RNN和transformer

RNN（循环神经网络）和Transformer是自然语言处理中常用的两种模型架构。

RNN是一种序列模型，通过在网络内部引入循环结构来处理序列数据。它具有记忆能力，可以捕捉到上下文信息。在NLP任务中，RNN常用于处理序列到序列的问题，如机器翻译和文本生成。然而，RNN的主要缺点是难以并行计算，因为每个时间步的计算都依赖于前一个时间步的输出。

Transformer是一种基于注意力机制的模型架构，用于处理序列数据。它通过自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，避免了RNN的顺序计算问题。Transformer在NLP任务中表现出色，如语言建模、文本分类和机器翻译等。它的并行计算能力强，适合处理长序列数据。

总结来说，RNN适用于需要考虑上下文信息的任务，而Transformer适用于处理长序列数据且需要并行计算的任务。