{"id":205297,"date":"2025-05-07T06:30:00","date_gmt":"2025-05-07T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=205297"},"modified":"2025-05-02T09:33:13","modified_gmt":"2025-05-02T08:33:13","slug":"transformer-modelle-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/transformer-modelle-was-ist-das","title":{"rendered":"Transformer-Modelle in der KI: Was sie sind und warum sie so wichtig sind"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"205297\" class=\"elementor elementor-205297\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b41da71 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b41da71\" 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-eb6646a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"eb6646a\" 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><b>Seit ihrer Einf\u00fchrung im Jahr 2017 haben Transformer-Modelle die Landschaft der KI radikal ver\u00e4ndert, insbesondere im Bereich der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung (NLP).<\/b><\/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-c1fc09c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c1fc09c\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Entwickelt, um die Grenzen der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/recurrent-neural-network\">rekurrenten neuronalen Netze (RNN)<\/a> zu \u00fcberwinden, basieren Transformer-Modelle auf Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, die eine parallele Datenverarbeitung erm\u00f6glichen. Eingesetzt von ikonischen Systemen wie <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/chatgpt-wie-funktioniert-dfer-nlp-algorithmus\">ChatGPT<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bert\">BERT<\/a> oder <a href=\"http:\/\/docs.google.com\/vision-transformers-tout-savoir\">ViT<\/a>, haben sie den Weg f\u00fcr Anwendungen geebnet, die von der <\/span><b>Echtzeit\u00fcbersetzung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> bis zur <\/span><b>genomischen Analyse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> reichen. Dieser Artikel untersucht ihre Funktionsweise, ihren Einfluss und ihre Herausforderungen.<\/span><\/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-e662e2f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e662e2f\" 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-59a36f7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"59a36f7\" 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\"><font size=\"6\">Was gab es vor den Transformern?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8a44305 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8a44305\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Vor 2017 waren die dominierenden Modelle f\u00fcr die Verarbeitung von Sequenzen (Text, Sprache) die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/recurrent-neural-network\">rekurrenten neuronalen Netze (RNN)<\/a> und ihre Ableitungen wie die LSTM (Long Short-Term Memory). Diese Architekturen verarbeiteten Daten sequentiell und hielten einen \u201eGed\u00e4chtniszustand\u201c aufrecht, der bei jedem Schritt aktualisiert wurde. Sie litten jedoch unter zwei Hauptproblemen:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Problem des verschwindenden Gradienten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Bei langen Sequenzen ging die Information der ersten Tokens (W\u00f6rter) verloren.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Lange Trainingszeit<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die sequentielle Verarbeitung begrenzte die Parallelisierung, wodurch das Lernen langsamer bei gro\u00dfen Datenmengen wurde.<\/span><\/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-e008eb2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e008eb2\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Um diese M\u00e4ngel zu \u00fcberwinden, f\u00fchrten Forscher <\/span><b>Aufmerksamkeitsschichten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ein, die es den Modellen erm\u00f6glichten, sich auf relevante Teile des Inputs zu konzentrieren. Bei einer englisch-franz\u00f6sischen \u00dcbersetzungsaufgabe konnte das Modell beispielsweise direkt auf die Schl\u00fcsselw\u00f6rter im Quelltext zugreifen, um eine pr\u00e4zise Ausgabe zu erzeugen. Dennoch blieben diese Mechanismen mit RNNs gekoppelt&#8230; bis zur <\/span><b>Transformers-Revolution<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/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-cceb520 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"cceb520\" 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\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/ki-agenten-alles-ueber\">\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\">KI verstehen<\/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-0d0cf34 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0d0cf34\" 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-c7deef6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c7deef6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Wie wurden die Transformer entwickelt?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-316b710 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"316b710\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Beschrieben im bahnbrechenden Artikel <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1706.03762\"><i>\u201eAttention Is All You Need\u201c<\/i><\/a> (Vaswani et al., 2017), verzichtet diese Architektur auf RNNs zugunsten von purer Aufmerksamkeit, kombiniert mit innovativen Techniken.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie besitzt diese <\/span><b>Schl\u00fcsselkomponenten:<\/b><\/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-009d766 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"009d766\" 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\">1. Positionsembeddings<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a0d37c7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a0d37c7\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Im Gegensatz zu RNNs behandeln Transformer <\/span><b>Tokens nicht in Reihenfolge<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Um die sequentielle Information zu bewahren, erh\u00e4lt jedes Wort einen Positionsvektor (sinusoidal oder lernend), der seinen Platz im Satz angibt.<\/span><\/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-9928f0c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"9928f0c\" 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\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-205301\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-1.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-1-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-1-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\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-6962ae0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6962ae0\" 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\">2. Selbstaufmerksamkeit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5adab68 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5adab68\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Das Herzst\u00fcck des Transformers ist in den Selbstaufmerksamkeitsschichten, wo jedes Token mit allen anderen \u00fcber drei gelernte Matrizen interagiert:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Anfrage (Query)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Repr\u00e4sentiert, wonach das Token sucht.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Schl\u00fcssel (Key)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Bestimmt, was das Token anbieten kann.<\/span><\/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-b6f148c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b6f148c\" 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><b>Wert (Value)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Beinhaltet die zu \u00fcbertragende Information.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Aufmerksamkeitsgewichte werden durch Skalarprodukt zwischen Anfragen und Schl\u00fcsseln berechnet und anschlie\u00dfend durch eine <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Softmax<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">-Funktion normalisiert.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Mechanismus erm\u00f6glicht es jedem Token, auf den gesamten Kontext des Satzes zur\u00fcckzugreifen, unabh\u00e4ngig von seiner Position, was eine bessere Verst\u00e4ndnis der sprachlichen Beziehungen f\u00f6rdert.<\/span><\/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-88d92d6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"88d92d6\" 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\">3. Mehrkopf-Aufmerksamkeit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f86d5d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7f86d5d\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Um verschiedene Arten von Beziehungen (syntaktische, semantische) einzufangen, verwendet jede Schicht mehrere Aufmerksamkeitsk\u00f6pfe parallel.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Jeder Aufmerksamkeitskopf lernt eine andere Darstellung, sodass das Modell gleichzeitig mehrere Bedeutungsebenen extrahieren kann, wie grammatikalische Abh\u00e4ngigkeiten und Bedeutungsbeziehungen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Ergebnisse werden verkettet und durch ein Feed-Forward-Neuronales Netz transformiert.<\/span><\/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-25c9658 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"25c9658\" 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\">4. Encoder-Decoder<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-137f8c3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"137f8c3\" 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<ul><li><b>Encoder<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Verarbeitet den Input, um eine kontextuelle Repr\u00e4sentation zu erzeugen.<\/span><\/li><li><b>Decoder<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Nutzt diese Repr\u00e4sentation und die vorhergehenden Tokens, um die Ausgabe Schritt f\u00fcr Schritt zu generieren (z.B.: \u00dcbersetzung).<\/span><\/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-7496e8a elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"7496e8a\" 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\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/generierter-vorab-trainierter-transformer-gpt-was-ist-das\" target=\"_blank\">\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\">Was ist GPT und wie funktioniert es?<\/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-14d45ac e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"14d45ac\" 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-716d6ee elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"716d6ee\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Wie werden die Transformer-Modelle genutzt?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-654e8cb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"654e8cb\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Zuallererst <\/span><b>ChatGPT und die LLMs<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Die generativen Transformer (Generative Pretrained Transformer &#8211; <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/generierter-vorab-trainierter-transformer-gpt-was-ist-das\">GPT<\/a>, PaLM) erzeugen koh\u00e4renten Text, indem sie das n\u00e4chste Token vorhersagen. ChatGPT, das durch Verst\u00e4rkungstraining trainiert wurde, brilliert im Dialog und bei der Inhaltserstellung.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dann die <\/span><b>Kontextuelle Verst\u00e4ndnis mit BERT<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Im Gegensatz zu GPT verwendet BERT einen bidirektionalen Encoder, um den globalen Kontext zu erfassen. 2019 verbesserte es 70 % der Google-Suchanfragen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus gibt es die <\/span><b>Vision Transformer (ViT)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Indem sie ein Bild in 16&#215;16-Patches zerlegen, konkurriert ViT mit CNNs bei der Klassifizierung, Objekterkennung usw., dank seiner F\u00e4higkeit, Langstreckenbeziehungen zu modellieren.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die folgende Abbildung skizziert die Architektur der Transformer sowie die von GPT und BERT im Vergleich, die einen Teil der Transformer-Architektur nutzen:<\/span><\/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-0a4b442 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"0a4b442\" 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\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1920\" height=\"1294\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-205302\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model.webp 1920w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model-300x202.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model-1024x690.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model-768x518.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model-1536x1035.webp 1536w\" sizes=\"(max-width: 1920px) 100vw, 1920px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\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-f32c5f2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f32c5f2\" 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-c332893 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c332893\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Was sind die Vorteile der Transformer-Modelle?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d1480d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4d1480d\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Durch <\/span><b>Parallelisierung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> der Schritte werden sie <\/span><b>effizienter<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Vermeidung der sequentiellen Verarbeitung erm\u00f6glicht es den Transformern, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gpu-data-science\">GPUs<\/a>\/TPUs voll auszusch\u00f6pfen, wodurch die Trainingszeiten im Vergleich zu RNNs um 50 bis 80 % reduziert werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ihre Architektur erm\u00f6glicht ein <\/span><b>massives Vortraining auf unmarkierten Korpora<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> wie Wikipedia oder Buchinhalten. Modelle wie BERT oder GPT-3 erreichen beispiellose Leistungen mit Hunderten von Milliarden Parametern.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Urspr\u00fcnglich f\u00fcr NLP entwickelt, sind die Transformer heute <\/span><b>vielseitig<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und erstrecken sich nun auf:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/computer-vision\"><b>Computer Vision<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">: ViT (Vision Transformer) zerlegt Bilder in Patches und behandelt sie als Sequenzen.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Biologie<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Analyse von DNA- oder Proteinsequenzen.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Multimodalit\u00e4t<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Modelle, die Text, Bild und Ton kombinieren, wie <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dall-e-eine-inspirationsquelle-fuer-kreative-berufe\">DALL-E<\/a>.<\/span><\/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-945b74d elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"945b74d\" 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\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/prompt-engineering-was-ist-das\" target=\"_blank\">\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\">Prompt Engineering verstehen<\/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-2384921 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2384921\" 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-67d1e63 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"67d1e63\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Was sind die Grenzen der Transformer-Modelle?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-479ba0b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"479ba0b\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Zuallererst ist der <\/span><b>rechnerische und Umweltkosten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Das Training von Modellen wie GPT-3 verbraucht mehrere Megawattstunden und wirft ethische und \u00f6kologische Fragen auf.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dazu reproduzieren die Transformer <\/span><b>Verzerrungen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, die in ihren Trainingsdaten vorhanden sind. Dies stellt ein erhebliches Risiko dar, wenn sie f\u00fcr kritische Entscheidungen verwendet werden, wie z.B. die Rekrutierung durch CV-Screening oder gar die medizinische Entscheidungsunterst\u00fctzung, da implizite Verzerrungen beibehalten und sogar verst\u00e4rkt werden k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen sie falsche, aber plausible Aussagen generieren, wie z.B. die Erfindung nicht existierender akademischer Referenzen oder die Behauptung, dass ein fiktives Ereignis tats\u00e4chlich stattgefunden hat. Diese Aussagen sind <\/span><b>Halluzinationen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine weitere unvermeidliche Einschr\u00e4nkung ist die <\/span><b>Komplexit\u00e4t der Interpretation<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Tats\u00e4chlich bleiben die Aufmerksamkeitsmechanismen, obwohl m\u00e4chtig, \u201eBlack Boxes\u201c, was die Identifizierung von systemischen Fehlern erschwert.<\/span><\/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-e9f77f8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e9f77f8\" 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-061cb7b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"061cb7b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Zuk\u00fcnftige Perspektiven der Transformer-Modelle<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4bd919c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4bd919c\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Die schnelle Entwicklung der Transformer hat viele Bereiche grundlegend ver\u00e4ndert, wodurch eine Forschung zur Optimierung und Reduzierung ihres Energieverbrauchs unerl\u00e4sslich geworden ist. Heute bieten sich vielversprechende Perspektiven f\u00fcr die Nutzung der Transformer an:<\/span><\/p><ul><li><b>Eco-Effiziente Modelle<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Forschung nach sparsamen Architekturen, bei denen der Fokus auf der Optimierung des Ressourcenverbrauchs (Energie, Speicher, Rechenleistung, Datenvolumen usw.) liegt, wie <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Sparse Transformers<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, oder der Einsatz von Techniken wie LoRA (Low-Rank Adaptation), die es erm\u00f6glichen, Modelle zu verfeinern, ohne ein vollst\u00e4ndiges Retraining zu ben\u00f6tigen.<\/span><\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/multimodal-learning-die-technik-die-die-kuenstliche-intelligenz-revolutioniert\">Multimodale KI<\/a> : Nahtlose Integration von Text-Bild-Video wie GPT-4 oder Gemini, die mehrere Modalit\u00e4ten in einem einzigen Modell verarbeiten.<\/li><li><b>Ethische Personalisierung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Anpassung der LLMs an spezifische Bed\u00fcrfnisse ohne Verzerrungen.<\/span><\/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-51bdf19 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"51bdf19\" 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\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-205300\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-2.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-2-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-2-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\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-bd62b62 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bd62b62\" 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-8b58254 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8b58254\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Fazit<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3a65229 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3a65229\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Die Transformer haben die <\/span><b>Grenzen der KI neu definiert<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, indem sie Effizienz, Vielseitigkeit und Leistung kombinieren. Trotz technischer und ethischer Herausforderungen bleiben sie das R\u00fcckgrat der aktuellen Fortschritte, von virtuellen Assistenten bis hin zur medizinischen Forschung, insbesondere durch Diagnoseunterst\u00fctzungswerkzeuge. Ihre Entwicklung hin zu verantwortungsvolleren und energieeffizienteren Systemen wird wahrscheinlich <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/anthropic-alles-wissen\">das n\u00e4chste Jahrzehnt der k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/a> pr\u00e4gen.<\/span><\/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-6bafe71 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6bafe71\" 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\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\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\">Bilde Dich mit uns weiter<\/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-9307dc3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9307dc3\" 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-660008c elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"660008c\" 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\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was gab es vor den Transformern?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Vor 2017 dominierten rekurrente neuronale Netze (RNN) wie LSTM, die jedoch unter Problemen wie dem verschwindenden Gradienten und langsamer Trainingszeit litten.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Wie wurden die Transformer entwickelt?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Transformer wurden 2017 im Artikel \u201eAttention Is All You Need\u201c vorgestellt und basieren ausschlie\u00dflich auf Aufmerksamkeitsschichten statt RNNs.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Wie werden die Transformer-Modelle genutzt?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Transformer werden u.\u202fa. in ChatGPT, BERT und Vision Transformer (ViT) eingesetzt und unterst\u00fctzen Aufgaben wie Textgenerierung, Kontextverst\u00e4ndnis und Bildverarbeitung.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was sind die Vorteile der Transformer-Modelle?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Transformer erm\u00f6glichen parallele Verarbeitung, massive Vortrainingsm\u00f6glichkeiten und Anwendungen \u00fcber NLP hinaus, etwa in Vision, Biologie und Multimodalit\u00e4t.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was sind die Grenzen der Transformer-Modelle?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Transformers haben hohe Rechenkosten, neigen zu Verzerrungen aus Trainingsdaten und ihre Entscheidungen sind oft schwer interpretierbar.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Welche Perspektiven bieten Transformer-Modelle f\u00fcr die Zukunft?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Zuk\u00fcnftige Entwicklungen zielen auf energieeffiziente Modelle, multimodale Integration und ethisch personalisierte Anwendungen ab.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\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\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Seit ihrer Einf\u00fchrung im Jahr 2017 haben Transformer-Modelle die Landschaft der KI radikal ver\u00e4ndert, insbesondere im Bereich der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung (NLP). 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