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Entdecken Sie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), ein Open-Source-Maschinelles Lern-Framework von Google für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Erfahren Sie, wie BERTs bidirektionale Transformer-Architektur das Sprachverständnis der KI revolutioniert, seine Anwendungen im NLP, Chatbots, Automatisierung und wichtige Forschungsfortschritte.
Ein Generativer Vortrainierter Transformer (GPT) ist ein KI-Modell, das Deep-Learning-Techniken nutzt, um Texte zu erzeugen, die menschlichem Schreiben sehr ähnlich sind. Basierend auf der Transformer-Architektur verwendet GPT Selbstaufmerksamkeitsmechanismen für eine effiziente Textverarbeitung und -generierung und revolutioniert so NLP-Anwendungen wie Content-Erstellung und Chatbots.
Ein Transformer-Modell ist eine Art von neuronalen Netzwerken, die speziell dafür entwickelt wurden, sequenzielle Daten wie Text, Sprache oder Zeitreihendaten zu verarbeiten. Im Gegensatz zu traditionellen Modellen wie RNNs und CNNs verwenden Transformer einen Attention-Mechanismus, um die Bedeutung der Elemente in der Eingabesequenz zu gewichten. Dadurch erzielen sie eine herausragende Leistung in Anwendungen wie NLP, Spracherkennung, Genomik und mehr.
