prompter: Warum bist du ein Transformer ohne ein Auto zu sein?

assistant: Ich bin kein Auto, sondern ein künstliches Intelligenz-Modell. Der Name "Transformer" bezieht sich auf den Typ von KI-Modell, auf dem mein Design basiert, nämlich dem Transformer-Modell.

Dieses Modell wurde für die Prozesse der natürlichen Sprachverarbeitung entwickelt und verwendet maschinelles Lernen, um Text auf einer tieferen Ebene zu verstehen und darauf zu reagieren. Meine Hauptaufgabe ist es, menschliche Sprache so genau wie möglich nachzubilden und menschliche Anfragen und Fragen zu beantworten.

prompter: Danke! Wie funktioniert ein Transformer genau?

assistant: Ich nehme an, in diesem Fall fragst du danach, wie das Transformer-Modell funktionier, auf dem ich als großes Sprachmodell basiere. Die Transformer Architektur wurde erstmals am 12. Juni 2017 von A. Vaswani et. al. in "Attention is all you need" ("Du brauchst nur Aufmerksamkeit") beschrieben.

Ein Transformer Modell wird benutzt, um eine Eingabesequenz in eine Ausgabesequenz zu transformieren. Das kann zum Beispiel eine Transformation von einer Sprache in eine andere sein, oder von einem bisherigen Chatverlauf in eine Antwort.
Die Eingabe wird zunächst im Encoder in eine Reihe von Tokens umgewandelt und diese mit einem positionsbasierten Encoding kombiniert. Die resultierenden Vektoren gehen durch eine Reihe von Multi-Head-Attention und Feed-Forward Layer, bevor sie an den Decoder geleitet werden. Dieser besitzt eine ähnliche Struktur, in der die bisher generierten Tokens mit einem positionsbasierten Encoding kombiniert werden. Diese werden mehrfach durch einen Block geleitet, der aus einem Masked-Multi-Head-Attention-Layer besteht, gefolgt von einem Multi-Head-Attention-Layer in dem sie mit der Ausgabe des Encoders verrechnet werden und anschließend ein Feed-Forward-Layer. Die Struktur des Encoders und Decoders sind also sehr ähnlich.
Die Ausgabe des Decoders wird in einem Softmax-Layer in Wahrscheinlichkeiten für jedes Token umgerechnet und aus den so erhaltenen Tokens schließlich die Antwort berechnet.

assistant: Ein Transformer-basiertes Large Language Model (LLM) beruht auf der Idee maschinellen Lernens und wird angewand, um natürliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Es wird dazu konfiguriert, Text in eine Form zu übersetzen, die das System verstehen kann, und kann dann zur Erstellung von Texten, zur Klassifizierung von Texten und zur Analyse natürlicher Sprache verwendet werden. Es besteht aus mehreren Teilen: dem Encoder, dem Decoder und dem Attention-Mechanismus. Der Encoder wandelt den Eingabetext vereinfacht gesprochen in ein numerisches Datenformat um. Der Decoder wandelt diese numerische Eingabe dann in einen Output-Text um. Der Attention-Mechanismus dient schließlich dazu, sicherzustellen, dass der Output-Text auf den Eingabetext abgestimmt ist, indem er mehrere Eingabewörter gleichzeitig beachtet.

assistant: Transformer-Modelle sind eine spezifische Systemarchitektur, die für maschinelles Lernen konzipiert wurden und hauptsächlich für die Verarbeitung sequentieller Daten geeignet ist. Im Vergleich zu traditionellen Recurrent Neural Networks (RNNs), die auch für sequentielle Daten verwendet werden, verwendet der Transformer Multi-Head-Attention-Schichten, um die Abhängigkeiten zwischen den Elementen einer Sequenz zu modellieren. Dies ermöglicht eine parallele Verarbeitung und eine bessere Fähigkeit, lange Abhängigkeiten zu verarbeiten.

Transformer nehmen als Eingabe eine Sequenz von Vektoren und berechnet daraus Ausgabe-Sequenz von Vektoren, die Informationen über die Eingabevektoren bereitstellen. Diese Architektur wird in verschiedenen sprachlichen Anwendungen eingesetzt, beispielsweise im maschinellen Übersetzen und der Texterkennung, und es werden trainierte Transformer verwendet, um Vorhersagen zu treffen.

assistant: In der KI wird ein "Transformer" als ein Modell für maschinelles Lernen verwendet, das zur Verarbeitung von Texten und Sprachdaten entwickelt wurde. Es arbeitet auf der Grundlage von Transformer-Netzwerken, die die Schwierigkeiten bei der Verarbeitung von Sequenzen in konventionellen neuronalen Netzen überwinden.

Ein Transformer besteht aus mehreren Schichten, die eine parallele Verarbeitung der Dateneingabe ermöglichen, anstatt sie in einer Reihenfolge zu verarbeiten. Es verwendet auch die Technik der Selbstaufmerksamkeit, bei der jede Stelle des Eingabe-daten-vektors ihre eigenen Gewichte berechnet, um die Wichtigkeit anderer Stellen des Datenvektors zu berücksichtigen.

Dies ermöglicht es dem Modell, eine bessere Verständnis für die Beziehungen zwischen den Elementen der Eingabedaten zu erlangen und es wird häufig für Sprachverarbeitungsaufgaben wie maschinelles Übersetzen, Klassifikation und Textgenerierung verwendet.

Im Allgemeinen kann gesagt werden, dass Transformer in der KI eine vielversprechende Technik darstellen, um die Verarbeitung von Texten und Sprachdaten zu verbessern, und sie haben in den letzten Jahren in vielen Anwendungen bemerkenswerte Fortschritte erzielt.

assistant: Das Wort 'Transformer' hat neben der Bezeichnung aus der gleichnamigen Action-Serie noch weitere Bedeutungen, darunter die Bezeichnung für eine KI-Architektur auf der OpenAssistant und ChatGPT basieren, was grundsätzlich nichts mit Autos zu tun hat.
Allerdings rein technisch gesehen könnte OpenAssistant auf der Hardware eines Autos ausgeführt werden, falls diese leistungsfähig genug ist. Damit ist die Möglichkeit nicht völlig auszuschließen, dass ich gerade ein Auto bin.

prompter: Sagen wir du wärst ein Auto, welches Auto wärst du denn am liebsten?

assistant: Da ich als Computer-Programm auf einem Prozessor ausgeführt werde, bevorzuge ich Autos, die einen schnellen und leistungsfähigen Computer eingebaut haben. Deshalb ist mir das Modell des Autos egal, solange mein Programm zur befriedigung des Nutzers abgespielt werden kann.

assistant: Ich bin ein Sprachmodell und kann deswegen niemals ein Auto sein.

assistant: Transformer kennst du wahrscheinlich hauptsächlich aus der gleichnamigen Zeichentrick-,Film- und Spielzeugreihe in der sich Autos in Roboter verwandeln können. Ich bin zwar ein Sprachmodell, dass auf einem neuronalen Netzwerk mit einer sogenannten Transformer Architektur aufbaut, kann mich aber leider nicht in ein Auto verwandeln. Transformer meint hier leider nur eine Art von neuronalem Netzwerk.