{"id":191370,"date":"2024-01-15T05:53:14","date_gmt":"2024-01-15T04:53:14","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=191370"},"modified":"2024-01-15T05:57:59","modified_gmt":"2024-01-15T04:57:59","slug":"das-transformer-neural-network-eine-revolution-im-nlp-bereich","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/das-transformer-neural-network-eine-revolution-im-nlp-bereich","title":{"rendered":"Das Transformer Neural Network, eine Revolution im NLP-Bereich"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"191370\" class=\"elementor elementor-191370\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-096284b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"096284b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6f56a92 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6f56a92\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Dass die k\u00fcnstliche Intelligenz so schnell voranschreitet, ist der Entwicklung neuronaler Netze zu verdanken.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f7ab51 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3f7ab51\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Seit 2017 gibt es ein neues Architekturmodell: <strong>Transformer Neural Networks (oder transformierende neuronale Netze &#8211; TNN).<\/strong> Anstatt auf starren sequentiellen Strukturen zu basieren, setzen diese Modelle auf innovative Mechanismen, die die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bert\">Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache revolutionieren.<\/a> Erfahre mehr \u00fcber <strong>Transformer Neural Networks.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-893185c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"893185c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-06bc2ed elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"06bc2ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist ist ein Transformer Neural Network?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af67c8d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"af67c8d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">TNNs, eine Revolution im NLP<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d91650e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d91650e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das <strong>transformer neural network<\/strong>\u00a0ist eine <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\">Architektur f\u00fcr neuronale Netze,<\/a> die durch den Artikel &#8222;Attention is All You Need&#8220; im Jahr 2017 eingef\u00fchrt wurde. Das TNN nutzt Aufmerksamkeitsmechanismen, um <strong>Aufgaben von Sequenz zu Sequenz zu l\u00f6sen<\/strong> und dabei leicht mit langfristigen Abh\u00e4ngigkeiten umzugehen. Mit anderen Worten: Dieses Architekturmodell folgt nicht einer sequentiellen Struktur. Dies erleichtert die parallele Datenverarbeitung und beschleunigt das Training von Modellen. Das ist besonders interessant f\u00fcr <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\">lange Sequenzen beim Deep Learning.<\/a><\/p><p><strong>Zur Erinnerung:<\/strong> Ein <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/recurrent-neural-network\">neuronales Netz<\/a> versteht den Kontext und die Bedeutung eines Textes, indem es den Beziehungen in den sequentiellen Daten folgt. Aber sehr oft sind diese Sequenzen starr. Das kann die Datenverarbeitung verlangsamen. Im Gegensatz dazu sind transformative Modelle bei der Verarbeitung dieser Daten flexibler. Sie k\u00f6nnen erkennen, wie sich Datenelemente, auch wenn sie weit voneinander entfernt sind, gegenseitig beeinflussen k\u00f6nnen.<\/p><p>In dieser Hinsicht hat <strong>TNN<\/strong> den <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nlp-natural-language-processing-eine-einfuhrung\">Bereich der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) revolutioniert<\/a> und eine Welle von Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens ausgel\u00f6st. Das geht so weit, dass einige Experten sie als &#8222;transformative KI&#8220; oder &#8222;Basismodelle&#8220; bezeichnen.<\/p><p>Au\u00dferdem stellen sie eine beeindruckende Entwicklung im Vergleich zu den traditionelleren Modellen der rekurrenten neuronalen Netze (RNN) oder der Faltungsmodelle (CNN) dar.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8135f1e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8135f1e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">TNN, RNN et CNN<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-70120c5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"70120c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Vor den<strong> Transform Neural Networks<\/strong> haben KI-Experten andere Architekturmodelle verwendet. Und zwar:<\/p><ul><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/recurrent-neural-network\">RNNs<\/a>: Rekurrente neuronale Netze verarbeiten Daten sequentiell. RNNs analysieren die Informationen dann langsamer und k\u00f6nnen Schwierigkeiten mit langfristigen Abh\u00e4ngigkeiten haben.<\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/convolutional-neural-network-2\">CNN:<\/a> Neuronale Netze mit Faltung sind f\u00fcr die Verarbeitung von Bildern und strukturierten Daten konzipiert. Dazu verwenden sie Faltungsschichten (um lokale Merkmale aus den Eingabedaten zu extrahieren), und Pooling-Schichten (um die Dimensionalit\u00e4t der extrahierten Merkmale zu reduzieren).<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53c29b4 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"53c29b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Neural_Network_Transformers1.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d52f0d elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4d52f0d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Mehr \u00fcber TNN erfahren<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-27e9627 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"27e9627\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Diese beiden Modelle sind in der Regel f\u00fcr die <strong>Durchf\u00fchrung bestimmter Aufgaben konzipiert<\/strong>. Im Gegensatz dazu wurde das transformer neural network f\u00fcr die Verarbeitung von nat\u00fcrlicher Sprache entwickelt.<\/p><p>Im Gegensatz zu den beiden anderen ist es aber auch sehr n\u00fctzlich, um eine Vielzahl von Aufgaben zu erf\u00fcllen, wie z. B. Bilderzeugung, maschinelle \u00dcbersetzung, sequenzielle Verarbeitung oder Datendarstellung. Diese Anpassung und Flexibilit\u00e4t wurde durch die <strong>Funktionsprinzipien des TNN<\/strong> erm\u00f6glicht.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f9ea516 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f9ea516\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-273d8e2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"273d8e2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert das neuronale Transformatorennetz?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e3befd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6e3befd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um so effektiv zu sein, beruht das transformer neural network auf vier grundlegenden Prinzipien:<\/p><ul><li><strong>Aufmerksamkeitsmechanismus (oder Selbstaufmerksamkeit):<\/strong> Dank dieses Mechanismus ist das TNN in der Lage, sich auf verschiedene Teile der Eingabesequenz zu konzentrieren. Es gewichtet jeden Teil entsprechend seiner Bedeutung f\u00fcr die spezifische Aufgabe, die es zu bew\u00e4ltigen hat.<\/li><li><strong>Encoder und Decoder:<\/strong> Encoder verarbeiten einen Teil der Eingabesequenz, w\u00e4hrend Decoder einen Teil der Ausgabesequenz erzeugen. Diese Technologien erm\u00f6glichen es dem neuronalen Netzwerk, besonders flexibel zu sein und sich an verschiedene Aufgaben anzupassen.<\/li><li><strong>Positionskodierungen:<\/strong> Sie geben dem Modell Informationen \u00fcber die relative Position der Elemente in der Sequenz. Dies ist besonders wichtig, wenn es keine wiederkehrenden Strukturen gibt.<\/li><li><strong>Multi-head attention:<\/strong> Dies erm\u00f6glicht es dem TNN, verschiedene Darstellungen parallel zu verarbeiten. Dadurch ist das Modell in der Lage, komplexe Beziehungen zu erfassen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eaf82a2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"eaf82a2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d8bdc44 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d8bdc44\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wozu dienen Transformationsvorlagen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0e8c6fc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0e8c6fc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wie wir gesehen haben, sind transform neural network sehr flexibel und anpassungsf\u00e4hig. Aber was tun sie konkret? Hier sind einige Beispiele f\u00fcr die Anwendung von Transformer-Modellen :<\/p><ul><li><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nlp-language-translation-alles-was-du-wissen-musst\">Text\u00fcbersetzung:<\/a> <\/strong>F\u00fcr Menschen mit H\u00f6rverlust sind sie in der Lage, m\u00fcndliche Reden fast in Echtzeit in schriftlichen Text umzuwandeln.<\/li><li><strong>Sequenzverst\u00e4ndnis:<\/strong> Eine gro\u00dfe Hilfe f\u00fcr Wissenschaftler: Die Basismodelle k\u00f6nnen die Genketten in der DNA oder die Aminos\u00e4uren in den Proteinen verstehen. Dadurch kann die Entwicklung von Medikamenten beschleunigt werden.<\/li><li><strong>Erkennung von Anomalien:<\/strong> In Banken oder Industrieunternehmen k\u00f6nnen <strong>TNN<\/strong> Betr\u00fcgereien oder Anomalien in Produktionsketten erkennen. So k\u00f6nnen die betroffenen Unternehmen schnell reagieren.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f5ec0e4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f5ec0e4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Diese Architekturen sind so effizient, dass sie von den beliebtesten und effektivsten<strong> KI-Modellen wie GPT und BERT verwendet werden.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1298f2f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1298f2f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4855bd2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4855bd2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Lerne alles \u00fcber TNN mit DataScientest<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-55c3451 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"55c3451\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Aufgrund ihrer Flexibilit\u00e4t und Effizienz sind <strong>Transform Neural Networks<\/strong> ein Muss f\u00fcr alle (zuk\u00fcnftigen) Datenwissenschaftler. Daf\u00fcr sind jedoch technische F\u00e4higkeiten erforderlich, die man nicht von heute auf morgen erwerben kann. Um Transformationsmodelle effektiv nutzen zu k\u00f6nnen, bedarf es einer entsprechenden Ausbildung. Mit DataScientest ist genau das m\u00f6glich. 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Es gewichtet jeden Teil entsprechend seiner Bedeutung f\u00fcr die spezifische Aufgabe, die es zu bew\u00e4ltigen hat.\n      - Encoder und Decoder: Encoder verarbeiten einen Teil der Eingabesequenz, w\u00e4hrend Decoder einen Teil der Ausgabesequenz erzeugen. Diese Technologien erm\u00f6glichen es dem neuronalen Netzwerk, besonders flexibel zu sein und sich an verschiedene Aufgaben anzupassen.\n      - Positionskodierungen: Sie geben dem Modell Informationen \u00fcber die relative Position der Elemente in der Sequenz. Dies ist besonders wichtig, wenn es keine wiederkehrenden Strukturen gibt.\n      - Multi-head attention: Dies erm\u00f6glicht es dem TNN, verschiedene Darstellungen parallel zu verarbeiten. 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