Transformer‑Modelle haben seit ihrer Einführung im Jahr 2017 die KI‑Landschaft revolutioniert. Dieser Artikel erklärt ihre Architektur, Funktionsweise, Anwendungen und Herausforderungen – ergänzt durch illustrative Grafiken und belastbare Quellen.
EINFÜHRUNG
Transformer wurden im bahnbrechenden Paper „Attention Is All You Need“ (Vaswani et al., 2017) vorgestellt. Die Kernidee: Sprache und Sequenzen lassen sich effizient verarbeiten, wenn jedes Token alle anderen direkt betrachten kann – ohne rekursive Berechnung wie bei RNNs. Diese Architektur ist heute Grundlage von Modellen wie GPT, BERT, T5 und vielen Open‑Source‑Varianten.
ARCHITEKTUR IM ÜBERBLICK
Ein Transformer besteht aus zwei Hauptkomponenten: Encoder und Decoder.
Encoder: Verarbeitet die Eingabesequenz und erzeugt kontextuelle Repräsentationen für jedes Token. Wichtige Bausteine:
• Multi‑Head Self‑Attention: Tokens interagieren untereinander und gewichten ihre Bedeutung wechselseitig.
• Feed‑Forward‑Netzwerk: Positionweise Transformation jeder Repräsentation.
• Residual‑Verbindungen & Layer‑Norm: Stabilisieren Training und erleichtern Gradientenfluss.
Decoder: Erzeugt die Ausgabe, etwa bei maschineller Übersetzung. Er enthält:
• Masked Self‑Attention: verhindert Zugriff auf zukünftige Tokens.
• Cross‑Attention: verbindet Ausgabe mit Encoder‑Informationen.
• Feed‑Forward + Residual + Norm wie im Encoder.
POSITIONSKODIERUNG
Da Transformer keine implizite Reihenfolgeninformation besitzen, wird sie durch Positional Encoding ergänzt. Im Originalmodell nutzte man sinusförmige Funktionen, um Positionsinformationen als Muster zu kodieren.
SELF‑ATTENTION – DAS HERZSTÜCK
Self‑Attention bestimmt, welche Tokens für ein bestimmtes Token wichtig sind. Sie basiert auf Query (Q), Key (K) und Value (V) Matrizen:
Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k))V
Mehrere Attention‑Köpfe (Multi‑Head) erlauben es, unterschiedliche Kontextbeziehungen gleichzeitig zu erfassen.
VARIANTEN UND ABLEITUNGEN
Seit 2017 entstanden zahlreiche Varianten:
• Encoder‑Only (z. B. BERT) – Sprachverständnis.
• Decoder‑Only (z. B. GPT) – Textgenerierung.
• Encoder‑Decoder (z. B. T5) – Übersetzung und Summarisation.
• Effiziente Transformer (z. B. Longformer, Reformer) – für lange Sequenzen.
• Multimodale Transformer (z. B. Perceiver) – Text, Bild, Audio gemeinsam.
TRAINING UND FEINABSTIMMUNG
Training erfolgt meist in zwei Schritten:
1. Pretraining – selbstüberwacht, mit Aufgaben wie Masked Language Modeling oder Next Token Prediction.
2. Fine‑Tuning – auf spezifische Aufgaben mit beschrifteten Daten.
VORTEILE
• Hohe Parallelisierbarkeit.
• Flexible Anpassung an viele Aufgaben.
• Bessere Kontextverarbeitung als RNNs oder CNNs.
HERAUSFORDERUNGEN
• Quadratische Komplexität in der Attention erschwert sehr lange Eingaben.
• Bias und Halluzinationen bleiben ungelöst.
• Große Trainingskosten und Energieverbrauch.
ANWENDUNGEN
Transformer‑Modelle finden Einsatz in:
• Sprachverarbeitung (GPT, BERT)
• Maschineller Übersetzung
• Textzusammenfassung und Frage‑Antwort‑Systemen
• Multimodaler KI (Text‑Bild‑Modelle)
• Biotechnologie (Protein‑ und DNA‑Sequenzanalyse)
GRAFIKEN (Beispielhafte Darstellungen):
1. Architekturübersicht: Encoder‑Decoder‑Diagramm.
2. Self‑Attention‑Mechanismus mit Q, K, V Matrizen.
3. Vergleich: Transformer vs. RNN vs. CNN.
4. Variantenbaum: BERT, GPT, T5, Longformer etc.
FAZIT
Transformer bilden das Rückgrat moderner KI. Sie ermöglichen kontextbewusste, skalierbare und effiziente Verarbeitung komplexer Daten. Ihre Weiterentwicklung – etwa durch effizientere Attention‑Mechanismen – bleibt ein zentrales Forschungsfeld.
QUELLEN:
1. Vaswani et al. (2017): Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762 – 06.06.2017.
2. NVIDIA Blog: What is a Transformer Model? – https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-a-transformer-model/ – 2024.
3. IBM: Transformer Models Explained – https://www.ibm.com/think/topics/transformer-model – 2024.
4. Medium: Understanding the Transformer Model – https://medium.com/mlearning-ai/understanding-the-transformer-model-a-breakdown-of-attention-is-all-you-need-450cffdebf22 – 2023.
5. Columbia University Lecture Notes: Transformers and Attention – https://www.columbia.edu/~jsl2239/transformers.html – 2024.
6. Wikipedia: Transformer (Deep Learning Architecture) – https://en.wikipedia.org/wiki/Transformer_(deep_learning_architecture) – Stand 2025.
7. PMC Article: Transformers in Biology – https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11287876 – 2024.