Hinweis: Dieser Artikel ist nur einer von mehr als 60 Abschnitten aus unserem vollständigen Bericht mit dem Titel: The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year. Bitte laden Sie den vollständigen Bericht herunter, um Quellenangaben zu überprüfen.
Dominanz der Transformer-Architektur
77 % der Unternehmen, die NLP einsetzen, erwarten eine Erhöhung ihrer Investitionen in NLP.[64] Die Transformer-Architektur ist weiterhin die Grundlage der meisten hochmodernen NLP-Modelle:
• Verbesserte Attention-Mechanismen: Forscher haben effizientere Attention-Mechanismen entwickelt, die die Verarbeitung längerer Sequenzen und eine bessere Handhabung kontextueller Informationen ermöglichen.[65]
• Sparse Transformers: Diese Modelle haben an Bedeutung gewonnen und bieten eine vergleichbare Leistung wie dichte Transformer, benötigen dabei jedoch weniger Rechenressourcen.[66]
