比较并对比GPT模型和递归神经网络的特点。
GPT模型是一种语言模型，它使用输入数据基于数据集内单词和短语的统计概率生成输出结果。递归神经网络(RNN)是一种人工神经网络类型，能够分析数据集或序列。GPT模型使用其对语言的概率理解，通过结合新输入和先前的文本生成新文本，而RNN使用一系列上下文元素从给定数据集中提取相关特征。GPT模型用于自然语言处理、文本完成和机器翻译等任务，而RNN用于语音识别和自然语言理解等任务。