Een Transformer-architectuur is een type neurale netwerk dat is ontworpen om sequentiële data, zoals tekst, effectief te verwerken zonder gebruik te maken van recursieve of convolutionele structuren. Het werd geïntroduceerd in 2017 door Vaswani et al. in het baanbrekende paper “Attention Is All You Need”.
Transformers vormen tegenwoordig de ruggengraat van grote taalmodellen (LLM’s) zoals GPT, BERT en T5, en hebben de manier waarop natuurlijke taalverwerking (NLP) werkt fundamenteel veranderd.

Werking

De Transformer-architectuur is gebaseerd op het concept van self-attention, een mechanisme waarmee het model leert welke woorden in een zin belangrijk zijn voor elkaar — ongeacht hun positie.

Het model bestaat uit twee hoofdcomponenten:

1. Encoder: verwerkt de invoerreeks (bijv. een zin) en produceert contextuele representaties.
2. Decoder: genereert de uitvoer (bijv. een vertaling of voorspelde tekst) op basis van de encoder-output.

Belangrijke bouwstenen:

• Self-Attention: berekent gewogen relaties tussen woorden om context te begrijpen.
• Multi-Head Attention: laat het model meerdere aandachtspatronen tegelijk leren.
• Positional Encoding: voegt informatie toe over de volgorde van woorden.
• Feedforward Layers: passen niet-lineaire transformaties toe na de attentielagen.
• Residual Connections & Layer Normalization: stabiliseren en versnellen het leerproces.

De training vindt meestal plaats via masked language modeling of next-token prediction, afhankelijk van de toepassing.

Kenmerken

• Paralleliseerbaar: alle woorden kunnen tegelijk worden verwerkt, wat training versnelt.
• Contextgevoelig: begrijpt relaties tussen woorden over grote afstanden.
• Schaalbaar: presteert beter naarmate het model en de dataset groter worden.
• Universeel toepasbaar: inzetbaar voor tekst, beeld, audio en multimodale data.
• Efficiëntie-uitdaging: hoge reken- en geheugenkosten bij lange sequenties.

Toepassingen

De Transformer-architectuur wordt breed toegepast binnen AI:

• Taalmodellen: GPT, BERT, LLaMA, T5.
• Vertaling: neurale machinevertaling zonder recursieve netwerken.
• Samenvatting en vraagbeantwoording: contextuele tekstverwerking.
• Beeldverwerking: Vision Transformers (ViT) passen hetzelfde principe toe op pixels.
• Spraak en multimodale AI: koppeling van tekst, beeld en geluid in één model.

Uitdagingen

• Rekenintensief: training vereist enorme rekenkracht en energie.
• Databehoefte: grote hoeveelheden hoogwaardige data zijn nodig.
• Interpretatie: moeilijk te verklaren waarom het model bepaalde beslissingen neemt.
• Kosten: schaalbare training is duur en beperkt tot organisaties met veel middelen.
• Bias en ethiek: modellen kunnen vooroordelen in trainingsdata versterken.

Samenvatting

De Transformer-architectuur heeft AI getransformeerd door een efficiëntere manier te bieden om context en relaties in data te begrijpen. Dankzij self-attention en schaalbaarheid is het de dominante structuur voor taal-, beeld- en multimodale modellen. Ondanks uitdagingen in efficiëntie en transparantie blijft de Transformer de basis van de huidige generatie AI-systemen.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍