<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

LSTM va transformator modelini ishlatishning qanday afzalliklari va kamchiliklari bor?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

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<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Qisqacha tushuntiring<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Transformatorning LSTMga nisbatan afzalliklari: - Paralellashtiriladi va ketma-ket kirishlarni qayta ishlash (parallel tezroq) - Uzoq masofali bogʻliqliklarni (ehtiyot orqali) yaxshi ushlab turadi - Oʻlchami yaxshiroq (GPT3 kabi katta modellar uchun yaxshiroq) LSTMning transformatorga nisbatan afzalliklari: - Kamroq xotira talab qilinadi (kichikroq kompyuterlar uchun yaxshiroq) - Kamroq oʻquv maʼlumotlarini talab qiladi (kichikroq modellar uchun yaxshiroq) - Oddiyroq (ishlatish osonroq)<|eot_id|>