Transformer

Transformer ermöglichen die effiziente Verarbeitung von Sequenzen, indem sie relevante Informationen in den Daten priorisieren und unwichtige ignorieren, um Daten besser zu verstehen. Dies erreichen sie durch sogenannte self-attention Mechanismen, die es ermöglichen, effizient langfristige Abhängigkeiten in Daten zu modellieren. Es hilft dem Modell, Zusammenhänge zwischen Wörtern in einem Satz oder zwischen Elementen in einer Datenreihe effektiver zu erfassen. Die Architektur verzichtet auf rekurrente Schichten und ermöglicht somit eine parallele Verarbeitung von Sequenzdaten. Sie werden in Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, NLP) eingesetzt, wie maschinelles Übersetzen, Textgenerierung und Sentimentanalyse. Ein Beispiel für die Anwendung von Transformer ist das Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), ein fortschrittliches Sprachmodell (engl. Large Language Model, LLM) im Bereich des maschinellen Lernens. Es wird insbesondere für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung wie Textgenerierung und -verständnis eingesetzt. Transformer finden auch Anwendung in Bildverarbeitungsaufgaben, wie Bildklassifikation und Segmentierung. Im kommenden Abschnitt wird ein detaillierter Blick auf die Vor- und Nachteile von Transformer geworfen:

Vorteile:

• Aufmerksamkeitsmechanismus: Transformer verwenden Aufmerksamkeitsmechanismen, um Muster über größere Entfernungen zu erkennen, was sie effektiv für Übersetzungs- und Textverarbeitungsaufgaben macht.

• Parallelisierbarkeit: Sie sind stark parallelisierbar, was die Trainingszeit verkürzt.

Nachteile:

• Hohe Anforderungen an Datenmengen: Transformer erfordern oft große Mengen an Trainingsdaten und können für kleinere Datensätze ungeeignet sein.

• Rechenintensität: Die Trainingseffizienz von Transformer erfordert oft leistungsstarke Hardware, speziell bei der Verwendung großer Modelle und Datenmengen.

Mehr erfahren: V7Labs/The Essential Guide to Neural Network Architectures, NVIDIA/What is a Transformer Model?, Arxiv/Attention Is All You Need