25 Vergleich von Transformers mit klassischen neuronalen Netzen

25.1 Einführung

Transformers haben in den letzten Jahren klassische neuronale Netzwerke in vielen Anwendungsbereichen übertroffen. Insbesondere in Natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), Bildverarbeitung (Computer Vision, CV) und Sequenzmodellierung haben sie rekurrente neuronale Netze (RNNs, LSTMs) und teilweise sogar Convolutional Neural Networks (CNNs) ersetzt.

Dieser Vergleich zeigt die Unterschiede, Vorteile und Nachteile zwischen Transformers, RNNs (LSTMs, GRUs) und CNNs.

25.2 Vergleich: Transformer vs. RNNs (LSTMs, GRUs)

Merkmal	Transformer	RNNs / LSTMs / GRUs
Architektur	Basierend auf Self-Attention, kein sequentieller Durchlauf	Verarbeitung von Daten sequenziell
Rechenaufwand	Hohe Parallelisierbarkeit → schnelleres Training	Training erfolgt schrittweise, daher langsamer
Langfristige Abhängigkeiten	Modelliert langfristige Abhängigkeiten sehr gut	Schwierigkeiten bei sehr langen Sequenzen (Vanishing Gradient Problem)
Parallelisierbarkeit	Sehr hoch (alle Token werden gleichzeitig verarbeitet)	Gering (Sequenz wird Schritt für Schritt verarbeitet)
Speicherbedarf	Hoch, da Attention-Matrizen quadratisch mit der Sequenzlänge skalieren	Niedriger, da weniger Berechnungen für jede Zeitstufe
Einsatzgebiete	NLP (GPT, BERT), Computer Vision (ViT), generative KI	Spracherkennung, Zeitreihenprognosen, maschinelle Übersetzung (früher)
Trainierbarkeit	Skalierbar auf riesige Datensätze, GPUs/TPUs optimiert	Training schwieriger und ineffizient für lange Sequenzen
Datenabhängigkeit	Funktioniert am besten mit sehr großen Datenmengen	Funktioniert auch mit kleineren Datensätzen

25.2.1 Fazit:

✅ Transformers sind RNNs/LSTMs überlegen, weil sie langfristige Abhängigkeiten besser erfassen, massiv parallelisierbar sind und schneller trainiert werden können.
❌ Nachteil: Transformers benötigen mehr Rechenleistung und Speicher.

25.3 Vergleich: Transformer vs. CNNs

Merkmal	Transformer	Convolutional Neural Networks (CNNs)
Architektur	Self-Attention verarbeitet das gesamte Bild oder den gesamten Text	Faltungsoperationen extrahieren lokale Merkmale
Lokal vs. Global	Erfasst globale Zusammenhänge in Bildern/Texten sofort	Erfasst lokale Muster, benötigt tiefe Schichten für globale Muster
Rechenaufwand	Hoher Rechenaufwand, quadratisch mit der Eingabegröße	Effizient durch lokale Filter, aber tiefere Netzwerke erforderlich
Parallele Verarbeitung	Hoch, Self-Attention erlaubt simultane Verarbeitung	Hoch, aber nicht für sequenzielle Daten
Skalierbarkeit	Gut skalierbar mit großen Modellen (z. B. ViT)	CNNs werden für sehr große Modelle ineffizient
Interpretierbarkeit	Attention Scores zeigen direkt die relevanten Bereiche	Feature Maps zeigen extrahierte Merkmale, schwer interpretierbar
Einsatzgebiete	NLP, Computer Vision, generative Modelle (z. B. DALL·E)	Bildverarbeitung, Objekterkennung, Bildklassifikation
Datenbedarf	Sehr hoch, benötigt große Datensätze zum Training	Funktioniert oft mit kleineren Datensätzen besser

25.3.1 Fazit:

✅ Transformers (z. B. Vision Transformers, ViT) haben CNNs in bestimmten Bildverarbeitungsaufgaben überholt, weil sie globale Zusammenhänge ohne räumliche Einschränkungen erfassen können.
❌ CNNs sind effizienter für klassische Bildverarbeitung, besonders wenn weniger Daten vorhanden sind.

25.4 Anwendungsbereiche

Anwendung	Transformer	RNN / LSTM / GRU	CNN
Maschinelle Übersetzung	✅ Standard (z. B. GPT, BERT, T5)	❌ Veraltet (Google Translate früher mit LSTMs)	❌ Nicht geeignet
Textgenerierung	✅ GPT-4, ChatGPT	❌ Schwierigkeiten mit langen Kontexten	❌ Nicht geeignet
Spracherkennung	✅ Whisper, Wav2Vec	✅ DeepSpeech, früher Stand der Technik	❌ Nicht geeignet
Objekterkennung	✅ DETR (Transformer-basiert)	❌ Nicht geeignet	✅ YOLO, Faster R-CNN
Bildklassifikation	✅ Vision Transformer (ViT)	❌ Nicht geeignet	✅ ResNet, EfficientNet
Zeitreihenanalyse	✅ Transformer Time Series Models	✅ Gut geeignet für Prognosen	❌ Nicht geeignet

25.5 Vor- und Nachteile von Transformers gegenüber klassischen neuronalen Netzen

Vorteil	Transformer	RNNs / LSTMs	CNNs
Lange Abhängigkeiten	✅ Sehr gut	❌ Problematisch	❌ Nicht geeignet
Parallelisierung	✅ Hoch	❌ Gering	✅ Hoch
Datenbedarf	❌ Hoch	✅ Geringer	✅ Geringer
Trainierbarkeit	✅ Skalierbar	❌ Langsames Training	✅ Schnell trainierbar
Energieeffizienz	❌ Hoher Speicher- und Rechenbedarf	✅ Niedriger	✅ Effizient
Anwendbarkeit auf Text	✅ Optimal	✅ Funktioniert, aber veraltet	❌ Nicht geeignet
Anwendbarkeit auf Bilder	✅ Funktioniert (ViT, DETR)	❌ Nicht geeignet	✅ Optimal

25.5.1 Wann sind Transformers besser?

✅ Textverarbeitung & NLP → ChatGPT, Übersetzungen, Spracherkennung
✅ Generative Modelle → KI-Bildgenerierung (DALL·E, Stable Diffusion)
✅ Langfristige Abhängigkeiten → Zeitreihenanalyse, Videoverarbeitung
✅ Bildverarbeitung mit globalen Features → Vision Transformers (ViT, DETR)

25.5.2 Wann sind klassische neuronale Netze besser?

✅ CNNs für Bilder → Effizienter für Bildklassifikation & Objekterkennung
✅ LSTMs für Zeitreihen & Spracherkennung → Niedrigerer Speicherverbrauch, wenn lange Sequenzen nicht nötig sind
✅ Kleine Datensätze → CNNs und LSTMs funktionieren oft mit weniger Trainingsdaten besser

➡ Zusammenfassung:
📌 Transformers dominieren NLP und gewinnen in der Bildverarbeitung an Bedeutung.
📌 CNNs bleiben für klassische Bildverarbeitung relevant, RNNs/LSTMs verlieren an Bedeutung.
📌 Der Hauptnachteil von Transformers ist der hohe Speicher- und Rechenbedarf.

🔥 Zukunftstrend: Hybrid-Modelle mit Transformers und CNNs oder effizientere Transformers (z. B. Sparse Transformers) werden die nächsten Innovationen im Deep Learning vorantreiben.