Das bahnbrechende Paper „Attention Is All You Need“, veröffentlicht 2017 von Vaswani et al., markierte einen Wendepunkt in der Künstlichen Intelligenz, insbesondere in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Es führte das Konzept der Transformer-Architektur ein, das sich schnell als Standard für viele KI-Anwendungen durchsetzte und klassische rekurrente neuronale Netze (RNNs) und LSTMs weitgehend verdrängte.
Vor der Veröffentlichung des Transformers wurden sequentielle Daten wie Text und Sprache hauptsächlich durch rekurrente neuronale Netze (RNNs) und deren Erweiterungen wie LSTMs oder GRUs verarbeitet. Diese Modelle hatten jedoch einige grundlegende Einschränkungen:
Das Paper von Vaswani et al. präsentierte den Transformer als eine vollständig Attention-basierte Architektur, die diese Probleme löste und erhebliche Fortschritte in der NLP-Forschung ermöglichte.
Das zentrale Konzept des Transformers ist der Self-Attention-Mechanismus, der es ermöglicht, jede Position in einer Sequenz mit jeder anderen Position zu verknüpfen, unabhängig von der Distanz. Dadurch kann das Modell parallele Berechnungen durchführen und gleichzeitig Abhängigkeiten zwischen weit entfernten Wörtern erfassen.
Self-Attention berechnet gewichtete Beziehungen zwischen allen Token einer Eingabesequenz. Jedes Wort in einem Satz wird mit allen anderen Wörtern verglichen, um deren Relevanz zu bestimmen.
Die Berechnung erfolgt über folgende Schritte:
Erzeugung von Query, Key und Value
Berechnung der Attention-Werte
[ (Q, K, V) = ( ) V ]
Gewichtete Aggregation
📌 Ergebnis: Jeder Token in einer Sequenz „sieht“ alle anderen Token gleichzeitig und kann so kontextbezogene Entscheidungen treffen, unabhängig von ihrer Position in der Eingabe.
Der Transformer besteht aus mehreren Encoder- und Decoder-Blöcken, die jeweils aus folgenden Komponenten bestehen:
🔹 Encoder (mehrere Schichten): - Self-Attention: Berechnet kontextuelle Beziehungen zwischen Tokens. - Feedforward-Netzwerk: Nichtlineare Transformation der Attention-Ergebnisse. - Layer-Normalisierung & Residualverbindungen: Verbessern die Stabilität des Trainings.
🔹 Decoder (mehrere Schichten): - Masked Self-Attention: Verhindert, dass Tokens zukünftige Wörter „sehen“ (wichtig für Textgenerierung). - Encoder-Decoder-Attention: Bezieht sich auf den Encoder-Output für kontextabhängige Generierung.
✅ Parallele Verarbeitung - Kein schrittweises Verarbeiten wie in RNNs, sondern vollständige Berechnung auf Basis der gesamten Eingabe.
✅ Lange Abhängigkeiten - Kann Beziehungen zwischen weit auseinanderliegenden Token erfassen.
✅ Bessere Skalierbarkeit - Ermöglicht den Einsatz in riesigen Modellen wie GPT-4 und BERT.
✅ State-of-the-Art-Performance - Übertrifft RNNs und LSTMs in nahezu allen NLP-Aufgaben.
Seit der Veröffentlichung von „Attention is All You Need“ hat die Transformer-Architektur eine Revolution in der KI ausgelöst. Sie bildet die Grundlage für zahlreiche State-of-the-Art-Modelle:
📌 BERT (2018) → Kontextsensitives
Sprachverständnis
📌 GPT (2018 – heute) → Textgenerierung, Chatbots
📌 T5, XLNet → Verbesserte Sprachverarbeitung
📌 Vision Transformer (ViT) → Anwendung von
Self-Attention auf Bilder
📌 AlphaFold → Proteinfaltung mit
Transformer-Mechanismus
Das Paper „Attention is All You Need“ revolutionierte die Welt der Künstlichen Intelligenz durch die Einführung des Transformers. Durch den Self-Attention-Mechanismus wurde es möglich, Text-, Bild- und Sequenzdaten effizient und leistungsstark zu verarbeiten. Heute sind Transformer-basierte Modelle die führende Architektur in den Bereichen NLP, Computer Vision und Wissenschaft.