Im Jahr 2017 veröffentlichten Forscher von Google Brain das bahnbrechende Paper „Attention Is All You Need“, das die Art und Weise, wie KI Sprache verarbeitet, radikal veränderte. Bis dahin dominierten rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs) und ihre Weiterentwicklungen wie LSTMs (Long Short-Term Memory) und GRUs (Gated Recurrent Units) das Feld der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Diese Modelle verarbeiteten Text sequenziell, also Wort für Wort, was jedoch mit Skalierungsproblemen und Leistungsengpässen verbunden war.
Der Transformer-Ansatz von Google machte einen radikalen Schnitt: Statt auf sequentielle Verarbeitung setzte das Modell auf die sogenannte Self-Attention, die es ermöglicht, alle Wörter eines Satzes gleichzeitig zu analysieren und deren Beziehungen zueinander zu gewichten. Diese parallele Verarbeitung steigerte nicht nur die Effizienz, sondern löste auch das Problem des Kontextverlusts in langen Texten.
Die Auswirkungen waren revolutionär: Der Transformer bildete die Grundlage für fast alle heutigen generativen KI-Modelle – darunter OpenAIs GPT-Serie, Metas LLaMA, Googles BERT, Claude, Bard und viele weitere. Die Architektur ermöglichte es, KI-Modelle schneller und effizienter auf riesigen Datensätzen zu trainieren.
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