KI-Grundlagen

Transformer-Architektur

Die Transformer-Architektur ist das neuronale Netzwerk-Design hinter allen modernen Large Language Models. Ihr Attention-Mechanismus ermöglicht es, Zusammenhänge in langen Texten zu erfassen, indem jedes Wort mit jedem anderen gewichtet wird. Seit dem Paper "Attention Is All You Need" (2017) hat diese Architektur die gesamte KI-Landschaft transformiert.

Warum ist das relevant?

Die Transformer-Architektur ist der Grund, warum KI heute natürliche Sprache so gut versteht. Für Entscheider bedeutet das: Die Qualitätssprünge der letzten Jahre — von GPT-3 zu GPT-4, von einfachen Chatbots zu autonomen Agenten — basieren alle auf dieser Grundtechnologie und ihren Weiterentwicklungen.

So setzt IJONIS das ein

Wir nutzen Transformer-basierte Modelle als Kernbaustein unserer KI-Lösungen — ob als Cloud-API oder lokales Deployment. Unser Team versteht die Architektur bis auf die Attention-Ebene, was uns ermöglicht, Modelle gezielt für Ihren Anwendungsfall zu optimieren, etwa durch angepasste Kontextfenster oder spezialisiertes Fine-Tuning.

Häufige Fragen

Warum sind Transformer besser als frühere KI-Architekturen?

Ältere Architekturen (RNNs, LSTMs) verarbeiteten Text sequenziell — Wort für Wort. Transformer verarbeiten den gesamten Text parallel und erkennen Zusammenhänge über große Distanzen. Das ermöglicht schnelleres Training und besseres Verständnis langer Dokumente.

Muss ich die Transformer-Architektur verstehen, um KI einzusetzen?

Nein. Als Entscheider reicht es zu wissen, dass Transformer die Grundlage aller modernen Sprachmodelle sind. Die technischen Details übernimmt Ihr Implementierungspartner. Wichtiger ist, den richtigen Anwendungsfall und das passende Modell zu wählen.

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