DeepMind Transformer
Der Transformer (Google, 2017) markiert einen Wendepunkt der KI-Geschichte: Das Paper „Attention Is All You Need” zeigte, dass Modelle Kontext nicht mehr Schritt für Schritt durchlaufen müssen, sondern relevante Teile direkt gewichten können. Dieses Prinzip machte Training parallelisierbar und Skalierung praktikabel – und wurde zur Blaupause moderner KI. Für Informatiker ist es die Referenz-Architektur hinter heutigen Sprach- und Code-Modellen, aber auch hinter Vision- und Multimodal-Systemen.
Für Investoren ist es ein Plattform-Signal: Transformer haben ganze Wertschöpfungsketten neu sortiert – von Chips/Cloud über Daten- und Modellplattformen bis zu Anwendungen in Medizin und Wissenschaft. Ein prominentes Beispiel ist DeepMinds AlphaFold (Nobelpreis Chemie 2024), das zeigt, wie dieselbe Grundidee weit über Text hinaus wissenschaftliche Durchbrüche beschleunigt.
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