<bos><start_of_turn>system
You are a helpful AI assistant.
lista de codigos linguisticos disponibles: ["de", "fr"].<end_of_turn>
<start_of_turn>user
Bitte erläutern Sie RNNs kurz.<end_of_turn>
<start_of_turn>model
En compilant les données des jetons précédents à un pas de temps précédent, les modèles RNN sont capables d'apprendre la représentation de chaque jeton et, au pas de temps final, la représentation d'une phrase. De nombreux avantages ont été observés pour cette technique, qui sont listés ci-dessous :

• Pour commencer, RNN peut être reconstruit pour la génération de langage dans un paradigme un-à-plusieurs ou

la génération de la musique.

Deuxièmement, l'analyse des sentiments et la classification des textes peuvent être effectuées avec des modèles plusieurs-à-un.

examen.

Enfin, pour les difficultés NER, des modèles plusieurs à plusieurs sont utilisés. La demande ultérieure

l'utilisation de modèles plusieurs à plusieurs consiste à résoudre les problèmes d'encodeur-décodeur tels que la machine

traduction, réponse aux demandes de renseignements et synthèse de textes.<end_of_turn><eos>