Das Transformer-Netzwerk ist eine spezielle Architektur von neuronalen Netzwerken, die insbesondere in der Sprachverarbeitung eingesetzt wird. Sie wurde im Jahr 2017 von Vaswani et al. vorgestellt und hat seitdem in der NLP (Natural Language Processing) -Forschung einen großen Einfluss gehabt.
Im Kern des Transformer-Netzwerks befindet sich eine spezielle Schicht, die als Self-Attention-Schicht bezeichnet wird. In dieser Schicht werden die Worte der Eingabe als Vektoren in einem höherdimensionalen Raum dargestellt. Anschließend wird ein Attention-Mechanismus verwendet, um jedem Wort eine Bedeutung in Bezug auf jedes andere Wort in der Eingabe zuzuweisen. Dadurch kann das Netzwerk besser erkennen, welche Wörter miteinander in Beziehung stehen und welche nicht.
Ein weiteres Merkmal des Transformer-Netzwerks ist die Verwendung von Residual- und Layer-Normalisierungsschichten. Diese Schichten tragen dazu bei, die Stabilität des Modells zu erhöhen und das Verschwinden oder Explodieren von Gradienten während des Trainings zu vermeiden.
Das Transformer-Netzwerk hat in der NLP-Forschung zu bedeutenden Fortschritten geführt, insbesondere bei der maschinellen Übersetzung und der Generierung von Texten. Es hat sich als besonders effektiv erwiesen, da es die Fähigkeit besitzt, lange Abhängigkeiten zwischen Wörtern zu erfassen und gleichzeitig das Training von sehr tiefen neuronalen Netzwerken ermöglicht.
