Основное отличие рекуррентных нейронных сетей (РНС) от трансформеров в задачах обработки естественного языка заключается в том, что РНС обрабатывают информацию последовательно по порядку, а трансформеры могут работать с информацией в другой последовательности. 12

Например, если входные данные — это текст, то трансформеру не требуется обрабатывать конец текста после обработки его начала. 2 Это позволяет системе работать со всем текстом сразу и лучше учитывать контекст, в котором находится слово. 1

Кроме того, трансформеры легче распараллеливаются, чем РНС, что ускоряет машинное обучение. 2

Таким образом, рекуррентные сети эффективны для работы с последовательными данными, в то время как трансформеры лучше подходят для задач, требующих понимания длинных текстов и учёта контекста на больших расстояниях. 4