Wat is een Transformer?

Een Transformer is een type neuraal netwerk architectuur die in 2017 werd geïntroduceerd en revolutionair is gebleken voor natuurlijke taalverwerking (NLP) en andere AI-toepassingen.

Kernkenmerken

• Self-attention mechanisme: Stelt het model in staat om relaties tussen verschillende delen van de input te begrijpen
• Parallelle verwerking: Kan grote hoeveelheden data efficiënt verwerken
• Schaalbaarheid: Kan worden opgeschaald naar zeer grote modellen

Toepassingen

Transformers vormen de basis voor veel moderne AI-modellen, waaronder:

• Grote taalmodellen (LLMs)
• Vertaalsystemen
• Text-to-image modellen
• Spraakherkenning

Belang

De Transformer-architectuur heeft een revolutie teweeggebracht in AI door betere prestaties en efficiëntie mogelijk te maken. Het vormt de basis voor veel moderne AI-doorbraken en wordt gezien als een van de belangrijkste innovaties in machine learning van het afgelopen decennium.

Ontwikkelingsgeschiedenis

De Transformer werd ontwikkeld door onderzoekers bij Google Brain en Google Research. Het team publiceerde hun baanbrekende paper "Attention Is All You Need" (Bibliotheek: ‣) in 2017.

De belangrijkste motivaties voor de ontwikkeling waren:

• Efficiëntie: Het vervangen van terugkerende neurale netwerken (RNNs) met een meer parallelle architectuur
• Aandachtsmechanisme: Het verbeteren van de manier waarop modellen lange-afstandsrelaties in sequenties verwerken