Ich habe Probleme, das Konzept der Transformatoren in Neuronalen Netzwerken zu verstehen. Können Sie es mir so erklären, dass es so wenig Vorkenntnisse wie möglich erfordert?
Sicher, ein Transformatorenmodell ist eine Art neuronales Netzwerk, das verwendet wird, um sequentielle Daten zu verarbeiten und zu verstehen, wie die Wörter in einem Satz oder die Pixel in einem Bild. Transformatoren sind aus zwei Hauptkomponenten zusammengesetzt: ein Encoder, der die Eingabedaten verarbeitet, und ein Decoder, der die Ausgabe produziert. Der Encoder nimmt die Eingabedaten, wie einen Satz, und leitet sie durch eine Reihe von Schichten von neuronalen Netzwerken. Jede Schicht des Encoder verarbeitet die Eingabedaten, um Funktionen daraus zu extrahieren. Die Funktionen werden dann an den Decoder übergeben, der sie verwendet, um die Ausgabe zu erzeugen. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzwerken, Transformatoren nicht auf eine feste Anzahl von Eingangs- oder Ausgabefunktionen verlassen. Stattdessen verwenden sie Aufmerksamkeitsmechanismen, um die wichtigsten Funktionen zu identifizieren und konzentrieren sich auf sie bei der Produktion der Ausgabe. Dies ermöglicht es ihnen, den Kontext der Eingabedaten zu lernen und ihre Bedeutung zu verstehen. Transformatoren werden in einer Vielzahl von Aufgaben verwendet, von der natürlichen Sprachverarbeitung bis zur Computersicht. Sie sind besonders beliebt in der natürlichen Sprachverarbeitung, wo sie verwendet werden, um Text zu erzeugen, der sowohl präzise als auch menschlich ist.