{"id":191370,"date":"2024-01-15T05:53:14","date_gmt":"2024-01-15T04:53:14","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=191370"},"modified":"2026-02-06T06:04:38","modified_gmt":"2026-02-06T05:04:38","slug":"das-transformer-neural-network-eine-revolution-im-nlp-bereich","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/das-transformer-neural-network-eine-revolution-im-nlp-bereich","title":{"rendered":"Das Transformer Neural Network, eine Revolution im NLP-Bereich"},"content":{"rendered":"

Dass die k\u00fcnstliche Intelligenz so schnell voranschreitet, ist der Entwicklung neuronaler Netze zu verdanken.<\/h2>\t\t\n\t\t

Seit 2017 gibt es ein neues Architekturmodell: Transformer Neural Networks (oder transformierende neuronale Netze – TNN).<\/strong> Anstatt auf starren sequentiellen Strukturen zu basieren, setzen diese Modelle auf innovative Mechanismen, die die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache revolutionieren.<\/a> Erfahre mehr \u00fcber Transformer Neural Networks.<\/strong><\/p>\t\t\n\t\t\t

Was ist ist ein Transformer Neural Network?<\/h3>\t\t\n\t\t\t

TNNs, eine Revolution im NLP<\/h4>\t\t\n\t\t

Das transformer neural network<\/strong> ist eine Architektur f\u00fcr neuronale Netze,<\/a> die durch den Artikel „Attention is All You Need“ im Jahr 2017 eingef\u00fchrt wurde. Das TNN nutzt Aufmerksamkeitsmechanismen, um Aufgaben von Sequenz zu Sequenz zu l\u00f6sen<\/strong> und dabei leicht mit langfristigen Abh\u00e4ngigkeiten umzugehen. Mit anderen Worten: Dieses Architekturmodell folgt nicht einer sequentiellen Struktur. Dies erleichtert die parallele Datenverarbeitung und beschleunigt das Training von Modellen. Das ist besonders interessant f\u00fcr lange Sequenzen beim Deep Learning.<\/a><\/p>

Zur Erinnerung:<\/strong> Ein neuronales Netz<\/a> versteht den Kontext und die Bedeutung eines Textes, indem es den Beziehungen in den sequentiellen Daten folgt. Aber sehr oft sind diese Sequenzen starr. Das kann die Datenverarbeitung verlangsamen. Im Gegensatz dazu sind transformative Modelle bei der Verarbeitung dieser Daten flexibler. Sie k\u00f6nnen erkennen, wie sich Datenelemente, auch wenn sie weit voneinander entfernt sind, gegenseitig beeinflussen k\u00f6nnen.<\/p>

In dieser Hinsicht hat TNN<\/strong> den Bereich der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) revolutioniert<\/a> und eine Welle von Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens ausgel\u00f6st. Das geht so weit, dass einige Experten sie als „transformative KI“ oder „Basismodelle“ bezeichnen.<\/p>

Au\u00dferdem stellen sie eine beeindruckende Entwicklung im Vergleich zu den traditionelleren Modellen der rekurrenten neuronalen Netze (RNN) oder der Faltungsmodelle (CNN) dar.<\/p>\t\t\n\t\t\t

TNN, RNN et CNN<\/h4>\t\t\n\t\t

Vor den Transform Neural Networks<\/strong> haben KI-Experten andere Architekturmodelle verwendet. Und zwar:<\/p>