{"id":192842,"date":"2024-02-27T17:39:37","date_gmt":"2024-02-27T16:39:37","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=192842"},"modified":"2024-02-18T18:55:43","modified_gmt":"2024-02-18T17:55:43","slug":"multi-head-attention-eine-umfassende-erklaerung-und-anwendung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/multi-head-attention-eine-umfassende-erklaerung-und-anwendung","title":{"rendered":"Multi-Head-Attention: Eine umfassende Erkl\u00e4rung und Anwendung"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"192842\" class=\"elementor elementor-192842\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2cce12 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f2cce12\" 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-6e967b5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6e967b5\" 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\">Warst du \u00fcberrascht, wie gut eine Konversationsschnittstelle wie ChatGPT mit nat\u00fcrlicher Sprache umgehen kann? Eines der Geheimnisse dieser F\u00e4higkeit liegt in der Multi Head Attention...<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0885472 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0885472\" 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><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/das-transformer-neural-network-eine-revolution-im-nlp-bereich\">NLP (Natural Language Processing)<\/a> hat sich in den letzten Jahren meisterhaft entwickelt. Weniger bekannt ist, dass eine besondere Innovation die F\u00e4higkeit, unsere Sprache zu entschl\u00fcsseln, revolutioniert hat: die <strong>Multi Head Attention.<\/strong><\/p><p>Die Multi Head Attention ist Teil eines besonderen Analysemodells, den Transformers&#8230;<\/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-33596c3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"33596c3\" 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-75db15e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"75db15e\" 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\">Ein Vorher und ein Nachher<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c184025 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c184025\" 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 Transformers gab es zwei Arten von Modellen, die die Sprachverarbeitung dominierten: RNNs und CNNs. Beide hatten Probleme bei der Herangehensweise an das Problem.<\/p><p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/recurrent-neural-network\">RNNs (Recurrent Neuronal Networks)<\/a> verarbeiten Informationen sequentiell, was f\u00fcr einen Text n\u00fctzlich sein kann. Sie haben jedoch Schwierigkeiten mit langen Sequenzen.<\/p><p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/convolutional-neural-network-2\">CNN (Convolutive Neuronal Networks)<\/a> werden vor allem f\u00fcr die Bilderkennung verwendet und auch auf Text angewendet. Ihre Effizienz ist jedoch geringer als die von CNNs.<\/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-ec5340b elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ec5340b\" 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-deep-learning\">\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\">Alles \u00fcber Multi Head Attention lernen<\/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\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b4356f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8b4356f\" 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-6e1b5d1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6e1b5d1\" 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\">Die Transformers<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-992e467 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"992e467\" 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>Am 12. Juni 2017 sorgte ein Artikel von Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar und f\u00fcnf weiteren Forschern f\u00fcr Aufsehen. Unter dem Titel &#8222;Attention Is All You Need&#8220; stellte er eine neue Architektur namens Transformers vor. Dieses Konzept hat zu bedeutenden Fortschritten beim Verst\u00e4ndnis und der Generierung nat\u00fcrlicher Sprache gef\u00fchrt. Es ist die Grundlage f\u00fcr fortschrittliche Modelle wie GPT von OpenAI oder <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bert\">Bert von Google.<\/a><\/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-1783698 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1783698\" 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-ff7b38a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ff7b38a\" 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\">Die wichtigsten Punkte der Transformers<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e62a17a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e62a17a\" 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\/2024\/02\/Multi-Head-Attention-DataScientest1.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-33c43a5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"33c43a5\" 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>Hier sind die wichtigsten Merkmale der Transformers:<\/p><ul><li>Im Gegensatz zu<strong> RNN und CNN<\/strong> analysieren Transformers nicht einzelne W\u00f6rter, sondern verschiedene Teile eines Textes in Sichtweite, um festzustellen, in welcher Beziehung sie zueinander stehen und welche relative Bedeutung sie haben. Dies wird als Aufmerksamkeitsmechanismus bezeichnet.<\/li><li>Dieser Ansatz veranlasst den Transformer-Algorithmus, die Elemente eines Textes parallel und nicht nacheinander anzugehen. Dies f\u00fchrt zu einer schnelleren Verarbeitung.<\/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-32130c5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"32130c5\" 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-0718d14 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0718d14\" 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\">Multi Head Attention<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8a3e1b9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8a3e1b9\" 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><strong>Multi Head Attention<\/strong> ist eines der Hauptmerkmale eines Transformers. In seiner jetzigen Form k\u00f6nnte der Begriff als &#8222;Multiple Head Attention&#8220; \u00fcbersetzt werden. Er bezieht sich auf die F\u00e4higkeit des Aufmerksamkeitsmechanismus, sich gleichzeitig auf mehrere Teile eines Textes zu konzentrieren.<\/p><p>Es ist, als h\u00e4tten wir mehrere Einheiten, die Teile desselben Satzes lesen (die Haupthandlung, die Nebenhandlung, Adjektive, Elemente, die die Zeit der Handlung angeben&#8230;). Jede Einheit versucht, das Verst\u00e4ndnis der Gesamtbedeutung zu verbessern.<\/p><p><strong>Multi Head Attention<\/strong> hilft dabei, den gesamten Kontext eines Satzes zu erfassen, auch wenn dieser lang und komplex sein kann. Das Ergebnis sind Texte, die aussehen, als w\u00e4ren sie von einem Menschen geschrieben worden, wie in <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/chatgpt-wie-funktioniert-dfer-nlp-algorithmus\">ChatGPT oder Bard.<\/a><\/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-942d343 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"942d343\" 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-deep-learning\">\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\">Multi Head Attention trainieren<\/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\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0201022 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0201022\" 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-504794c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"504794c\" 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 Multi Head Attention?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a8e2592 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a8e2592\" 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 l\u00e4uft die Analyse eines Textes nach Multi Head Attention ab? Um es besser zu verstehen, betrachten wir einen Satz wie den folgenden: &#8222;Ridley Scott hat gerade einen Film \u00fcber Napoleon herausgebracht, der vielen Historikern die Haare zu Berge stehen l\u00e4sst.&#8220;<\/p><p><strong>Jedes Wort des Satzes wird in einen Vektor umgewandelt,<\/strong> d. h. eine Menge von Zahlen, die verschiedene Merkmale darstellen. Diese Vektoren stammen aus Modellen des maschinellen Lernens, die auf gro\u00dfe Mengen von Textdaten angewendet wurden. Ein Vektor umfasst mehrere Dimensionen, von denen jede ein Merkmal eines Wortes zusammenfasst: seine Rolle in einem Satz, seine Bedeutung, seine Beziehung zu anderen W\u00f6rtern.<\/p><p><br \/>Der Satz wird in mehrere &#8222;K\u00f6pfe&#8220; unterteilt, die sich jeweils auf einen anderen Teil konzentrieren.<br \/>Jedem Wort im Satz wird ein Aufmerksamkeitswert zugewiesen.<\/p><p>Seine Zuweisung ist das Ergebnis einer komplexen Berechnung. So k\u00f6nnte ein Kopf bewerten, wie wichtig &#8222;Ridley Scott&#8220; im Vergleich zu &#8222;sorti&#8220;, &#8222;Film&#8220;, &#8222;Napoleon&#8220; usw. ist. Eine hohe Punktzahl bedeutet, dass ein Wort sehr wichtig ist, um den entsprechenden Abschnitt zu verstehen. <br \/>Nachdem jeder Kopf seine Punktzahl vergeben hat, kombiniert das Modell diese Informationen, um ein vollst\u00e4ndiges<strong> Bild des Satzes zu erhalten.<\/strong> Das Ergebnis ist ein reiches und nuanciertes Verst\u00e4ndnis.<\/p><p>Im oben genannten Fall w\u00fcrde das Modell einsch\u00e4tzen, dass &#8222;Ridley Scott&#8220; das Hauptsubjekt des Satzes ist, mit der Aktion &#8222;bringt einen Film heraus&#8220; usw. Das Modell w\u00fcrde sich also auf den Satz beziehen, in dem &#8222;Ridley Scott&#8220; vorkommt.<\/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-e86e602 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e86e602\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\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\/2024\/02\/Multi-Head-Attention-DataScientest2.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-fee7417 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fee7417\" 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>Indem <strong>Multi Head Attention<\/strong> einen Satz aus mehreren gleichzeitigen Blickwinkeln betrachtet, hilft es, seine vollst\u00e4ndige Bedeutung und m\u00f6gliche Feinheiten des Textes besser zu erfassen.<\/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-4771ce4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4771ce4\" 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-f2b042b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f2b042b\" 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\">Wer benutzt Multi Head Attention?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23c25b5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"23c25b5\" 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>W\u00e4hrend <strong>Multi Head Attention<\/strong> vor allem von <strong>GPT von OpenAI und Bert von Google<\/strong> genutzt wurde, ist es auch Bestandteil anderer Modelle, die die Avantgarde der Forschung im Bereich der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache repr\u00e4sentieren:<\/p><ul><li><strong>DistilBERT,<\/strong> eine Initiative von Hugging Face, die in Zusammenarbeit mit der New York University durchgef\u00fchrt wurde. Diese optimierte Version von BERT erweist sich als leichter und schneller.<\/li><li><strong>RoBERTa,<\/strong> eine von Facebook AI entwickelte Variante von BERT, die mit einer gr\u00f6\u00dferen Datenmenge, aber auch gr\u00f6\u00dferen Sets trainiert wurde, wodurch ihre Analysef\u00e4higkeiten verfeinert werden konnten.<\/li><li><strong>Transformer XL<\/strong>, das von einer Einheit namens Google Brain stammt, einem fortgeschrittenen Forschungsprojekt, das 2011 von Google ins Leben gerufen wurde. Dieses Modell hat sich bei der Verarbeitung besonders langer Sequenzen als sehr effizient erwiesen.<\/li><li><strong>XLNet,<\/strong> ein Modell zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache, das von der Carnegie Mellon University in Zusammenarbeit mit Google Brain entwickelt wurde.<\/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-669aa96 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"669aa96\" 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-deep-learning\">\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\">Melde dich f\u00fcr das DataScientest-Training an<\/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-0560d48 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"0560d48\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist Multi Head Attention?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Multi Head Attention ist eines der wichtigsten Merkmale eines Transformers. Der Begriff k\u00f6nnte mit \"Multiple Heads of Attention\" \u00fcbersetzt werden. Er bezieht sich auf die F\u00e4higkeit des Aufmerksamkeitsmechanismus, sich gleichzeitig auf mehrere Teile eines Textes zu konzentrieren.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Wer benutzt Multi Head Attention?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Multi Head Attention wurde insbesondere von OpenAIs GPT und Googles Bert genutzt, ist aber auch Teil anderer Modelle, die die Avantgarde der Forschung im Bereich der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache darstellen: DistilBERT, RoBERTa, Transformer XL, XLNet...\".\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Was sind Transformers?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Am 12. Juni 2017 sorgte ein Artikel von Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar und f\u00fcnf weiteren Forschern f\u00fcr Aufsehen. 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