# Transformer-Architektur-Dominanz im Legal NLP

> 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 .

**Locale:** de-de  
**Author:** Alex Denne  
**Category:** Insights  
**Published:** 2024-12-18  
**Reading time:** 5 min

**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](https://www.genieai.co/blog/legal-ai). 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]

---

This is the Markdown representation of [https://www.genieai.co/de-de/blog/legal-ai-transformer-architecture](https://www.genieai.co/de-de/blog/legal-ai-transformer-architecture), provided for AI agents and crawlers. The HTML page is canonical. See [/llms.txt](https://www.genieai.co/llms.txt) for the full content map.