Uitgebreide Uitleg
De Transformer is een revolutionaire architectuur voor neurale netwerken, geïntroduceerd in 2017 in het paper "Attention Is All You Need". Het heeft de manier waarop AI met sequentiële data (zoals tekst) omgaat compleet veranderd.
De kernvernieuwing is het attention-mechanisme: in plaats van data sequentieel te verwerken zoals eerdere modellen (RNNs, LSTMs), kan een transformer in één keer naar alle delen van de input kijken en bepalen wat relevant is voor elk onderdeel. Dit maakt het model veel effectiever in het begrijpen van context en lange-afstandsrelaties in tekst.
Transformers bestaan uit een encoder (die input verwerkt) en decoder (die output genereert), hoewel sommige modellen alleen een encoder (BERT) of decoder (GPT) gebruiken. De architectuur schaalt uitstekend: grotere transformers met meer data presteren consistent beter, wat heeft geleid tot de huidige generatie van krachtige LLMs.
Praktijkvoorbeeld
Nederlandse vertaalbureaus gebruiken transformer-gebaseerde modellen zoals DeepL die context veel beter begrijpen dan oudere systemen. Een zin als "De bank is groen" wordt correct vertaald afhankelijk van of het over een zitbank of financiële instelling gaat.