<bos><start_of_turn>system
You are a helpful AI assistant.
lista de codigos linguisticos disponibles: ["es", "fr"].<end_of_turn>
<start_of_turn>user
Una breve descripción general de los RNN<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Les modèles RNN peuvent apprendre chaque représentation de jeton en regroupant les informations des autres
jetons à un pas de temps antérieur et apprenez la représentation des phrases au dernier pas de temps. Ce
Ce mécanisme s’est révélé bénéfique à de nombreux égards, décrits comme suit :
• Premièrement, RNN peut être repensé dans un modèle un-à-plusieurs pour la génération de langage ou
génération musicale.
• Deuxièmement, les modèles plusieurs-à-un peuvent être utilisés pour la classification de texte ou les sentiments.
analyse.
• Et enfin, des modèles plusieurs à plusieurs sont utilisés pour les problèmes NER. La deuxième utilisation
de modèles plusieurs à plusieurs est de résoudre des problèmes d'encodeur-décodeur tels que la machine
traduction, réponses aux questions et résumé de texte.<end_of_turn><eos>