 Comparez et contrastez les caractéristiques d'un modèle GPT et d'un réseau neuronal récurrent.
Un modèle GPT est un type de modèle de langage qui utilise des données d'entrée pour créer une sortie basée sur la probabilité statistique de mots et de phrases dans un ensemble de données. Un réseau neuronal récurrent (RNN) est un type de réseau neuronal artificiel capable d'analyser des données dans des ensembles ou des séquences. Un modèle GPT utilise sa compréhension probabiliste du langage pour générer un nouveau texte à partir d'une combinaison de nouvelles entrées et de texte déjà vu, tandis que les RNN utilisent une série d'éléments contextuels pour extraire les caractéristiques pertinentes d'un ensemble de données donné. Les modèles GPT sont utilisés pour des tâches telles que le traitement du langage naturel, la complétion de texte et la traduction automatique, tandis que les RNN sont utilisés pour des tâches telles que la reconnaissance vocale et la compréhension du langage naturel.