Erkläre die Transformer Architektur einfach.

Die Transformer-Architektur ist ein Modell, das hauptsächlich für die Verarbeitung von Sequenzdaten, wie Text, verwendet wird. Sie wurde 2017 in dem Paper "Attention is All You Need" vorgestellt. Hier sind die grundlegenden Konzepte einfach erklärt:

1. **Eingabe und Ausgabe**: Der Transformer nimmt eine Eingabesequenz (z.B. einen Satz) und erzeugt eine Ausgabesequenz (z.B. eine Übersetzung).

2. **Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention)**: Dies ist das Herzstück des Transformers. Es ermöglicht dem Modell, die Beziehungen zwischen den Wörtern in der Eingabesequenz zu verstehen, unabhängig von ihrer Position. Jedes Wort kann auf jedes andere Wort in der Sequenz "achten", was hilft, den Kontext besser zu erfassen.

3. **Encoder und Decoder**: Der Transformer besteht aus zwei Hauptteilen:
- **Encoder**: Dieser Teil verarbeitet die Eingabesequenz und erstellt eine Repräsentation davon. Er besteht aus mehreren Schichten, die jeweils Selbstaufmerksamkeit und eine Feedforward-Schicht enthalten.
- **Decoder**: Dieser Teil erzeugt die Ausgabesequenz basierend auf der Repräsentation des Encoders und der bereits generierten Ausgaben. Auch der Decoder hat mehrere Schichten mit Selbstaufmerksamkeit und Feedforward-Schichten.

4. **Positionale Kodierung**: Da der Transformer keine rekursiven oder sequenziellen Strukturen hat, wird eine positionale Kodierung hinzugefügt, um die Reihenfolge der Wörter in der Sequenz zu berücksichtigen.

5. **Parallelverarbeitung**: Im Gegensatz zu früheren Modellen, die sequenziell arbeiteten, kann der Transformer alle Wörter gleichzeitig verarbeiten, was die Trainingszeit erheblich verkürzt.

Zusammengefasst ermöglicht die Transformer-Architektur eine effektive und flexible Verarbeitung von Sequenzdaten, indem sie Selbstaufmerksamkeit und parallele Verarbeitung nutzt.