„Transformers“ ist eine Bezeichnung, die sich auf eine wichtige Klasse von maschinellen Lernmodellen und -architekturen bezieht. Diese Modelle wurden erstmals 2017 in einem Forschungspapier mit dem Titel „Attention is All You Need“ von Vaswani et al. vorgestellt und haben seitdem die Welt des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz revolutioniert.
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Die Transformer-Architektur wurde ursprünglich für maschinelles Übersetzen entwickelt, hat sich jedoch als äußerst vielseitig erwiesen und wird heute in einer breiten Palette von Anwendungen eingesetzt, darunter:
- Maschinelles Übersetzen: Transformers sind besonders effektiv bei der automatischen Übersetzung von Texten zwischen verschiedenen Sprachen. Modelle wie GPT-3 und BERT basieren auf Transformer-Architekturen und sind in vielen Übersetzungsdiensten im Einsatz.
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Transformer-Modelle werden häufig in NLP-Aufgaben wie Sentimentanalyse, Named Entity Recognition, Frage-Antwort-Systemen und Textklassifikation verwendet.
- Sprachgenerierung: Transformers können verwendet werden, um Texte in natürlicher Sprache zu generieren. Dies reicht von Chatbots bis hin zur automatischen Erzeugung von Nachrichtenartikeln oder Geschichten.
- Bildverarbeitung: Neben Text können Transformer-Modelle auch für die Verarbeitung von Bildern verwendet werden, indem sie auf bestimmte Aufgaben wie Bildbeschriftung oder Objekterkennung angewendet werden.
- Autonome Systeme: In autonomen Fahrzeugen und Robotern werden Transformer-Modelle zur Verarbeitung sensorischer Daten und zur Entscheidungsfindung eingesetzt.