Der Transformer wurde 2017 vorgestellt und loeste aeltere Architekturen wie RNNs ab, weil er Texte parallel statt nacheinander verarbeitet. Das Herzstueck ist der Self-Attention-Mechanismus, der bewertet, wie stark sich Woerter im Kontext aufeinander beziehen. Dadurch koennen Modelle weitreichende Zusammenhaenge erfassen und effizient auf grossen Datenmengen trainiert werden. Praktisch alle bekannten LLMs wie GPT, Claude und Gemini bauen auf dieser Architektur auf.
