Wie funktioniert der Transformer in GPT-Systemen?

Der Transformer ist ein neuronales Netzwerkarchitektur, die 2017 von Vaswani et al. eingeführt wurde und die Grundlage für viele moderne Sprachmodelle, einschließlich der GPT-Systeme, bildet. Hier sind die Hauptkomponenten und Funktionsweisen des Transformers:

1. **Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention)**: Diese Mechanismus ermöglicht es dem Modell, die Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern in einem Satz zu erfassen, unabhängig von ihrer Position. Jedes Wort kann Informationen von allen anderen Wörtern im Satz berücksichtigen, was zu einem besseren Verständnis des Kontexts führt.

2. **Multi-Head Attention**: Anstatt nur eine einzige Aufmerksamkeitsmechanismus zu verwenden, nutzt der Transformer mehrere "Köpfe", die parallel arbeiten. Dies ermöglicht es dem Modell, verschiedene Aspekte der Beziehungen zwischen Wörtern gleichzeitig zu erfassen.

3. **Positionale Kodierung**: Da der Transformer keine rekursive Struktur hat, werden positionale Informationen hinzugefügt, um die Reihenfolge der Wörter zu berücksichtigen. Diese Kodierungen werden zu den Eingabewörtern addiert, um dem Modell zu helfen, die Reihenfolge zu verstehen.

4. **Feedforward-Netzwerke**: Nach der Selbstaufmerksamkeit durchläuft jede Position ein Feedforward-Netzwerk, das unabhängig für jedes Wort arbeitet. Diese Netzwerke bestehen aus mehreren Schichten und aktivieren nichtlineare Transformationen.

5. **Layer-Normalisierung und Residualverbindungen**: Um die Stabilität und Effizienz des Trainings zu verbessern, werden Residualverbindungen verwendet, die die Eingabe eines Layers mit seiner Ausgabe kombinieren. Layer-Normalisierung wird angewendet, um die Verteilung der Aktivierungen zu stabilisieren.

6. **Encoder-Decoder-Struktur**: Während die ursprüngliche Transformer-Architektur sowohl einen Encoder als auch einen Decoder umfasst, verwenden GPT-Modelle nur den Decoder-Teil. Der Decoder generiert Text basierend auf den vorherigen Wörtern und den erlernten Mustern.

Durch diese Mechanismen kann der Transformer komplexe Sprachmuster lernen und kontextabhängige Antworten generieren, was ihn zu einer leistungsstarken Architektur für Sprachverarbeitungsaufgaben macht.