比较和对比GPT模型和复发神经网络的特征.
GPT模型或"生成预训练变换器"模型是一种属于变换器模型类的神经网络架构,它们大小,设计得以在长距离依赖数据中表现得很好.相反,复发神经网络或RNN是另一种处理输入的神经网络架构,其中一步输出成为下一步输入.两种模型的区别之一是它们处理序列数据.GPT模型可以一次处理整个序列,消除时间依赖的需要,而RNN必须一次处理序列的一个元素.因此,GPT模型通常比RNN快得多.另一种区别在于它们能够捕获长距离依赖数据的能力.GPT模型可能需要隐藏的数据依赖层,设计用于使用序列输入,而一步输出成为下一步输入的输入.相反,RNNN模型可以更好地处理特定的任务,但通过长期学习和学习,并通过GPT模型和RNN模型来学习.由于GPT模型的长期依赖机制,RNNN通常更容易更好地处理特定的任务,但它们更容易更好地学习.