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KI & Engineering Programme›🌳 AI Branches›Lektionen›Transformers erklärt: Die Architektur hinter ChatGPT
🤖
AI Branches • Fortgeschritten⏱️ 35 Min. Lesezeit

Transformers erklärt: Die Architektur hinter ChatGPT

Öffentliche Lektionsvorschau

Verstehen Sie die Transformer-Architektur, die ChatGPT, Claude, Gemini, BERT und moderne GPT-Modelle antreibt - der Aufmerksamkeitsmechanismus wird Schritt für Schritt erklärt.

Programm
AI Branches
Niveau
Fortgeschritten
Lesezeit
35 Min. Lesezeit

Lernziele

Am Ende dieser Lektion verstehst du:

  • ✓⏱️ Das Problem mit RNNs: Text sequentiell verarbeiten
  • ✓👀 Der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus
  • ✓🧠 Mehrköpfige Aufmerksamkeit
  • ✓📍Positionskodierung
  • ✓🏗️ Die vollständige Transformer-Architektur

Lektionsübersicht

  1. ⏱️ Das Problem mit RNNs: Text sequentiell verarbeiten
  2. 👀 Der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus
  3. Abfrage, Schlüssel und Wert - im Klartext
  4. Warum die Quadratwurzelskalierung?
  5. 🧠 Mehrköpfige Aufmerksamkeit
  6. 📍Positionskodierung
  7. 🏗️ Die vollständige Transformer-Architektur
  8. Encoder
  9. Decoder
  10. 🆚 BERT vs. GPT: Zwei Varianten von Transformer
  11. BERT (nur Encoder)
  12. GPT (nur Decoder)
  13. 📈 Warum Skalierung wichtig ist
  14. ⚡ Training vs. Inferenz
  15. Wichtige Erkenntnisse

Einführende Vorschau

Im Jahr 2017 veröffentlichte ein Team bei Google einen Artikel mit dem Titel "Attention Is All You Need" . Es führte die Transformer -Architektur ein und veränderte die KI für immer. Jedes wichtige Sprachmodell, von dem Sie gehört haben - ChatGPT, Claude, Gemini, BERT, Llama und moderne GPT-Modelle - basiert auf Transformers. Um zu verstehen, warum Transformers wichtig sind, müssen Sie zunächst verstehen, was sie ersetzt haben.

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