Transformer-Modelle und Attention
Transformer-Modelle sind eine Architektur der Künstlichen Intelligenz, die 2017 mit der Veröffentlichung des Papers „Attention is All You Need“ vorgestellt wurde. Sie haben die Verarbeitung von Sprache, Texten und Sequenzdaten revolutioniert und bilden die Grundlage moderner Sprachmodelle wie BERT, GPT oder LLaMA. Das zentrale Konzept ist der Attention-Mechanismus, der es ermöglicht, Zusammenhänge zwischen einzelnen Elementen einer Sequenz unabhängig von ihrer Position zu erkennen.
Im Gegensatz zu früheren Architekturen wie RNNs (Recurrent Neural Networks) oder LSTMs (Long Short-Term Memory) arbeiten Transformer parallel und sind dadurch schneller trainierbar und leistungsfähiger bei großen Datenmengen.
Wie funktionieren Transformer-Modelle?
Der Kernmechanismus ist die Self-AttentionSelf-Attention Self-Attention ist ein spezieller Attention Mechanism, bei dem jedes Element einer Sequenz auf alle anderen Elemente derselben Sequenz ... Mehr-Technik: Jedes Element einer Eingabesequenz kann auf alle anderen Elemente achten, wodurch globale Abhängigkeiten erfasst werden. Das Modell berechnet dabei sogenannte „Attention Scores“, die die Wichtigkeit einzelner Tokens zueinander darstellen. Transformer bestehen typischerweise aus einem Encoder- und Decoder-Stack, wobei Sprachmodelle oft nur mit einem Encoder (BERT) oder Decoder (GPT) arbeiten.
Typische Anwendungen:
- Natural Language Processing (NLP)Natural Language Processing (NLP) Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwi... Mehr: Maschinelle Übersetzung, Textklassifikation, Frage-Antwort-Systeme.
- Sprachmodelle: Generierung von Texten, Chatbots und Assistenzsysteme.
- Bilderkennung: Vision Transformer (ViT) für Objekterkennung und Klassifikation in Bildern.
- Bioinformatik: Analyse von DNA- oder Proteinsequenzen.
- Audioverarbeitung: Sprach- und Musikmodellierung.
Vorteile:
- Parallelisierbarkeit: Ermöglicht effizientes TrainingTraining Training im Projektkontext bezeichnet strukturierte Schulungsmaßnahmen zur Vorbereitung von Mitarbeitenden auf neue Systeme, Prozesse oder T... Mehr auf großen Datensätzen.
- Lange Abhängigkeiten: Erfasst Beziehungen über große Sequenzlängen hinweg.
- Universell einsetzbar: Funktioniert für Text, Bilder, Audio und multimodale Daten.
Herausforderungen:
- Rechenintensiv: Benötigt enorme Rechenressourcen und Speicherplatz.
- Datenhunger: Für gutes Training sind riesige Datenmengen erforderlich.
- Erklärbarkeit: Die internen Attention-Muster sind nicht immer leicht interpretierbar.
Verwandte Begriffe:
Attention, Self-Attention, Encoder-Decoder, BERT, GPT, LLaMA, Vision Transformer, NLP, RNN, LSTM, Masked Language Model, Generative KIGenerative KI Generative Künstliche Intelligenz (Generative AI) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, neue Inhalte wi... Mehr, Foundation Models