Transformer-Modelle sind neuronale Netze, die Kontext und Bedeutung erlernen, indem sie Beziehungen in Daten nachverfolgen. Hierzu nutzen sie einen Mechanismus, der als Selbstaufmerksamkeit bezeichnet wird. Sie sind in der Lage, subtile Verbindungen zu identifizieren, sodass sie Eingabesequenzen zum Erstellen relevanter Ausgaben verwenden können. Transformer haben KI revolutioniert, indem sie bahnbrechende Leistung in den Bereichen Natural Language Processing, Computervision und generative KI für Large Language Models, Übersetzungen und komplexe Argumente ermöglicht haben.
Im Bereich der künstlichen Intelligenz war das genaue Verstehen und Verarbeiten menschlicher Sprache schon immer eine große Herausforderung. Traditionelle Modelle hatten Schwierigkeiten, die Komplexität und die verschiedenen Nuancen zu erfassen – entsprechend versagten sie oft bei Aufgaben, die kontextbezogenes Verständnis erforderten. Dieser Bedarf – die Nachfrage nach ausgereifteren Sprachmodellen – wuchs, während Anwendungen wie Echtzeitübersetzung und intelligente virtuelle Assistenten immer stärker in den Alltag Einzug hielten. Doch im Kern war das Problem eines, das sich über Sprache hinaus auch auf andere Aspekte der KI erstreckte: und zwar die Schwierigkeit, Beziehungen zwischen Datenpunkten in komplexen Datensätzen zu identifizieren und zu verstehen.
Transformer-Modelle wurden erstellt, um dieses Problem zu beheben. Sie nutzen fortschrittliche Techniken, um Kontext und Verbindungen innerhalb von Daten zu verstehen. Mithilfe detaillierter mathematischer Modelle helfen sie KI-Systemen, verworrene Eingaben zu organisieren, damit sich ihnen die beabsichtigte Bedeutung erschließt.
Transformer-Modelle stammen aus einem bahnbrechenden Forschungspapier aus dem Jahr 2017 mit dem Titel „Attention is All You Need“ (also „Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen“). Hierin wurde eine neue Architektur für neuronale Netze eingeführt, die einen Mechanismus namens Selbstaufmerksamkeit nutzt, um den Kontext innerhalb von Datensequenzen zu verarbeiten und zu verstehen. Das Konzept der Aufmerksamkeit, das für Transformer grundlegend ist, wurde 2014 von Dzmitry Bahdanau et al. eingeführt. Bahdanau ist Forschungswissenschaftler bei ServiceNow Research. Der Name „Transformer“ wurde gewählt, um die Fähigkeit des Modells zu widerspiegeln, Eingabedarstellungen in aussagekräftigere Ausgabedarstellungen umzuwandeln oder zu „transformieren“.
Die Entwicklung des ersten Transformer-Modells markierte einen bedeutenden Sprung in KI-Fähigkeiten. Das Modell wurde in weniger als vier Tagen trainiert – eine deutliche Verbesserung gegenüber den längeren und ressourcenintensiveren Trainingszeiten früherer Modelle. Außerdem setzte das Modell neue Rekorde bei der Genauigkeit maschineller Übersetzungen, was das Potenzial von Transformern deutlich machte.
Transformer führten zu neuen Fortschritten beim Natural Language Processing (NLP) und legten die Grundlage für zukünftige Large Language Models wie neue Lösungen der generativen KI (Gen AI). Die Einführung von Transformern hat nicht nur die Genauigkeit und Effizienz der Sprachverarbeitung verbessert, sondern auch den Weg für die Erstellung vielseitigerer KI-Anwendungen geebnet – all das unterstreicht ihre Rolle als wesentliches Element moderner KI.
Während Transformer-Modelle immer weiterentwickelt werden, um den Anforderungen von KI-Forschern und Informatikern gerecht zu werden, verzeichnen sie auch eine zunehmende Spezialisierung: Es kommen ständig neue Kategorien und Arten von Transformern hinzu, um spezifische Anforderungen zu erfüllen. Im Folgenden finden Sie einige der Architekturen, die in modernen Transformern zu finden sind:
BERT-Modelle (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) sind so konzipiert, dass sie den Kontext von Wörtern basierend auf ihren umgebenden Wörtern in einem Satz verstehen. BERT verarbeitet Text bidirektional und erfasst Nuancen und Beziehungen zwischen Wörtern effektiver als frühere Modelle. Diese Modelle werden häufig für Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen und Sprachinferenz verwendet.
Generative Pre-trained Transformers (GPTs) sind autoregressive Modelle, die Text generieren, indem das nächste Wort in einer Sequenz vorhergesagt wird. GPT-Modelle, einschließlich der beliebten ChatGPT-Reihe, sind bekannt für ihre Fähigkeit, natürlich klingenden Text zu generieren, und werden in vielen professionellen und privaten Anwendungen verwendet.
BART-Modelle (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) kombinieren das bidirektionale Kontextverständnis von BERT mit der autoregressiven Textgenerierung von GPT. Sie sind effektiv bei Aufgaben rund um Textgenerierung, -zusammenfassung und -übersetzung und bieten vielseitige Funktionen für die Verarbeitung und Erstellung zusammenhängender Textausgaben.
Multimodale Transformer integrieren Text- und Bilddaten und ermöglichen es KI-Systemen, Inhalte zu verstehen und zu generieren, die verschiedene Arten von Medien abdecken. Diese Modelle sind von grundlegender Bedeutung für Aufgaben, die eine gleichzeitige Interpretation von Text und Grafiken erfordern, wie z. B. die Beantwortung visueller Tests oder das Erkennen von Bildunterschriften.
Vision Transformers (ViTs) passen die Transformer-Architektur für die Bildverarbeitung an, indem Bilder als Sequenzen einzelner Bildausschnitte verarbeitet werden. Jeder Ausschnitt wird ähnlich verarbeitet, wie Wörter in Text verarbeitet werden, sodass das Modell kontextbezogene Beziehungen innerhalb des Bildes erfassen kann. ViTs werden bei der Bildklassifizierung, Objekterkennung und anderen Aufgaben der Computervision verwendet.
Transformer gelten als Deep-Learning-Modelle, was bedeutet, dass sie in die Kategorie neuronaler Netze fallen. Doch das heißt nicht, dass sie mit anderen Beispielen für diese Technologie identisch sind. Insbesondere unterscheiden sich Transformer-Modelle von rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs).
Rekurrente neuronale Netze adressieren Daten sequenziell, d. h., alle Token werden nacheinander verarbeitet. Entsprechend können sie sich bei Problemen mit langen Abhängigkeitsketten schwertun, da Informationen über lange Sequenzen verloren gehen können. Transformer hingegen nutzen Mechanismen für Selbstaufmerksamkeit, mit denen sie alle Token in der Sequenz gleichzeitig berücksichtigen können. Dank dieser parallelen Verarbeitung können Transformer langfristige Abhängigkeiten effektiver erfassen und schneller trainiert werden, als es bei RNNs möglich ist.
Convolutional Neural Networks eignen sich hervorragend für die Verarbeitung rasterähnlicher Daten (z. B. Bilder), da sie lokale Muster erkennen. CNNs sind jedoch weniger effektiv bei der Erfassung globaler Beziehungen innerhalb der Daten. Transformer überwinden dieses Problem, indem sie Selbstaufmerksamkeit nutzen, um die Bedeutung verschiedener Teile der Eingabedaten als Teil des großen Ganzen abzuwägen. Während CNNs in erster Linie für Aufgaben wie Bilderkennung verwendet werden, wurden Transformer sowohl für Text- als auch für Bildverarbeitung angepasst und bieten so vielseitigere Lösungen.
Wie oben angesprochen, haben Transformer den Bereich der KI revolutioniert, da sie wichtige Einschränkungen überwinden konnten und die Tür für bedeutende Innovationen öffneten. Die Vorteile, die diese Technologie mit sich bringt, sind vielfältig; hier jedoch eine Auswahl der wichtigsten:
Transformer verfügen über eine modulare Architektur mit mehreren Ebenen und sogenannten „Aufmerksamkeitsköpfen“ (Attention Heads), die problemlos skaliert werden können. Das ermöglicht die Erstellung großer Modelle, die umfangreiche Datensequenzen effizient verarbeiten können. Durch die parallele Verarbeitung langer Sequenzen verkürzen Transformer die Trainings- und Verarbeitungszeiten erheblich. Diese Effizienz ermöglicht die Entwicklung fortschrittlicher Modelle (wie BERT und GPT), die komplexe Sprachdarstellungen über Milliarden von Parametern hinweg erfassen können.
Techniken wie Transfer Learning and Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglichen eine schnellere und effektivere Anpassung. Diese Modelle werden mit großen Datensätzen vortrainiert und können dann mit kleineren, spezifischeren Datensätzen optimiert werden. Das ermöglicht personalisierte Anwendungen für verschiedene Branchen ohne umfangreiche Investitionen, wodurch der Zugang zu fortschrittlicher KI demokratisiert wird.
Transformer unterstützen die Entwicklung multimodaler KI-Systeme, die Inhalte aus verschiedenen Datentypen interpretieren und generieren können, z. B. Bilder aus Textbeschreibungen. Durch die Kombination von Natural Language Processing und Computervision ermöglichen Transformer ein umfassenderes Maß an Verständnis und Kreativität, das der menschlichen Intelligenz näherkommt.
Transformer fördern bedeutende Fortschritte in der KI-Forschung und -Innovation, wie z. B. Positionscodierung und Mechanismen zur Selbstaufmerksamkeit. Die Positionscodierung hilft Modellen, die Position von Wörtern in einer Sequenz zu verfolgen, während diese mit Selbstaufmerksamkeit die Wichtigkeit verschiedener Wörter abwägen, basierend auf der jeweiligen Relevanz für den Gesamtkontext. Diese Innovationen haben zur beschleunigten Entwicklung neuer KI-Architekturen und -Anwendungen geführt.
Ähnlich wie die Eingaben, die sie erhalten, sind Transformer-Modelle komplex: Sie basieren auf mehreren Softwareebenen, die zusammenarbeiten, um relevante, intelligente Ausgaben zu erstellen. Für diesen Prozess sind die folgenden Komponenten von entscheidender Bedeutung:
- Eingabeeinbettungen
- Positionscodierung
- Transformer-Block
- Lineare/Softmax-Blöcke
Eingabeeinbettungen wandeln Eingabesequenzen in mathematische Vektoren um, die von KI-Modellen verarbeitet werden können. Token (z. B. Wörter) werden in Vektoren umgewandelt, die semantische und syntaktische Informationen enthalten, die während des Trainings gelernt wurden.
Positionscodierung fügt der Einbettung jedes Tokens eindeutige Signale hinzu, um seine Position in der Sequenz anzugeben. So wird sichergestellt, dass das Modell die Reihenfolge der Token beibehält und ihren Kontext innerhalb der Sequenz versteht.
Jeder Transformer-Block besteht aus einem Multi-Head-, also einem mehrköpfigen Selbstaufmerksamkeitsmechanismus und einem neuronalen Feedforward-Netz. Die Wichtigkeit verschiedener Token wird durch Selbstaufmerksamkeit abgewogen, während das Feed-Forward-Netzwerk diese Informationen verarbeitet.
Der lineare Block ordnet komplexe interne Darstellungen dem ursprünglichen Eingabebereich zu. Die Softmax-Funktion wandelt die Ausgabe dann in eine Wahrscheinlichkeitsverteilung um, die die Konfidenz des Modells für jede mögliche Vorhersage darstellt.
Die Umwandlung komplexer Eingabesequenzen in relevante Ausgaben ist keine einfache Aufgabe. Sie basiert auf mehreren wichtigen Schritten, die die oben genannten Schlüsselkomponenten umfassen. Diese Softwareebenen versuchen, die Funktion des menschlichen Gehirns zu replizieren und arbeiten zusammen, um dem System die Verarbeitungsleistung zu geben, die es braucht, um schwierige Probleme zu lösen. Diese neuronalen Netze verarbeiten alle Teile der Datensequenz gleichzeitig. Dabei durchlaufen die Daten die folgenden Schritte:
- Die Eingabesequenz wird in Zahlenfolgen umgewandelt, die als Einbettungen bezeichnet werden und die semantische Bedeutung der Token repräsentieren.
- Die Positionscodierung fügt der Einbettung jedes Tokens eindeutige Signale hinzu, um die Reihenfolge der Token in der Sequenz beizubehalten.
- Der Multi-Head-Aufmerksamkeitsmechanismus verarbeitet diese Einbettungen, um verschiedene Beziehungen zwischen Token zu erfassen.
- Layer-Normalisierung und Residualverbindungen stabilisieren und beschleunigen den Trainingsprozess.
- Die Ausgabe der Selbstaufmerksamkeitsebene durchläuft neuronale Feedforward-Netze für nicht lineare Umwandlungen.
- Hierbei werden mehrere Transformer-Blöcke gestapelt, die jeweils die Ausgabe der vorherigen Ebene optimieren.
- Bei Aufgaben wie Übersetzung generiert ein separates Decoder-Modul die Ausgabesequenz.
- Das Modell wird mithilfe von überwachtem Lernen trainiert, um den Unterschied zwischen Vorhersagen und Grundwissen (Ground-Truth-Daten) zu minimieren.
- Während der Schlussfolgerungen (Inferenz) verarbeitet das trainierte Modell neue Eingabesequenzen, um Vorhersagen oder Darstellungen zu generieren.
Transformer unterstützen nahezu grenzenlose Anwendungen im Unternehmen: Sie können komplexe Datenverarbeitungsaufgaben automatisieren, Kundeninteraktionen verbessern und Innovationen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Kreativbranche vorantreiben. Zu den bekannteren Anwendungsbereichen von Transformer-Modellen gehören:
- Natural Language Processing
- Maschinelle Übersetzung
- Spracherkennung
- Bildgenerierung
- DNA-Sequenzanalyse
- Proteinstrukturanalyse
Transformer ermöglichen es Maschinen, menschliche Sprache genauer zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Das unterstützt Anwendungen wie das Zusammenfassen von Dokumenten oder virtuelle Assistenten, die auf einem präzisen Sprachverständnis basieren.
Transformer ermöglichen auch genaue Echtzeit-Übersetzungen zwischen verschiedenen Sprachen. Die Fähigkeit von Transformern, Abhängigkeiten und Kontext über lange Sequenzen hinweg zu verarbeiten, verbessert die Genauigkeit der Übersetzungen erheblich – insbesondere im Vergleich zu früheren Lösungen, die per Suchen und Ersetzen funktioniert haben.
Transformer können Speech-to-Text-Anwendungen verbessern, indem sie gesprochene Sprache mit hoher Genauigkeit in geschriebenen Text verwandeln. Das ist besonders nützlich bei der Entwicklung sprachgesteuerter Anwendungen und bei der Verbesserung der Barrierefreiheit für Menschen mit eingeschränktem Hörvermögen.
Bildgenerierungsmodelle verwenden Transformer, um visuelle Medien aus Textbeschreibungen zu erstellen, und verbinden dabei Natural Language Processing und Computervision. Diese Funktion wird in kreativen Anwendungen, im Marketing und weiteren Bereichen verwendet.
Indem DNA-Sequenzen ähnlich wie Text behandelt werden, können Transformer darin trainiert werden, genetische Mutationen vorherzusagen, genetische Muster zu verstehen und krankheitsbezogene Bereiche zu identifizieren.
Transformer können die Sequenzaufbau von Aminosäuren in Proteinen modellieren und ihre 3D-Strukturen vorhersagen. Dieses Wissen ist entscheidend für die Arzneimittelforschung und das Verständnis biologischer Prozesse.
Durch fortschrittliche Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelle Übersetzung, Spracherkennung und vieles mehr haben Transformer die Art und Weise, wie Unternehmen KI nutzen, für immer verändert und den Betrieb in zahlreichen Branchen und Märkten verbessert. Doch nicht bei jedem KI-Ansatz wird die Transformer-Technologie optimal genutzt.
ServiceNow ist ein wichtiger Partner, wenn es um den richtigen Einsatz von KI zur Optimierung des Geschäfts geht. Die Anwendungspalette von ServiceNow basiert auf der KI-gestützten Now Platform® und umfasst KI- sowie Transformer-Modelle, um einfachen Zugang zu Sprachverständnis, prädiktiven Analysen, automatisierten Workflows und vielem mehr zu ermöglichen. Mit diesen Tools können Unternehmen den Betrieb wie nie zuvor optimieren, indem sie Kundeninteraktionen verbessern, klare Einblicke gewinnen und komplexe Daten in einen echten Wettbewerbsvorteil verwandeln.
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