LSTM (Long Short-Term Memory) va Transformer modellari chuqur o'rganishda ketma-ket ma'lumotlarni boshqarish uchun mashhur. LSTM afzalliklari: uzoq masofali bog'liqliklarni ushlab turishda yaxshi. O'zgaruvchan uzunlikdagi ketma-ketliklarni ushlab turishi mumkin LSTM kamchiliklari: ketma-ket hisoblashlar belgilangan hajmdagi kontekst oynalari bilan cheklangan Transformer afzalliklari: parallellashtiriladi uzoq masofali bog'liqliklarni ushlab turishda yaxshiroq. O'lchovli transformator: xotira ko'p ma'lumot talab qilishi mumkin LSTM va transformatorlar orasidagi tanlov ma'lum foydalanish holatiga, ma'lumotlarning mavjudligiga va hisoblash resurslariga bog'liq. Transformatorlar odatda tabiiy tilni qayta ishlash vazifalari uchun ishlatiladi, LSTM esa ularning ishlashi va o'lchov
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence