AIでは、「トランス」は、テキストと言語データを処理するために開発された機械学習のモデルとして使用されます。従来のニューロンネットワークのシーケンスの処理の困難を克服するトランスネットワークに基づいて機能します。

トランスは、順序で処理する代わりに、データ入力の並列処理を可能にするいくつかのレイヤーで構成されています。また、自己認識のテクノロジーを使用します。この技術では、入力データベクトルの各ポイントが独自の重みを計算して、データベクトル内の他の場所の重要性を考慮します。

これにより、モデルは入力データの要素間の関係をよりよく理解することができ、機械翻訳、分類、テキスト生成などの言語処理タスクによく使用されます。

一般に、AIの変圧器はテキストと言語データの処理を改善するための有望な技術であると言えます。近年、彼らは多くのアプリケーションで顕著な進歩を遂げています。
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.