Was ist die Transformer Architektur?

Die Transformer-Architektur ist ein neuronales Netzwerkmodell, das 2017 von Vaswani et al. in dem Paper "Attention is All You Need" vorgestellt wurde. Sie revolutionierte die Verarbeitung von sequenziellen Daten, insbesondere in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP).

Die Hauptmerkmale der Transformer-Architektur sind:

1. **Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention)**: Dies ermöglicht dem Modell, die Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern in einem Satz zu erfassen, unabhängig von deren Position. Jedes Wort kann auf jedes andere Wort im Satz achten, was die Kontextualisierung verbessert.

2. **Parallelverarbeitung**: Im Gegensatz zu früheren Modellen wie RNNs (Recurrent Neural Networks), die sequenziell arbeiten, können Transformer-Modelle Eingabesequenzen parallel verarbeiten. Dies führt zu einer erheblichen Beschleunigung des Trainingsprozesses.

3. **Encoder-Decoder-Struktur**: Die Architektur besteht aus zwei Hauptkomponenten: dem Encoder, der die Eingabesequenz verarbeitet, und dem Decoder, der die Ausgabesequenz generiert. Beide bestehen aus mehreren Schichten von Selbstaufmerksamkeit und Feedforward-Netzwerken.

4. **Positional Encoding**: Da Transformer keine inhärente Reihenfolge in den Daten haben, wird Positional Encoding verwendet, um die Position der Wörter in der Sequenz zu kodieren.

Die Transformer-Architektur hat die Entwicklung vieler leistungsstarker Modelle wie BERT, GPT und T5 ermöglicht und ist mittlerweile ein Standard in der NLP-Forschung und -Anwendung.