★
Menu
Home Hoe het wordt gebouwd Watchlist De stack
Hardware ChipsChips vergelijken Servers & systemenNetwerken GeheugenFabrieken & packaging Koeling
Faciliteiten DatacentersVermogen ProjectenCloud & GPU-rekenkracht
Intelligentie AI-modellenSoftware AI-productenBenchmarks OnderzoeksartikelenDatasets Concepten
Ecosysteem BedrijvenAandelen MensenTijdlijn TrendsToekomst van AI
Leren Nieuws Stel de data een vraag AI-agenten
Over Over ons Methodologie Data & API Disclaimer
Opties
DATA & API

Gratis alleen-lezen JSON-toegang tot de gecachte gegevens van de site.

Donkere modus

Begeleid overzicht
Nieuw met chips, datacenters en modeljargon? We leggen belangrijke termen uit terwijl u bladert, in begrijpelijke taal. Dezelfde data, met ingebouwde uitleg.

Expertoverzicht
Je kent de stack al. Gewoon de data: schoon, snel en compact, zonder extra uitleg. Dit is de standaardweergave.

Interfacetaal
‹ Terug
Home › Concepten › Transformer

Transformer

Concept Technische kerngegevens

The 2017 architecture everything on this site exists to run.

U bekijkt een conceptverklaring: wat deze term in begrijpelijk Nederlands betekent, en de records die hij samenbrengt.

The transformer processes every token in a sequence in parallel, using attention to let each token consult every other. That parallelism is why GPUs and transformers co-evolved: the architecture is essentially a giant matrix-multiplication workload, which is exactly what accelerator silicon does best. GPT, Claude, Gemini, Llama, image diffusion backbones and even robot policies are transformers; challengers (state-space models, hybrids) so far nibble at its edges. One paper — 'Attention Is All You Need' — sits under roughly a trillion dollars of infrastructure.

Hoe dit aansluit op de rest van de stack

De koppelingen van dit record in één oogopslag — klik op een groep om er naartoe te springen.

Bronnen

Attention Is All You Need ↗

Record beoordeeld per 2026-01-15 — bekijk Methodologie.