Der Transformer ist eine Art neuronales Netzwerkarchitektur, die 2017 in der Arbeit „Attention Is All You Need“ vorgestellt wurde. Er ist insbesondere für die Verarbeitung von sequenziellen Daten, wie Texten, konzipiert und hat sich in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) als bahnbrechend erwiesen. Die zentrale Innovation des Transformers liegt in seinem Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit, der es ermöglicht, die Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen eines Datensatzes effizient zu modellieren.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden wie rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) oder LSTMs (Long Short-Term Memory), die sequenzielle Daten schrittweise verarbeiten, kann der Transformer dank paralleler Verarbeitung deutlich effizienter trainiert werden. Dies macht ihn besonders geeignet für große Datensätze und komplexe Aufgaben wie maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung oder Textgenerierung.
Ein Transformer besteht typischerweise aus einem Encoder und einem Decoder. Der Encoder wandelt die Eingabedaten in eine kontextreiche Darstellung um, während der Decoder diese Darstellung nutzt, um die Ausgabe zu generieren. Die Selbstaufmerksamkeit ermöglicht es dem Encoder, die Bedeutung jedes Elements im Kontext des gesamten Datensatzes zu bestimmen, was die Fähigkeit des Modells zur Verarbeitung von Langzeitabhängigkeiten deutlich verbessert.
Transformers haben die AI-Forschung revolutioniert und bilden die Grundlage für viele moderne Modelle wie BERT, GPT und andere. Durch ihre Flexibilität und Leistungsfähigkeit haben sie sich nicht nur in der NLP, sondern auch in anderen Bereichen wie der ComputerVision und der Audioprozessierung etabliert.