TransformerArchitektur
Die Transformer-Architektur, häufig einfach Transformer genannt, ist ein neuronales Netzwerkmodell, das 2017 von Vaswani und Kolleginnen im Aufsatz Attention Is All You Need vorgestellt wurde. Im Gegensatz zu rekurrenten Netzen basiert sie auf dem Self-Attention-Mechanismus und ermöglicht effizientes paralleles Rechnen über Sequenzen.
Das Grunddesign besteht aus einem Encoder-Block und einem Decoder-Block. In jeder Ebene steckt eine Multi-Head-Self-Attention-Schicht, gefolgt
Anwendungstypen: Encoder-Only Modelle (z. B. BERT) für Repräsentationen, Decoder-Only Modelle (z. B. GPT) für Generierung, oder
Herausforderungen und Weiterentwicklungen: Hoher Rechen- und Speicherbedarf, Datenabhängigkeit; Ansätze zur Effizienzsteigerung umfassen Sparse Attention, Linformer, Performer,
Fazit: Die Transformer-Architektur hat die natürliche Sprache revolutioniert und als Standardbaustein für viele KI-Anwendungen etabliert. Sie