Wat is de Transformer Architectuur? - Uitleg & Betekenis

Definitie

De Transformer-architectuur is een neurale netwerkarchitectuur die in 2017 werd geïntroduceerd en die self-attention gebruikt om relaties tussen alle elementen in een reeks tegelijk te modelleren. Het vormt de basis van GPT, BERT, Claude en de meeste moderne taal- en multimodale modellen.

Technische uitleg

Transformers vervangen recurrente lagen (RNN, LSTM) door multi-head self-attention. Elk element kan direct met elk ander element communiceren, wat parallellisatie mogelijk maakt. Een Transformer-block bevat attention, layer normalization, feed-forward networks en residu-verbindingen. Encoder-only (BERT) leert bidirectionele representaties voor classificatie en extractie; decoder-only (GPT) genereert autoregressief. Encoder-decoder (T5) wordt gebruikt voor vertaling en samenvatting. Positional encodings voegen volgorde-informatie toe. De schaalbaarheid van Transformers heeft geleid tot modellen met honderden miljarden parameters.

Hoe AVARC Solutions dit toepast

AVARC Solutions bouwt en integreert oplossingen op transformer-modellen. Van GPT en Claude voor tekstgeneratie tot Vision Transformers voor beeldanalyse — we benutten de transformer-architectuur voor chatbots, documentverwerking, code-assistentie en multimodale AI.

Praktische voorbeelden

• GPT-4 dat een transformer-decoder gebruikt om de volgende token te voorspellen op basis van alle vorige tokens in de context.
• BERT dat een transformer-encoder gebruikt om betekenisvolle representaties te leren voor zoekopdrachten en classificatie.
• Een Vision Transformer (ViT) die afbeeldingen in patches opdeelt en als sequentie verwerkt voor beeldclassificatie.

Gerelateerde begrippen