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concept#Maschinelles Lernen#Architektur#Daten#Softwareentwicklung

Transformer

Ein neuronales Architektur-Paradigma auf Basis von Self-Attention für sequenzielle und multimodale Daten. Häufige Basis für große Sprach-, Bild- und Multimodale-Modelle.

Transformer sind eine Deep-Learning-Architektur, die auf Self-Attention basiert und effiziente Verarbeitung sequenzieller Daten ermöglicht.
Etabliert
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Technisch
  • Architektur
  • Reif

Technischer Kontext

PyTorch für ModellimplementierungTensorFlow / Keras als AlternativeHugging Face Hub für Modellbereitstellung

Prinzipien & Ziele

Self-Attention als zentrale Repräsentationsmechanik nutzen.Skalierung durch Tiefe und Breite ermöglicht Performance-Gewinne.Vortraining + Fine-Tuning als bevorzugter Entwicklungszyklus.
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Überanpassung bei kleinen Datensätzen ohne Regularisierung.
  • Verstärkung von Bias und toxischen Mustern aus Trainingsdaten.
  • Hohe Betriebs- und Energiekosten im Produktionsbetrieb.
  • Mit kleineren Modellen prototypen, erst dann skaliert trainieren.
  • Regularisierung und Datenaugmentation einsetzen, um Overfitting zu reduzieren.
  • Monitoring für Leistung, Kosten und Fairness im Betrieb etablieren.

I/O & Ressourcen

  • Trainingskorpus (Text, Bild, Audio)
  • Tokenisierung und Vorverarbeitungspipeline
  • Recheninfrastruktur (GPUs/TPUs) und Speicher
  • Vortrainierte oder feinabgestimmte Modellgewichte
  • Evaluationsergebnisse und Metriken
  • Bereitgestellte Inferenz-API oder Modellartefakte

Beschreibung

Transformer sind eine Deep-Learning-Architektur, die auf Self-Attention basiert und effiziente Verarbeitung sequenzieller Daten ermöglicht. Sie lösten Rekurrenz in der NLP ab und treiben großskalige Modelle für Sprache, Vision und multimodale Aufgaben voran. Transformer erlauben Parallelisierung und Langkontextmodellierung, benötigen aber viel Rechenleistung und Daten.

✔

  • Effiziente Parallelisierung während des Trainings.
  • Gute Modellierung langer Kontextabhängigkeiten.
  • Universelle Vorlage für viele Modalitäten (Text, Bild, Audio).

✖

  • Hoher Rechen- und Speicherbedarf bei großen Modellen.
  • Benötigt umfangreiche und oft teure Trainingsdaten.
  • Interpretierbarkeit der internen Repräsentationen ist begrenzt.

  • Perplexity

    Maß für Vorhersagequalität bei Sprachmodellen; niedriger ist besser.

  • Durchsatz (Tokens/s)

    Gibt die Verarbeitungsgeschwindigkeit beim Training oder Inferenz an.

  • Latenz (ms)

    Zeit bis zur Ausgabe bei Inferenz, relevant für Produktionsbetrieb.

BERT (Beispiel)

Bidirektionaler Transformer für zahlreiche NLP-Tasks, vortrainiert und weit verbreitet.

GPT-Familie (Anwendungsbeispiel)

Autoregressive Transformer-Modelle, eingesetzt für Textgenerierung und Dialogsysteme.

Vision Transformer (ViT)

Anwendung des Transformer-Prinzips auf Bildpatches zur Bildklassifikation.

1

Anforderungen und Ziel-Task definieren, passende Architekturvarianten prüfen.

2

Datenpipeline aufbauen: Tokenisierung, Augmentation, Split.

3

Vortraining oder Transfer Learning nutzen, Hyperparameter optimieren.

4

Evaluation, Robustheitsprüfungen und schrittweises Deployment durchführen.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Monolithische, unoptimierte Modelle erschweren Updates.
  • Fehlende Reproduzierbarkeit der Trainingspipelines.
  • Unzureichende Model-Versionierung und Artefaktverwaltung.
SpeicherbandbreiteGPU/TPU-KapazitätDatenvorverarbeitung
  • Verwendung eines großen Transformers für kleine, triviale Tasks führt zu Overkill.
  • Fehlende Anonymisierung von Trainingsdaten bei sensiblen Inhalten.
  • Blindes Fine-Tuning ohne Evaluierung auf Domänenspezifika.
  • Unterschätzung der Infrastrukturkosten beim Skalieren.
  • Komplexität bei Hyperparameter-Tuning unterschätzt.
  • Vertrauen in Benchmarks ohne realistische Produktionsdaten.
Tiefe Kenntnisse neuronaler Netze und Attention-MechanismenML-Ingenieurfähigkeiten für Training und DeploymentDatenengineering für Vorverarbeitung und Qualitätssicherung
Skalierbarkeit für große DatensätzeLange KontextmodellierungParallele Trainingsfähigkeit
  • • Verfügbarkeit großer, qualitativ hochwertiger Datensätze.
  • • Budget für Rechenressourcen und Infrastruktur.
  • • Compliance- und Datenschutzanforderungen bei Trainingsdaten.