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Die revolutionäre Kraft der Transformer-Modelle

Der Kopf einer Frau, die für Künstliche Intelligenz und die Vernetzung über das Netz steht
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Eine Reise durch die Technologie, die Natural Language Processing verändert hat

Transformer-Modelle haben die Landschaft des maschinellen Lernens in den letzten Jahren revolutioniert, insbesondere im Bereich des Natural Language Processing (NLP). Ursprünglich 2017 im Artikel „Attention Is All You Need“ vorgestellt, bieten diese Modelle eine innovative Architektur, die sich von traditionellen sequenziellen Modellen wie RNNs und LSTMs unterscheidet.

Durch den Einsatz von “Attention”-Mechanismen können Transformer-Modelle komplexe Abhängigkeiten in Daten erkennen und effizient verarbeiten, was zu beeindruckenden Fortschritten in einer Vielzahl von Anwendungen geführt hat – die derzeit populärste ist ChatGPT.

In meinem Vortrag bei den IONOS Technical Talks in Erfurt habe ich die zugrundeliegende Technologie beleuchtet. Beginnend mit einer kurzen Einführung in die Grundlagen von Neuronalen Netzen, stelle ich die Schlüsselinnovationen vor und erläutere die grundlegende Funktionsweise eines Transformer-Modells.

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