Transformer Architectuur

Wat is de Transformer Architectuur

De Transformer is een type neuraal netwerk dat in 2017 werd geïntroduceerd in het paper “Attention Is All You Need”. Het verving recurrente netwerken door een mechanisme genaamd self-attention, waardoor lange tekstsequenties efficiënt parallel verwerkt kunnen worden. Deze doorbraak maakte de huidige generatie grote taalmodellen mogelijk.

Hoe werkt self-attention

Self-attention berekent voor elk woord in een zin hoe relevant alle andere woorden zijn. Hierdoor kan het model lange-afstand-afhankelijkheden modelleren: een onderwerp aan het begin van een paragraaf wordt correct gekoppeld aan een werkwoord verderop. Dit mechanisme is krachtig én parallelliseerbaar op moderne GPUs.

Varianten van Transformers

Er bestaan drie hoofdvarianten: encoder-only modellen zoals BERT voor classificatie, decoder-only modellen zoals GPT-4o en Llama 3 voor generatie, en encoder-decoder modellen voor vertaling. Recente innovaties zijn grouped-query attention, sliding window attention en mixture-of-experts om efficiëntie te vergroten.

Waarom belangrijk voor enterprises

Begrijpen welke architectuur achter een model schuilt helpt bij keuzes rond context window, latency en kosten. Decoder-only Transformers zoals Mistral Large zijn ideaal voor generatieve taken, terwijl encoder-modellen geschikt zijn voor semantic search en classificatie.

Toepassing in de praktijk

Artificial Intelligence Consultant helpt klanten architectonische keuzes te maken: een Transformer-gebaseerd model in Azure OpenAI voor klantenservice, of een open-source variant in een private LLM stack. De keuze hangt af van datasoevereiniteit, compliance en performance-eisen, waaronder EU AI Act-conformiteit.