Transformer sind eine Klasse von Deep-Learning-Modellen, die im Bereich der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) verwendet werden. Sie haben neue Ma\u00dfst\u00e4be in verschiedenen Sprachaufgaben gesetzt, wie etwa bei der maschinellen \u00dcbersetzung, Textgenerierung, Stimmungsanalyse und mehr. Die Struktur von Transformern erm\u00f6glicht die parallele Verarbeitung von Sequenzen und bietet den Vorteil hoher Effizienz und Skalierbarkeit.<\/p>\n
Die Transformer-Architektur wurde erstmals 2017 in einem Artikel mit dem Titel \u201eAttention is All You Need\u201c von Ashish Vaswani und seinen Kollegen vorgestellt. Dieses bahnbrechende Modell pr\u00e4sentierte einen neuartigen Mechanismus namens \u201eAttention\u201c, der es dem Modell erm\u00f6glicht, sich bei der Erstellung einer Ausgabe selektiv auf Teile der Eingabe zu konzentrieren. Der Artikel markierte eine Abkehr von traditionellen rekurrierenden neuronalen Netzwerken (RNNs) und Netzwerken mit langem Kurzzeitged\u00e4chtnis (LSTM) und leitete eine neue \u00c4ra in der NLP ein.<\/p>\n
Transformer sind aufgrund ihrer parallelen Verarbeitung und Effizienz bei der Handhabung von Abh\u00e4ngigkeiten \u00fcber gro\u00dfe Entfernungen in Texten zur Grundlage moderner NLP geworden. Sie bestehen aus einem Encoder und einem Decoder, die jeweils mehrere Schichten von Selbstaufmerksamkeitsmechanismen enthalten, sodass sie Beziehungen zwischen W\u00f6rtern unabh\u00e4ngig von ihrer Position in einem Satz erfassen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Der Transformer besteht aus einem Encoder und einem Decoder, die beide \u00fcber mehrere Schichten verf\u00fcgen.<\/p>\n
Transformatoren sind f\u00fcr ihre Effizienz, Parallelverarbeitung, Anpassungsf\u00e4higkeit und Interpretierbarkeit bekannt.<\/p>\n