{"conversations": [{"from": "human", "value": "Com poden canviar els transformadors en RNNs en el context de NLP?"}, {"from": "gpt", "value": "Els transformadors i RNNs s\u00f3n dos tipus de xarxes neuronals habitualment usades en el processament natural del llenguatge (NLP), per\u00f2 difereixen de diverses maneres de tecles. Les xarxes neuronals (RNNs) s\u00f3n un tipus de xarxa neuronal que est\u00e0 dissenyada per gestionar dades seq\u00fcencials, com ara el llenguatge. Funciona mitjan\u00e7ant informaci\u00f3 d' un pas a la seg\u00fcent, permetent- los realitzar depend\u00e8ncies de model entre paraules d' una frase o car\u00e0cters d' un text. Tot i aix\u00f2, els RNNs poden ser lents per a entrenar i poden lluitar amb depend\u00e8ncies llargues, a partir de passos anteriors poden ser rellevants m\u00e9s tard. Les transformacions, d' una altra banda, un tipus de xarxa neural m\u00e9s recent que utilitza mecanismes d' auto- tranquil\u00b7 laci\u00f3 de dades, com ara seq\u00fc\u00e8ncies de par\u00e0grafs o de text a difer\u00e8ncia d' entrada. Aix\u00f2 pot ser m\u00e9s eficients, a difer\u00e8ncia de manera que les depend\u00e8ncies d' altres. Aix\u00f2 pot ser m\u00e9s properes a la seq\u00fc\u00e8ncia i les depend\u00e8ncies."}, {"from": "human", "value": "Quins s\u00f3n els desavantatges de transformar quan es comparen amb RNNs?"}, {"from": "gpt", "value": "Haureu de mirar cap amunt algunes investigacions, per\u00f2 aqu\u00ed hi ha dues raons m\u00e9s amunt del meu cap: 1. 1 estat dels transformadors delsart s\u00f3n extremadament grans en la seva mida (estic orgull\u00f3s de la meva petita-inishitat) 2. RNNs podria ser m\u00e9s interpretable degut a la seva simplicitat inherent"}]}