen, indem sie Beziehungen zwischen allen Wortpaaren analysieren.
- Skalierbarkeit: Sie sind hochgradig parallelisierbar, was bedeutet, dass sie große Datenmengen effizient verarbeiten können.
- Flexibilität: Transformer sind vielseitig einsetzbar und haben Spitzenleistungen in Bereichen wie Übersetzung, Textzusammenfassung und Frage-Antwort-Systemen gezeigt.
Zusammenfassung: Transformer revolutionieren die Art und Weise, wie maschinelle Lernmodelle sequenzielle Daten verarbeiten, indem sie ein tiefes Verständnis des Kontexts ermöglichen, skalierbar sind und sich für eine Vielzahl von Aufgaben eignen. Ihre Fähigkeit, komplexe Beziehungen in Daten zu erkennen und darauf basierend präzise Vorhersagen oder Analysen zu liefern, macht sie zu einem Eckpfeiler der modernen KI-Forschung und -Anwendung.