Der Transformer ist ein besonderes neuronales Netzwerk, das 2017 in einer wichtigen Forschungsarbeit namens „Attention Is All You Need“ von Ashish Vaswani (und weiteren Autoren). vorgestellt wurde. Es wurde speziell für die Verarbeitung von natürlicher Sprache entwickelt. Der Transformer hat herkömmliche neuronale Netze, die für Sprachaufgaben verwendet wurden, wie z.B. RNNs, ersetzt und einen neuen Mechanismus namens Selbstaufmerksamkeit eingeführt. Dadurch konnte das Modell Teile der Eingabe betonen, die für die Ausgabegenerierung wichtig sind, was zu besseren Ergebnissen führte.
Der Transformer hat sich als großer Durchbruch in der Verarbeitung natürlicher Sprache erwiesen und wird jetzt häufig bei Übersetzungen, Sprachmodellierung und Frage-Antwort-Aufgaben eingesetzt. Aber seine Auswirkungen gehen über Sprache hinaus und wurden auch für Bildgenerierung und Spracherkennung verwendet.
Die Idee der Selbstaufmerksamkeit war nicht ganz neu, aber der Transformer war das erste Modell, das sich ausschließlich darauf konzentrierte. Es konnte bei vielen Sprachaufgaben sehr gute Ergebnisse erzielen.
Der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus im Transformer analysiert die Eingabedaten und wählt wichtige Teile aus, um sie für die Ausgabegenerierung zu verwenden. Dadurch kann das Modell lange Abhängigkeiten in der Eingabesequenz erfassen, was für frühere Modelle schwierig war.
Der Transformer wurde seit seiner Einführung weiterentwickelt und verbessert. Insgesamt war die Geburt des Transformers ein großer Fortschritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache und hat auch andere Forschungsbereiche beeinflusst. Seine Fähigkeit, komplexe Beziehungen in Daten zu modellieren, hat ihn zu einem leistungsstarken Werkzeug gemacht, und es ist wahrscheinlich, dass er in Zukunft weitere Durchbrüche ermöglichen wird.
Linke und Texte zum Thema Transformer:
- Financial Times vom 23. Juni 2023: „Transformers: die Google-Wissenschaftler, die eine KI-Revolution vorangetrieben haben„
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