037 - Attention is all you need

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"!