<bos><start_of_turn>system
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lista de codigos linguisticos disponibles: ["fr", "de"].<end_of_turn>
<start_of_turn>user
Veuillez expliquer brièvement les RNN.<end_of_turn>
<start_of_turn>model
RNN-Modelle können jede Token-Darstellung lernen, indem sie die Informationen anderer zusammenfassen
Tokens zu einem früheren Zeitschritt und Lernen der Satzdarstellung im letzten Zeitschritt. Das
Der Mechanismus hat sich in vielerlei Hinsicht als vorteilhaft erwiesen und wird wie folgt beschrieben:
• Erstens kann RNN in einem Eins-zu-viele-Modell für die Sprachgenerierung neu gestaltet werden oder
Musikgeneration.
• Zweitens können Viele-zu-Eins-Modelle zur Textklassifizierung oder Stimmung verwendet werden
Analyse.
• Und schließlich werden viele-zu-viele-Modelle für NER-Probleme verwendet. Die zweite Verwendung
Viele-zu-viele-Modelle dienen dazu, Encoder-Decoder-Probleme wie Maschinen zu lösen
Übersetzung, Beantwortung von Fragen und Textzusammenfassung.<end_of_turn><eos>