Transformer Architektur (5)

Die Transformer-Architektur ist ein fortschrittlicher Ansatz in der Welt der Künstlichen Intelligenz, speziell in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Um dieses Konzept für Nicht-Technologen zu erklären, können wir es mit der Arbeitsweise eines sehr aufmerksamen Lesers vergleichen, der nicht nur jedes Wort in einem Text beachtet, sondern auch, wie jedes Wort mit jedem anderen Wort in Beziehung steht.

Grundkonzept der Transformer-Architektur:

  1. Aufmerksamkeit auf jedes Wort: Stellen Sie sich vor, Sie lesen einen Text und können gleichzeitig jedem Wort Ihre volle Aufmerksamkeit schenken. Sie verstehen nicht nur jedes Wort für sich, sondern auch, wie es im Kontext des gesamten Textes steht. Transformer-Modelle tun genau das durch einen Prozess namens „Attention“ (Aufmerksamkeit). Sie analysieren jedes Wort im Kontext aller anderen Wörter, um dessen Bedeutung besser zu verstehen.
  2. Verarbeitung aller Wörter gleichzeitig: Im Gegensatz zu früheren Techniken, die einen Text Wort für Wort nacheinander lesen, können Transformer alle Wörter eines Textes gleichzeitig verarbeiten. Das ermöglicht eine sehr schnelle und effiziente Analyse des gesamten Textes.
  3. Verstehen von Zusammenhängen: Durch diese umfassende Aufmerksamkeit auf alle Wörter gleichzeitig erfasst ein Transformer-Modell komplexe Zusammenhänge und Nuancen in Texten. Es kann wichtige von unwichtigen Informationen unterscheiden und versteht, wie die Bedeutung eines Wortes durch die umgebenden Wörter beeinflusst wird.

Anwendungsbereiche:

Transformer-Modelle werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter das Übersetzen von Sprachen, das Erstellen von Zusammenfassungen von Texten, das Beantworten von Fragen und sogar das Generieren neuer, kreativer Texte.

Warum sind Transformer so revolutionär?

Die Transformer-Architektur hat die Art und Weise, wie Maschinen Text verstehen, revolutioniert, da sie ein tieferes und flexibleres Verständnis von Sprache ermöglicht. Dies führt zu einer natürlicheren und effektiveren Interaktion zwischen Menschen und KI-basierten Systemen.

Um die Komplexität von Transformer zu begreifen, muss ich etwas technischer werden.

Die Transformer-Architektur, die erstmals im Paper „Attention Is All You Need“ vorgestellt wurde, hat die Welt des maschinellen Lernens, insbesondere in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), revolutioniert.

Kernkomponenten und technische Details:

  1. Self-Attention-Mechanismus: Eine Schlüsselinnovation der Transformer ist der Self-Attention-Mechanismus. Dieser ermöglicht es dem Modell, die Beziehungen zwischen allen Wörtern in einem Satz oder Textabschnitt zu bewerten. Mathematisch wird dies durch Berechnung von Attention-Scores erreicht, die angeben, wie stark jedes Wort im Text auf jedes andere Wort „achten“ sollte.
  2. Multi-Head Attention: Transformer nutzen eine Struktur namens Multi-Head Attention. Dies ermöglicht es dem Modell, Informationen aus verschiedenen Repräsentationsunterräumen parallel zu betrachten. Konkret bedeutet dies, dass das Modell verschiedene Aspekte der Daten (wie Bedeutung, Ton und Kontext) gleichzeitig analysieren kann.
  3. Positional Encoding: Da Transformer keine rekurrenten Schichten wie frühere Modelle (Recurrent Neural Networks) nutzen, benötigen sie eine Methode, um die Reihenfolge der Wörter zu berücksichtigen. Positional Encodings werden zu den Eingabedaten hinzugefügt, um die Position jedes Wortes im Satz zu vermitteln. Diese Encodings verwenden oft Sinus- und Kosinusfunktionen verschiedener Frequenzen.
  4. Layer-Normalization und Feed-Forward Netzwerke: Jeder ‚Attention‘-Block in einem Transformer wird gefolgt von Layer-Normalization und einem einfachen Feed-Forward-Netzwerk. Diese Komponenten helfen, die Transformationen stabil und effizient zu halten.
  5. Stacking von Layern: In einem typischen Transformer-Modell werden mehrere Schichten von Attention- und Feed-Forward-Netzwerken gestapelt. Dies ermöglicht es dem Modell, ein immer tieferes Verständnis der Eingabedaten zu erlangen.
  6. Encoder-Decoder-Architektur: Viele Transformer-Modelle verwenden eine Encoder-Decoder-Struktur. Der Encoder verarbeitet die Eingabe, während der Decoder daraufhin die Ausgabe generiert. Dies ist besonders relevant für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung.

Durch die Kombination dieser technischen Elemente können Transformer komplexe sprachliche Muster erkennen und verarbeiten, was sie für eine Vielzahl von NLP-Aufgaben äußerst leistungsfähig macht. Von maschineller Übersetzung bis hin zur Textgenerierung ermöglicht diese Architektur ein beispielloses Niveau an Sprachverständnis und -bearbeitung.

Insbesondere jedoch die Möglichkeit Daten parallel zu verarbeiten hat der Transformer Architektur zum Durchbruch verholfen. Denn mit Hilfe von vielen GPUs (Graphical Processing Units) konnte massiv parallel das Modell trainiert werden. Das ist auch der Grund, warum das Trainieren eines eigenen LLM Modells so teuer ist. Denn eine einzelne Grafikkarte von Nvidia, der A100 z.B. der für diese Tasks vorgesehen ist, kostet rund 10.000 USD – 15.000 USD. Um Referenz Werte zu haben: Laut Online Quellen wurde für ChatGPT mit 30.000 A100s trainiert. Doch nicht nur für das Training, sondern auch für den Betrieb von ChatGPT werden so viele GPUs gebraucht. Jetzt hat OpenAI natürlich hunderte von Millionen Nutzer, für den Einsatz in einem geschlossenen Unternehmen kommt man sicherlich mit weniger aus 😉

Das folgende ist für den Business Einsatz und C-Level Personen nicht unbedingt interessant, aber ich will einen technischen Deep Dive machen, um zu zeigen warum der Transformer so revolutionär ist. Dieser Part kann ruhig überflogen werden, wenn sie nur der Business Einsatz interessiert.

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