Hinweis: Dieser Artikel ist nur einer von mehr als 60 Abschnitten aus unserem vollst盲ndigen Bericht mit dem Titel: The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year. Bitte laden Sie den vollst盲ndigen Bericht herunter, um Quellenangaben zu 眉berpr眉fen.
Dominanz der Transformer-Architektur
77 % der Unternehmen, die NLP einsetzen, erwarten eine Erh枚hung ihrer Investitionen in NLP.[64] Die Transformer-Architektur ist weiterhin die Grundlage der meisten hochmodernen NLP-Modelle:
鈥� Verbesserte Attention-Mechanismen: Forscher haben effizientere Attention-Mechanismen entwickelt, die die Verarbeitung l盲ngerer Sequenzen und eine bessere Handhabung kontextueller Informationen erm枚glichen.[65]
鈥� Sparse Transformers: Diese Modelle haben an Bedeutung gewonnen und bieten eine vergleichbare Leistung wie dichte Transformer, ben枚tigen dabei jedoch weniger Rechenressourcen.[66]
