Transformer

Die Gemini-Modelle von Google haben durch die Einführung nativer Multimodalität, riesiger Kontextfenster und wichtiger architektonischer Optimierungen neue Maßstäbe für KI-Fähigkeiten gesetzt. Im Gegensatz zu älteren Modellen wie GPT-3 oder BERT ist Gemini von Anfang an für die Verarbeitung mehrerer Datentypen ausgelegt und nutzt hocheffiziente Aufmerksamkeitsmechanismen.

In den letzten Jahren haben Generative Pre-trained Transformers (GPT) die künstliche Intelligenz revolutioniert. Von Programmierassistenten bis hin zu Konversationsagenten treiben GPT-basierte Modelle heute die fortschrittlichsten generativen Anwendungen an. Aber wie funktioniert diese Technologie eigentlich? Während Modelle wie BERT den Encoder-Teil des Transformers nutzen, um Text bidirektional zu verstehen, ist GPT eine Decoder-only-Architektur, die für die autoregressive Vorhersage des nächsten Tokens konzipiert ist. In diesem Blog werden wir die Funktionsweise des GPT-Transformers entmystifizieren, tief in den kausalen Self-Attention-Mechanismus eintauchen und ihn im Code implementieren.

Jahrelang waren Recurrent Neural Networks (RNNs) und Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke die unbestrittenen Champions der sequentiellen Datenverarbeitung. Sie trieben modernste Übersetzungssysteme, Sprachassistenten und Textgenerierungsmodelle an. Im Jahr 2017 führte das bahnbrechende Paper „Attention Is All You Need“ (Vaswani et al.) jedoch die Transformer-Architektur ein. Innerhalb weniger Jahre wurden RNNs und LSTMs fast vollständig aus den gängigen KI-Modellen verdrängt.

Im Jahr 2018 veröffentlichten Google-Forscher ein bahnbrechendes Paper mit dem Titel „BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding“ (Devlin et al.). Diese Arbeit hat das Feld der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) grundlegend verändert. Vor BERT verarbeiteten Modelle Text sequentiell von links nach rechts oder von rechts nach links. BERT führte eine Methode ein, um Sprachdarstellungen zu trainieren, die den Kontext aus beiden Richtungen gleichzeitig betrachten.

Im Jahr 2017 veränderte sich die Landschaft der künstlichen Intelligenz durch die Veröffentlichung des bahnbrechendenden Papers „Attention Is All You Need“ von Vaswani et al. für immer. Das Paper stellte den Transformer vor, eine revolutionäre neuronale Netzwerkarchitektur, die Rekursion (RNNs, LSTMs) vollständig verwarf und sich stattdessen dafür entschied, sequentielle Daten mithilfe des Self-Attention-Mechanismus parallel zu verarbeiten.