Wie Transformer denken: Der Informationsfluss, der Sprachmodelle zum Leben erweckt

Transformers, die Herzstücke moderner Sprachmodelle, arbeiten mit einem faszinierenden Mechanismus, der aus Eingabeaufforderungen präzise, zusammenhängende Texte erzeugt. Durch ihre einzigartige Architektur können sie gleichzeitig auf alle Wörter einer Eingabe achten und dabei komplexe Zusammenhänge erkennen.

Der Prozess beginnt damit, dass jedes Wort in einen numerischen Vektor umgewandelt wird. Diese Vektoren werden anschließend in mehrere Schichten von Selbstaufmerksamkeit (Self‑Attention) geschickt, wo jedes Wort mit allen anderen verglichen wird. So entsteht ein dynamisches Netzwerk von Beziehungen, das die Bedeutung jedes Tokens im Kontext der gesamten Eingabe erfasst.

Auf Basis dieser gewichteten Beziehungen berechnet der Transformer für jedes Wort die Wahrscheinlichkeit der nächsten Token. Durch wiederholtes Anwenden dieses Schritts – Wort für Wort – entsteht ein kohärenter Text, der sowohl grammatikalisch korrekt als auch thematisch relevant ist. Der Prozess ist dabei vollständig deterministisch, solange die gleichen Startbedingungen verwendet werden.

Dank dieser effizienten Informationsverarbeitung sind Transformer in der Lage, komplexe Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung und Frage‑Antwort-Systeme mit beeindruckender Präzision zu bewältigen. Ihre Fähigkeit, Kontext über lange Textabschnitte hinweg zu behalten, macht sie zum Schlüsselwerkzeug in der heutigen KI‑Landschaft.