In der KI wird ein "Transformer" als ein Modell für maschinelles Lernen verwendet, das zur Verarbeitung von Texten und Sprachdaten entwickelt wurde. Es arbeitet auf der Grundlage von Transformer-Netzwerken, die die Schwierigkeiten bei der Verarbeitung von Sequenzen in konventionellen neuronalen Netzen überwinden.

Ein Transformer besteht aus mehreren Schichten, die eine parallele Verarbeitung der Dateneingabe ermöglichen, anstatt sie in einer Reihenfolge zu verarbeiten. Es verwendet auch die Technik der Selbstaufmerksamkeit, bei der jede Stelle des Eingabe-daten-vektors ihre eigenen Gewichte berechnet, um die Wichtigkeit anderer Stellen des Datenvektors zu berücksichtigen.

Dies ermöglicht es dem Modell, eine bessere Verständnis für die Beziehungen zwischen den Elementen der Eingabedaten zu erlangen und es wird häufig für Sprachverarbeitungsaufgaben wie maschinelles Übersetzen, Klassifikation und Textgenerierung verwendet.

Im Allgemeinen kann gesagt werden, dass Transformer in der KI eine vielversprechende Technik darstellen, um die Verarbeitung von Texten und Sprachdaten zu verbessern, und sie haben in den letzten Jahren in vielen Anwendungen bemerkenswerte Fortschritte erzielt.
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