Разница между рекуррентными и трансформерными нейронными сетями заключается в их архитектуре и способе обработки данных:

1. Рекуррентные нейронные сети (RNN) обрабатывают информацию последовательно, сохраняя контекст: информация о предыдущих шагах передаётся дальше, что позволяет учитывать историю. 46 Такая архитектура актуальна при анализе текстов, речи или временных рядов. 4
2. Трансформеры могут работать с информацией в другой последовательности: система работает со всем текстом сразу, что даёт возможность «видеть» весь текст, а не слова по порядку, и лучше учитывать контекст, в котором находится слово. 2 Трансформеры также позволяют обрабатывать данные параллельно, что ускоряет обучение и улучшает качество моделей. 10