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Googles Forschungspapier 'Attention Is All You Need' aus dem Jahr 2017 stellte die Transformer-Architektur vor, die zur Grundlage sämtlicher moderner KI-Sprachmodelle wurde — von GPT über BERT bis hin zu Claude.

Was für eine Schlüsseltechnologie ließ der Transformer, ganz im Sinne seines Titels, kühn hinter sich?

Rekurrente neuronale Netze (RNN / LSTM)
RNNs verarbeiteten Text Wort für Wort in einer Sequenz — von Natur aus langsam und nicht parallelisierbar. Der Aufmerksamkeitsmechanismus verarbeitet alle Tokens gleichzeitig und macht es möglich, Modelle mit Hunderten Milliarden Parametern zu trainieren.
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Ausgehend von 50 BTC pro Block im Jahr 2009 – auf wie viel sank die Belohnung nach dem vierten Halving 2024?Wie heißt dieser IBM-Prozessor?Welches Modell brachte OpenAI im August 2025 heraus?Welchen Anteil am Markt für KI-Trainingschips hielt NVIDIA 2024 ungefähr?Welches Modell veröffentlichte Anthropic im November 2025, das die 80%-Marke bei SWE-bench durchbrach?Wie berechnet GPS tatsächlich die Position eines Geräts?Um welche Region handelt es sich?Wie nannte Google diese im März 2025 veröffentlichte offene Modellfamilie?Um wie viel könnte dieser gehirninspirierte Chip den Energieverbrauch von KI-Systemen senken?Was ist der wichtigste Grund für dieses Vorgehen?Wie wird diese numerische Kennung genannt?Selbst mit mehr Trainingsdaten verschwindet dieses Phänomen nie ganz. Was ist seine strukturelle Ursache?

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