Kapitel 8. Das Zeitalter der Erfahrung: Transformatoren für Planung, Schlussfolgerung und Programmierung
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
Dieses Kapitel von „ “ markiert nicht nur einen entscheidenden Wendepunkt in deiner Auseinandersetzung mit Transformern, sondern auch einen Wandel in der KI weg von menschen- und datenzentrierten Ansätzen hin zu erfahrungsgesteuertem Lernen – was für die Einsatzmöglichkeiten und Weiterentwicklung von Transformern von großer Bedeutung ist.
Bisher hast du gesehen, wie sich Transformer an die Modellierung von Daten in verschiedenen Bereichen angepasst haben: von Sprache und Zeitreihen über Bilder, Videos und Audio bis hin zu, wie in Kapitel 7 untersucht, dem verstärkenden Lernen (RL). Dieses Kapitel hat die Grundlage für dein Verständnis dieser neuen Ära gelegt. Die nächste Herausforderung bei Transformern besteht nicht nur darin, zu verstehen, was ist, sondern zu lernen, was zu tun ist: zu planen, zu argumentieren und durch aktive Interaktion mit der Welt neues Wissen zu schaffen.
In diesem Kapitel lernst du, wie Transformer-basierte Modelle entwickelt werden, um diese Fähigkeiten zu verkörpern. Du wirst verschiedene Ansätze und Architekturen untersuchen, die es Transformern ermöglichen, durch Lernen aus Erfahrungen bei der Planung, beim Schlussfolgern und beim Programmieren zu glänzen. Dazu gehört, zu erkunden, wie sie Ströme kontinuierlicher ...
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