Transformatormodell

Das Transformer-Modell wurde 2017 von einem Team bei Google Brain eingeführt und hat nach und nach RNN-Modelle wie Long Short-Term Memory (LSTM) ersetzt und ist zum Modell der Wahl für NLP-Probleme geworden. Der Parallelisierungsvorteil ermöglicht das Training an größeren Datensätzen. Dies trug auch zur Entwicklung vortrainierter Modelle wie BERT und GPT bei. Diese Systeme werden mithilfe großer Korpora wie Wikipedia und Common Crawl trainiert und können für bestimmte Aufgaben feinabgestimmt werden.

Das Transformer-Modell ist ein Deep-Learning-Modell, das einen Self-Attention-Mechanismus verwendet, der verschiedenen Teilen der Eingabedaten je nach ihrer Wichtigkeit unterschiedliche Gewichtungen zuweisen kann. Dieses Modell wird hauptsächlich in den Bereichen Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision (CV) verwendet.

Wie rekurrierende neuronale Netzwerke (RNNs) ist das Transformer-Modell für die Verarbeitung sequentieller Eingabedaten wie natürlicher Sprache konzipiert und kann für Aufgaben wie Übersetzungen und Textzusammenfassungen eingesetzt werden. Im Gegensatz zu RNN kann das Transformer-Modell alle Eingabedaten auf einmal verarbeiten. Der Aufmerksamkeitsmechanismus kann für jede Position in der Eingabesequenz einen Kontext bereitstellen. Wenn die Eingabedaten in natürlicher Sprache vorliegen, muss Transformer im Gegensatz zu RNN nicht immer nur ein Wort auf einmal verarbeiten. Diese Architektur ermöglicht mehr paralleles Rechnen und verkürzt somit die Trainingszeit.

Zug

Transformer-Modelle durchlaufen typischerweise ein selbstüberwachtes Lernen, einschließlich unbeaufsichtigtem Vortraining und überwachter Feinabstimmung. Da die für die überwachte Feinabstimmung verwendeten gekennzeichneten Trainingsdaten im Allgemeinen begrenzt sind, wird das Vortraining normalerweise anhand eines größeren Datensatzes durchgeführt als der, der für die Feinabstimmung verwendet wird. Zu den Aufgaben des Vortrainings und der Feinabstimmung gehören in der Regel:

• Sprachmodellierung
• Vorhersage des nächsten Satzes
• Fragen-Antwort-System
• Leseverständnis
• Text-Sentiment-Analyse
• Textumschreibung

Anwendung

Das Transformer-Modell hat im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) große Erfolge erzielt, beispielsweise bei der maschinellen Übersetzung und der Vorhersage von Zeitreihen. Viele vortrainierte Modelle, darunter GPT-2, GPT-3, BERT, XLNet und RoBERTa, demonstrieren die Fähigkeit des Transformer-Modells, verschiedene NLP-bezogene Aufgaben auszuführen und haben viele potenzielle praktische Anwendungen. Zu diesen Anwendungen gehören:

• Maschinelle Übersetzung
• Textzusammenfassung
• Textgenerierung
• Erkennung benannter Entitäten
• Biologische Sequenzanalyse
• Videoverständnis

Im Jahr 2020 wurde gezeigt, dass die Transformer-Architektur (genauer gesagt GPT-2) durch Feinabstimmung in der Lage ist, die Aufgabe des Schachspielens zu erfüllen. Transformer-Modelle wurden auch in der Bildverarbeitung eingesetzt und erzielten Ergebnisse, die mit denen von Convolutional Neural Networks vergleichbar sind.

Verweise

【1】https://zh.wikipedia.org/wiki/Transformer%E6%A8%A1%E5%9E%8B#cite_note-:6-4