DIE ARCHITEKTUR DES TRANSFORMERS

Eine Idee, die derzeit Ihre Aufmerksamkeit auf sich zieht, ist die Architektur des Transformers. Die neuralen Netzwerke haben in der Vergangenheit verschiedene Architekturen für unterschiedliche sensorische Modalitäten wie Vision, Audio und Text verwendet, die nun in der Transformer-Architektur zusammengeführt werden. Diese Architektur ermöglicht es, Video-, Bild-, Sprach- und Textdaten in einer einzigen Architektur zu verarbeiten, die als generalisierter Computer betrachtet werden kann, der trainierbar und effizient auf der Hardware ausführbar ist. Die Transformer-Architektur wurde erstmals 2016 in einem Papier mit dem Titel “Attention is all you need” vorgestellt, der jedoch die Auswirkungen dieser bahnbrechenden Idee nicht angemessen vorhergesehen hat. Obwohl die Autoren möglicherweise nicht die vollständige Reichweite dieser Architektur erkannt haben, war ihnen bewusst, dass die Transformer-Architektur nicht nur eine Verbesserung bei der maschinellen Übersetzung darstellte, sondern auch als leistungsstarke, differentiell optimierbare und effiziente Rechenmaschine betrachtet werden kann.

Die Transformer-Architektur ist aufgrund ihrer verschiedenen Designentscheidungen und Überlappungen von Designkriterien besonders erfolgreich. Die Architektur ermöglicht die Generierung einer sehr expressiven Vorwärtsfunktion, die in der Lage ist, viele Arten von Algorithmen und Vorwärtsfunktionen auszudrücken. Darüber hinaus ist die Architektur auch für die Rückwärtsfunktion optimierbar, was für viele leistungsstarke Computer nicht der Fall ist. Die Transformer-Architektur ist effizient auf Hardware ausführbar, was für die effiziente parallele Ausführung auf GPUs von entscheidender Bedeutung ist. Die Residualverbindungen und Schichtnormalisierungen innerhalb der Architektur ermöglichen es, kurze Algorithmen schnell zu erlernen und diese im Laufe des Trainings auf längere Algorithmen auszudehnen.

Obwohl die Transformer-Architektur in den letzten Jahren als sehr stabil und widerstandsfähig gegen Veränderungen erwiesen hat, werden ständig neue Innovationen und Verbesserungen daran vorgenommen, insbesondere durch das Skalieren von Datensätzen und das Entwickeln neuer Evaluationsmethoden. Die Transformer-Architektur hat das Potenzial, eine Vielzahl von Problemen zu lösen und ist eine der am meisten diskutierten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Zudem besteht das Potenzial, weitere Anwendungen in Bereichen wie Gedächtnis und Wissensrepräsentation zu entdecken.