Tauche ein in die "Attention-Revolution"! 🚀 Erfahre, wie das bahnbrechende Paper "Attention Is All You Need" aus dem Jahr 2017 das Feld der Künstlichen Intelligenz für immer verändert hat. Vor dieser Veröffentlichung kämpften frühere Modelle wie RNNs und LSTMs mit fundamentalen Problemen wie dem "Informationsflaschenhals" bei Langstreckenabhängigkeiten und der Unmöglichkeit der Parallelisierung von Berechnungen.

Wir erklären, wie der Transformer diese Engpässe durch einen einzigen, genialen Mechanismus löste: die Selbst-Aufmerksamkeit. Entdecke die Bausteine dieses revolutionären Ansatzes, darunter Positional Encoding (das dem Modell die Wortreihenfolge beibringt) und die leistungsstarke Multi-Head Attention.

Dieser Paradigmenwechsel war der direkte Wegbereiter für die heutigen Großen Sprachmodelle (LLMs) wie BERT (Encoder-only für das Sprachverständnis) und GPT (Decoder-only für die Textgenerierung). Verstehe, warum ohne die Aufmerksamkeitsschicht moderne LLMs in ihrer heutigen Form nicht möglich wären und wie die massive Parallelisierbarkeit des Transformers die Skalierung auf Milliarden von Parametern ermöglichte. Wir beleuchten auch kurz die aktuellen Herausforderungen und zukünftigen Entwicklungen, wie die Überwindung der quadratischen Komplexität. Ein Muss für alle, die verstehen wollen, wie moderne KI "denkt"!