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Transformer-Architektur

Modellbauweise moderner KI (z.B. Chatbots), Grundlage für LLMs.

Die Transformer-Architektur ist eine Modellbauweise moderner KI, die besonders gut mit Sprache (und heute auch Bildern, Audio und Code) umgehen kann. Sie ist die technische Grundlage vieler Large Language Model (LLM)|Large Language Model (LLM)s und Chatbots wie ChatGPT. Für KMU ist sie vor allem dann relevant, wenn Business-Software (z. B. CRM, ERP oder CMS) um Funktionen wie Textgenerierung, Zusammenfassungen, intelligente Suche oder Automatisierung erweitert wird.

Was bedeutet „Transformer-Architektur“?

„Transformer“ bezeichnet eine bestimmte Art von neuronalen Netzen, die Informationen nicht Schritt für Schritt (wie ältere Modelle), sondern stark parallel verarbeitet. Der Kern ist der Attention-Mechanismus (Self-Attention)|Attention-Mechanismus (Self-Attention), der dem Modell hilft, in einem Text die wichtigsten Stellen zu „beachten“ und Zusammenhänge über viele Wörter hinweg zu verstehen.

Wie funktioniert die Transformer-Architektur?

Vereinfacht gesagt zerlegt ein Transformer Text zunächst in kleine Einheiten, sogenannte Token (Tokens) & Tokenisierung (Tokenization)|Token (Tokens) & Tokenisierung (Tokenization). Dann berechnet er, welche Tokens für die aktuelle Aufgabe besonders wichtig sind, und erzeugt daraus eine passende Antwort.

  • 1) Tokenisierung: Eingaben (z. B. „Schreibe eine Angebotsmail“) werden in Tokens umgewandelt.
  • 2) Kontext verstehen: Über Self-Attention gewichtet das Modell relevante Textteile (z. B. Produkt, Preis, Tonalität, Zielgruppe).
  • 3) Wissen nutzen: Das Modell greift auf das im Training gelernte Sprach- und Weltwissen zurück (Muster, Formulierungen, typische Strukturen).
  • 4) Antwort erzeugen (Inference): In der Inference (Inferenz)|Inference sagt das Modell Token für Token voraus und baut daraus den Text.
  • 5) Begrenzung durch Kontextfenster: Wie viel Text „gleichzeitig“ berücksichtigt wird, hängt vom Kontextfenster (Context Window)|Kontextfenster (Context Window) ab.

Wofür brauchen KMU das in CRM, ERP oder CMS?

Sie müssen die Architektur nicht selbst bauen – aber sie entscheidet, was KI-Funktionen in Ihrer Software leisten können. Typische, praxisnahe Anwendungen:

  • CRM: Gesprächsnotizen zusammenfassen, nächste Schritte vorschlagen, E-Mails personalisieren, Lead-Infos aus Freitext strukturieren.
  • ERP: Bestelltexte, Lieferrückfragen oder interne Anfragen schneller formulieren; Dokumente (z. B. Rechnungsdetails) verständlich erklären.
  • CMS/Marketing: Produktbeschreibungen, FAQs oder Landingpage-Textvarianten generieren – mit konsistenter Tonalität.
  • Support: Antworten aus Wissensartikeln vorbereiten; mit RAG (Retrieval-Augmented Generation)|RAG (Retrieval-Augmented Generation) kann die KI zusätzlich auf Ihre eigenen Dokumente zugreifen.

Warum ist die Transformer-Architektur wichtig?

Transformer ermöglichen hohe Textqualität und gutes Kontextverständnis – aber sie sind nicht automatisch „fakten-sicher“. Ohne saubere Datenbasis und Leitplanken können Halluzinationen (Hallucinations)|Halluzinationen (Hallucinations) auftreten. Für Business-Software heißt das: Wichtige Prozesse (z. B. Angebote, Verträge, Buchungstexte) sollten mit Freigaben, Quellenbezug (z. B. RAG) und klaren Regeln abgesichert werden (Stichwort: AI Governance).

Was kostet Transformer-Architektur in der Praxis?

Sie kaufen meist nicht „die Architektur“, sondern KI-Funktionen über ein Tool oder eine API. Kosten hängen typischerweise von Token-Verbrauch, Modellgröße, Antwortlänge, Parallelität und ggf. zusätzlicher Suche (z. B. Vektordatenbank (Vector Database)|Vektordatenbank (Vector Database)) ab. Für KMU ist wichtig, auf Kostenkontrolle (Token-Budgets, Limits) und Datenschutz (z. B. Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI|Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI) zu achten.