Transformermodelle sind im Wesentlichen eine spezielle Art von Deep-Learning-Modellen, die auf dem Attention-Mechanismus (insbesondere der Self-Attention) basieren. Dadurch können sie Zusammenhänge über die gesamte Eingabesequenz hinweg gleichzeitig (parallel) betrachten, statt – wie etwa RNNs – Schritt für Schritt (seriell) zu arbeiten oder wie CNNs primär lokale Ausschnitte zu betrachten. Hier ein kompakter Überblick zu den Hauptunterschieden:
- Architektur
- Transformer: Nutzt mehrere „Attention“-Schichten, um jedes Element einer Eingabe (z. B. ein Wort im Text) in Bezug zu allen anderen Elementen zu setzen.
- Andere Methoden:
- Symbolische KI oder Expertensysteme: Basieren auf expliziten Regeln und Logik, ohne lernende Schichten.
- Klassische ML-Modelle (z. B. SVM, Entscheidungsbäume): Verwenden mathematische Verfahren (z. B. Kernel-Tricks bei SVM) oder regelbasierte Aufteilungen (bei Entscheidungsbäumen), aber keine tiefen neuronalen Netzwerke.
- RNNs/LSTM/GRU: Verarbeiten Sequenzen Schritt für Schritt und haben ein Gedächtnis über Zustände, sind aber anfällig für Probleme mit langen Abhängigkeiten.
- CNNs: Verwenden Faltungen (Filter), um lokale Muster in Bildern oder Text zu erkennen, fokussieren sich vor allem auf nähere Zusammenhänge.
- Verarbeitung von Abhängigkeiten
- Transformer: Kann weit entfernte Positionen in einer Sequenz direkt miteinander in Beziehung setzen, da jeder Schritt die komplette Eingabesequenz „sieht“.
- Andere Methoden:
- RNNs: Müssen Informationen durch viele Zeitschritte „weiterreichen“, was bei langen Sequenzen zu Informationsverlust führen kann (z. B. Vanishing Gradient).
- Regel-/Logiksysteme: Arbeiten mit vordefinierten Ketten von Wenn-Dann-Regeln (Expertensysteme) oder Schlussfolgerungen (logische Ableitungen), was flexibel ist, aber keine automatische, datengetriebene „Lernerfahrung“ wie bei Transformern ermöglicht.
- Trainingsanforderungen
- Transformer: Häufig sehr datenhungrig und benötigen hohe Rechenleistung (insbesondere für riesige Sprach- oder Bildmodelle).
- Andere Methoden:
- Klassische ML-Ansätze sind oft leichter zu trainieren und kommen mit weniger Daten aus – sie sind also in vielen praktischen Szenarien effizienter.
- Symbolische KI lässt sich prinzipiell ohne große Datenmengen erstellen, basiert aber auf dem manuell erfassten Wissen.
- Rechenaufwand und Skalierbarkeit
- Transformer: Skaliert zwar gut auf moderne Hardware (GPUs, TPUs), kann jedoch schnell enorme Ressourcen verbrauchen.
- Andere Methoden: Können in der Regel ressourcensparender sein – besonders relevant, wenn man z. B. Edge-Geräte mit beschränkter Leistung einsetzen möchte.
- Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit
- Transformer: Immer noch komplex, trotz Ansätzen wie „Attention-Maps“ (die zumindest visualisieren, worauf das Modell achtet).
- Andere Methoden: Zum Beispiel Entscheidungsbäume oder einfache lineare Modelle lassen sich oft leichter erklären und interpretieren; regelbasierte Systeme geben ihre Logik offen preis.
Insgesamt sind Transformer-Modelle also ein spezieller Zweig der Deep-Learning-Verfahren, der sich besonders durch das durchgängige Anwenden von Self-Attention (anstatt rekurrenter oder rein konvolutionaler Strukturen) auszeichnet. Andere KI-Methoden können weiterhin je nach Problemstellung passender oder effizienter sein und bleiben deshalb unverzichtbare Werkzeuge im KI-Bereich.