Was ist ein Transformer?
Eine neuronale Netzarchitektur, die Attention-Mechanismen verwendet und die Grundlage für moderne Large Language Models bildet.
Definition
Ein Transformer ist eine neuronale Netzarchitektur, die Attention-Mechanismen (insbesondere Self-Attention) verwendet, um Sequenzen von Daten zu verarbeiten, und die Grundlage für die meisten modernen Large Language Models bildet.
Zweck
Transformers revolutionieren die Verarbeitung sequenzieller Daten durch die Ermöglichung der Parallelverarbeitung und das effektive Erfassen von Langzeitabhängigkeiten in Text, Audio oder anderen sequenziellen Eingaben.
Funktion
Transformers funktionieren durch Self-Attention-Mechanismen, die es jedem Element einer Sequenz ermöglichen, mit allen anderen Elementen gleichzeitig zu "interagieren", anstatt sie sequenziell wie bei RNNs zu verarbeiten.
Beispiel
GPT (Generative Pre-trained Transformer) und BERT sind prominente Beispiele für Transformer-basierte Modelle, die den Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung revolutioniert haben.
Verwandt
Transformers sind eng mit Attention-Mechanismen, Self-Attention, Positional Encoding, Large Language Models und der Encoder-Decoder-Architektur verbunden.
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