LSTM (Uzoq Qisqa Muddati Xotira) va Transformer modellari chuqur o'rganishda ketma-ket ma'lumotlarni boshqarish uchun mashhur arxitekturalardir. Ularning har birida o'zlarining ustunliklari va kamchiliklari bor, bu ularning o'rtasidagi tanlovga ta'sir qilishi mumkin. LSTM (Uzoq Qisqa Muddati Xotira) modellari o'rtasidagi ba'zi asosiy farqlar: 1. Transformatorlar uzoq masofali bog'liqliklarni ushlab turishda yaxshi: LSTM modellari an'anaviy RNNlarda yo'qolib ketish gradient muammosini engish uchun mo'ljallangan, bu ularga ma'lumotlardagi uzoq masofali bog'liqliklarni yaxshiroq ushlab turishga imkon beradi. 1. O'zgaruvchan uzunlikdagi ketma-ketliklarni qayta ishlashga qodir: LSTM
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence