Transformer-Modelle bilden das architektonische Fundament moderner Künstlicher Intelligenz. Der Beitrag erläutert die zugrunde liegende Architektur, erklärt die Funktionsweise von Attention-Mechanismen und zeigt, wie mathematische Prinzipien, Skalierung und Modellgröße zusammenwirken. Anhand anschaulicher Beispiele wird deutlich, warum Transformer frühere sequenzielle Ansätze abgelöst haben und heute Large und Small Language Models ermöglichen.

Der Artikel ordnet die Technologie realistisch ein, beleuchtet ihre Stärken und Grenzen und schafft eine fundierte Grundlage, um moderne KI-Systeme fachlich korrekt zu verstehen und einzuordnen.