Diese innovative Architektur für neuronale Netze wurde erstmals im Jahr 2017 von Vaswani et al. in ihrem Paper „Attention Is All You Need“ vorgestellt und speziell für die Verarbeitung von Sequenzdaten, wie Sätzen oder Texten, entwickelt. Seitdem haben Transformer-Modelle das Feld der Natural Language Processing (NLP) verändert, indem sie die Art und Weise, wie Computer Texte verstehen und generieren, grundlegend verändert haben. Heute sind sie ein integraler Bestandteil zahlreicher Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und eröffnen neue Möglichkeiten für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildern, Zeitreihen und mehr.

Was sind Transformer-Modelle?

Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die Texte Wort für Wort (Tokens/Tokenisierung: Zerlegung von Dokumenten in kleinere Einheiten) verarbeiten, versuchen Transformer den gesamten Kontext gleichzeitig zu betrachten. Dies ermöglicht ihnen ein deutlich besseres Verständnis der Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz und führt zu einer deutlich verbesserten Leistung bei verschiedenen NLP-Aufgaben.

Wie funktionieren Transformer-Modelle?

Transformer-Modelle arbeiten auf der Basis eines Attention-Systems (Aufmerksamkeitssystem), das es dem Modell ermöglicht, wichtige Teile der Eingabesequenz stärker zu gewichten. Dies hilft dem Modell, Beziehungen zwischen Wörtern in einem Text besser zu verstehen.

Hauptkomponenten: Encoder oder Decoder

• Encoder
  • Der Encoder nimmt die gesamte Eingabesequenz (wie z.B. einen Satz) auf und verarbeitet sie.
    
  • Während der Verarbeitung werden Informationen über die Beziehungen zwischen den Wörtern (Tokens) gesammelt und als Vektoren dargestellt.
    
  • Das Ergebnis ist eine mathematische Darstellung der Eingabesequenz.
    
    
• Decoder
  • Das Ergebnis ist eine mathematische Darstellung der Eingabesequenz. Der Decoder nimmt diese Darstellung und erzeugt daraus die Zielsequenz, zum Beispiel die Übersetzung des Satzes oder eine Antwort auf eine Frage.
    
  • Er nutzt dabei die im Encoder gelernten Muster und Beziehungen, um genaue und sinnvolle Ausgaben zu generieren.

Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit

Ein wichtiger Fortschritt bei Transformer-Modellen ist der Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention). Er ermöglicht dem Modell, Wörter im Kontext aller anderen Wörter im Satz zu interpretieren, indem Beziehungen zwischen den Wörtern analysiert und Gewichte zugewiesen werden. Dadurch versteht das Modell komplexe Satzstrukturen und Wortbedeutungen besser als frühere Modelle, die Wörter unabhängig voneinander betrachteten.

Transfer Learning

Die Technik des Transfer Learnings kann auf Transformer-Modelle angewendet werden, was bedeutet, dass Transformer-Modelle auf großen Datenmengen vortrainiert wurden. Diese vortrainierten Modelle können dann für spezifische Aufgaben weiter optimiert werden (Fine-Tuning), ohne von Grund auf neu trainiert werden zu müssen. Dies verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Anwendungen, die auf diesen Modellen basieren.

Was sind die Vorteile von Transformer-Modellen und was macht sie besonders?

1. Verarbeitung langer Sequenzen mit paralleler Berechnung
   Transformatoren können lange Textsequenzen in ihrer Gesamtheit verarbeiten, was sowohl die Trainings- als auch die Verarbeitungszeiten erheblich verkürzt. Dadurch ist das Training sehr großer Sprachmodelle (LLMs) wie GPT und BERT möglich geworden, die komplexe Sprachrepräsentationen lernen können und über Milliarden von Parametern verfügen.
   
2. Schnellere Anpassung durch Transfer Learning und RAG
   Transformatoren ermöglichen die Anwendung von Techniken wie Transfer Learning und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dies erlaubt die Anpassung vorhandener Modelle für branchenspezifische Anwendungen. Modelle können an großen Datensätzen vortrainiert und dann an kleineren, aufgabenspezifischen Datensätzen optimiert werden. Dieser Ansatz hat die Nutzung komplexer Modelle erleichtert, da die Verfügbarkeit großer vortrainierter Modelle die Notwendigkeit beseitigt, ein Modell von Grund auf neu zu trainieren.
   
3. Multimodale KI-Systeme
   Multimodale KI-Systeme: Transformatoren ermöglichen die Erstellung von KI-Anwendungen, die verschiedene Datentypen kombinieren. Modelle wie DALL-E können beispielsweise Bilder aus Textbeschreibungen generieren, indem sie NLP- und Computer-Vision-Funktionen kombinieren. Dies führt zu KI-Anwendungen, die das menschliche Verständnis und die Kreativität besser nachahmen.
   
4. Förderung der KI-Forschung und Industrieinnovation
   Transformatoren haben eine neue Generation von KI-Technologien und -Forschung geschaffen und somit die Möglichkeiten im Bereich Machine Learning erweitert. Transformatoren haben es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Somit wurde das Kundenerlebnis verbessert und neue Geschäftsmöglichkeiten haben sich eröffnet.

Welche Anwendungsfälle gibt es?

1. Maschinelle Übersetzung
   Transformer-Modelle haben den Stand der Technik in der maschinellen Übersetzung übertroffen und liefern Übersetzungen in Echtzeit, die von menschlichen Übersetzungen nicht zu unterscheiden sind. • Spracherkennung: Transformer-Modelle können Sprache aus Audiodaten erkennen und in Text umwandeln.
   
2. Spracherkennung
   Transformer-Modelle können Sprache aus Audiodaten erkennen und in Text umwandeln.
   
3. Natürliche Sprachverarbeitung
   Transformatoren ermöglichen es Maschinen, menschliche Sprache präzise zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Sie können umfangreiche Dokumente zusammenfassen und relevanten Text für verschiedene Anwendungsfälle erstellen. Ein Beispiel hierfür ist die Google-Suche, bei der Transformer-Modelle Übersetzungsaufgaben tätigen oder dabei helfen die Bedeutung von Texten zu verstehen.
   
4. Bildbeschreibung
   Transformer-Modelle können Bilder analysieren und automatisch Bildunterschriften generieren.
   
5. DNA-Sequenzanalyse
   Dadurch, dass Transformatoren DNA-Abschnitte als sprachähnliche Sequenzen behandeln, können Auswirkungen genetischer Mutationen vorhersagt, genetische Muster entschlüsselt und DNA-Regionen identifiziert werden, die mit bestimmten Krankheiten in Verbindung stehen. Diese Fähigkeit ist von großer Bedeutung für die personalisierte Medizin, da ein umfassendes Verständnis der genetischen Ausstattung einer Person zu gezielteren und wirksameren Behandlungen beitragen kann.
   
6. Analyse der Proteinstruktur
   Transformator-Modelle sind in der Lage, sequenzielle Daten zu verarbeiten und eignen sich daher hervorragend zur Modellierung der langen Aminosäureketten, die sich zu komplexen Proteinstrukturen falten. Ein tiefes Verständnis dieser Proteinstrukturen ist für die Wirkstoffforschung und das Verständnis biologischer Prozesse von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus können Transformatoren eingesetzt werden, um die 3D-Struktur von Proteinen anhand ihrer Aminosäuresequenzen vorherzusagen.

Wie hängen Transformer mit RAG-Modellen zusammen?

In RAG-Systemen sind Large Language Models (LLMs) für die Generierung der Antworten verantwortlich. Diese LLMs basieren in der Regel auf der Transformer-Architektur, die sich besonders gut für die Verarbeitung natürlicher Sprache eignet.

Die Transformer-Modelle haben die Fähigkeit, den Kontext, der für die Antwortgenerierung relevant ist, effektiv in ihren Textgenerierungsprozess zu integrieren. Dadurch können sie stimmige und kohärente Antworten liefern, die nicht nur korrekt formuliert sind, sondern auch den gegebenen Kontext berücksichtigen und sich darauf stützen.

Zusammengefasst: Transformer-Modelle in RAG-Systemen nutzen ihre fortschrittliche Architektur, um den Kontext bei der Verarbeitung natürlicher Sprache zu berücksichtigen, was zu präzisen und kontextuell relevanten Antworten führt.

Mehr zum Thema RAG finden Sie auf unserem Datenanalyse-Blog.

Fazit

Transformer-Modelle repräsentieren einen bedeutenden Fortschritt in der Welt der Künstlichen Intelligenz und bieten große Vorteile für Unternehmen. Durch ihre hohe Genauigkeit, Flexibilität und Effizienz eröffnen sie neue Möglichkeiten in der Datenverarbeitung und Analyse und werden somit zu einem wichtigen Werkzeug für eine datengesteuerte Zukunft.