Transformer-Architektur erklärt: Die Technologie hinter ChatGPT, BERT & Co.

In den letzten Jahren hat die Künstliche Intelligenz (KI) enorme Fortschritte gemacht – insbesondere im Bereich der Sprachverarbeitung. Ob in Chatbots, bei der automatischen Übersetzung oder der Texterstellung: Immer häufiger begegnen Sie dem Begriff „Transformer-Architektur“. Doch was genau verbirgt sich dahinter?

Die Transformer-Architektur bildet das Fundament vieler moderner KI-Modelle, darunter bekannte Systeme wie GPT, BERT oder T5. Seit ihrer Einführung im Jahr 2017 hat sie sich als wegweisende Entwicklung in der KI-Forschung etabliert – und das mit gutem Grund.

In diesem Blogartikel erfahren Sie, wie die Transformer-Architektur entstanden ist, wie sie funktioniert und warum sie als einer der wichtigsten Meilensteine im Bereich des maschinellen Lernens gilt.

Bis 2017 galten rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs) und ihre Weiterentwicklungen wie LSTMs (Long Short-Term Memory) als Standard für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese Modelle analysierten Texte schrittweise – Wort für Wort. Obwohl das für viele Aufgaben funktionierte, waren solche Modelle oft langsam und ineffizient, insbesondere bei langen Texten. Zudem bestand die Gefahr, dass wichtige Informationen im Verlauf einer langen Wortkette verloren gingen.

Einen echten Wendepunkt markierte die Veröffentlichung des Forschungsartikels „Attention is All You Need“ durch ein Team von Google rund um Ashish Vaswani. Darin wurde erstmals die Transformer-Architektur vorgestellt – ein neues Modell, das komplett auf rekurrente Strukturen verzichtete. Stattdessen stand ein innovativer Mechanismus im Mittelpunkt: Self-Attention. Dieser erlaubt es dem Modell, innerhalb eines Textes unabhängig von der Position zu erkennen, welche Wörter für das Verständnis besonders wichtig sind – und diese gezielt zu gewichten.

Das war eine kleine Revolution, denn dank dieser Architektur konnten Texte erstmals parallel verarbeitet werden – im Gegensatz zur sequentiellen Abarbeitung früherer Modelle. Das führte nicht nur zu erheblich kürzeren Trainingszeiten, sondern auch zu einer deutlich besseren Leistung bei vielen Aufgaben der Sprachverarbeitung.

In den Folgejahren wurde die Transformer-Architektur von Forschenden weltweit aufgegriffen, weiterentwickelt und in zahlreichen Anwendungen eingesetzt. Heute bildet sie die Grundlage für viele der leistungsfähigsten KI-Modelle – darunter Systeme zur Textübersetzung, automatische Zusammenfassungen und dialogbasierte KI wie ChatGPT.

Die Transformer-Architektur besteht im Kern aus zwei Hauptkomponenten: einem Encoder und einem Decoder. Diese beiden Module arbeiten eng zusammen, insbesondere bei Aufgaben wie der maschinellen Übersetzung. Bei vielen modernen Modellen – etwa BERT oder GPT – kommt jedoch häufig nur einer der beiden Teile zum Einsatz, je nach Anwendungsszenario.

Im Gegensatz zu früheren Modellen erfolgt die Verarbeitung nicht sequenziell, sondern weitgehend parallel – das macht Transformer besonders effizient.

Der wichtigste Bestandteil der Architektur ist der sogenannte Self-Attention-Mechanismus. Er ermöglicht es dem Modell, beim Verarbeiten eines Wortes den gesamten Kontext zu berücksichtigen – unabhängig davon, wie weit andere relevante Wörter entfernt sind.

Da Transformer-Modelle – anders als RNNs – keine natürliche Reihenfolge bei der Verarbeitung der Eingabewörter kennen, benötigen sie eine Zusatzinformation: die sogenannte positionale Kodierung. Diese kodiert die Position jedes Wortes innerhalb eines Satzes und erlaubt dem Modell, die Reihenfolge der Wörter zu verstehen.

Jede Schicht innerhalb von Encoder und Decoder enthält darüber hinaus:

Diese Kombination aus modularem Aufbau, effizienter Kontextverarbeitung und flexibler Skalierbarkeit macht die Transformer-Architektur zu einem Meilenstein der modernen KI-Forschung.

Seit der Einführung der Transformer-Architektur haben sich auf ihrer Grundlage zahlreiche leistungsstarke Modelle entwickelt, die heute in unterschiedlichsten Anwendungen zum Einsatz kommen – von Textanalyse bis zur Bildverarbeitung.

Besonders im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) haben Transformer grosse Erfolge erzielt. Zu den bekanntesten Modellen zählen:

Diese Modelle zeigen eindrucksvoll, wie breit Transformer-basierte Ansätze anwendbar sind – sowohl in spezialisierten als auch in generativen Szenarien.

Transformer kommen heute in vielen praktischen Anwendungen zum Einsatz, unter anderem:

Auch über den Textbereich hinaus haben Transformer Einzug gehalten – etwa in der Genomforschung, der Robotik oder der Audioverarbeitung. Ihre Fähigkeit, komplexe Muster in grossen Datenmengen zu erkennen, macht sie zu einem universell einsetzbaren Werkzeug.

So leistungsfähig die Transformer-Architektur auch ist, sie bringt spezifische technische und praktische Herausforderungen mit sich, die in vielen Anwendungsfeldern eine zentrale Rolle spielen.

Der Self-Attention-Mechanismus ist das Herzstück der Architektur – aber auch einer ihrer rechenintensivsten Bestandteile. Die Berechnung der Aufmerksamkeitsskalen zwischen allen Wortpaaren einer Sequenz hat eine quadratische Komplexität in Bezug auf die Eingabelänge. Das bedeutet: Je länger ein Text ist, desto schneller steigen Rechenaufwand und Speicherbedarf – was besonders bei sehr langen Dokumenten zu Effizienzproblemen führt.

Transformermodelle benötigen im Vergleich zu anderen neuronalen Netzwerken eine hohe Speicherkapazität, insbesondere beim Training. Die Anzahl der Parameter kann schnell in die Milliarden gehen, was nicht nur leistungsstarke Hardware erfordert, sondern auch beim Inferenzbetrieb (also bei der Anwendung eines bereits trainierten Modells) zu hohen Anforderungen führt.

Während Transformer theoretisch in der Lage sind, lange Abhängigkeiten zu modellieren, stossen sie in der Praxis an Grenzen. Der Grund liegt in der festen Länge der Eingabesequenzen, die häufig durch technische oder ressourcenbedingte Limitierungen beschränkt ist. Modelle müssen daher oft mit „gechunkten“ Texten arbeiten – was zu einem Verlust an globalem Kontext führen kann.

Trotz intensiver Forschung ist nach wie vor schwer verständlich, wie Transformer-Modelle Informationen intern repräsentieren und verarbeiten. Zwar lässt sich durch Visualisierungen der Attention-Gewichte ein Teil der Entscheidungslogik nachvollziehen, doch viele interne Vorgänge bleiben intransparent, was die Erklärung von Modellverhalten erschwert.

Die Transformer-Architektur ist auf Standardisierung und Wiederverwendung von Schichten optimiert. Dadurch wird sie in ihrer Struktur sehr robust, aber auch relativ unflexibel, wenn es um strukturelle Innovationen oder domänenspezifische Anpassungen geht. Jede Abweichung von der Standardarchitektur erfordert umfangreiche Neuentwicklung und Testung.

Was ist der Unterschied zwischen einem Transformer und einem RNN?
Während RNNs Eingabedaten sequenziell verarbeiten und dabei Informationen von einem Schritt zum nächsten weitergeben, analysieren Transformer die gesamte Eingabesequenz gleichzeitig. Dadurch sind sie deutlich schneller und besser darin, weit entfernte Zusammenhänge im Text zu erfassen.

Warum ist der Self-Attention-Mechanismus so wichtig?
Self-Attention ermöglicht es dem Modell, für jedes Wort zu bestimmen, welche anderen Wörter in der Sequenz besonders relevant sind – unabhängig von deren Position. Das verbessert das Kontextverständnis erheblich und ist einer der Hauptgründe für den Erfolg der Architektur.

Kann man Transformer nur für Texte einsetzen?
Nein. Die Architektur wurde zwar ursprünglich für Sprachverarbeitung entwickelt, findet heute aber auch Anwendung in anderen Bereichen – etwa in der Bildverarbeitung (Vision Transformer), bei Audiodaten oder sogar in der Bioinformatik.

Wie gross ist ein typischer Transformer?
Das hängt vom Anwendungsfall ab. Kleine Modelle können mit einigen Millionen Parametern auskommen. Moderne Sprachmodelle wie GPT-3 oder GPT-4 enthalten jedoch mehrere Milliarden bis hin zu über hundert Milliarden Parameter.

Was sind die grössten Herausforderungen bei der Nutzung von Transformern?
Die wichtigsten Herausforderungen liegen im hohen Rechen- und Speicherbedarf, in der schwierigen Interpretierbarkeit und in der eingeschränkten Effizienz bei sehr langen Sequenzen.

Die Transformer-Architektur hat sich als Fundament moderner KI-Anwendungen etabliert. Sie vereint Effizienz, Kontextverständnis und Skalierbarkeit in einer flexiblen Struktur – und hat damit die Sprachverarbeitung grundlegend verändert. Trotz technischer Herausforderungen wie Rechenaufwand oder Interpretierbarkeit bleibt sie das zentrale Modellprinzip hinter den fortschrittlichsten KI-Systemen unserer Zeit.