<bos><start_of_turn>system
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lista de codigos linguisticos disponibles: ["es", "es"].<end_of_turn>
<start_of_turn>user
Explique brevemente los RNN.<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Al compilar los datos de tokens anteriores en un paso de tiempo anterior, los modelos RNN pueden aprender la representación de cada token y, en el paso de tiempo final, la representación de una oración. Se han observado numerosos beneficios de esta técnica, que se enumeran a continuación:

• Para empezar, RNN se puede reconstruir para la generación de lenguaje en un paradigma de uno a muchos o

La generación de la música.

En segundo lugar, el análisis de sentimientos y la clasificación de texto se pueden realizar con modelos de muchos a uno.

examen.

Por último, para las dificultades NER, se emplean modelos de muchos a muchos. La aplicación posterior

utilizar modelos de muchos a muchos es abordar problemas de codificador-decodificador como la máquina

traducir, atender consultas y resumir textos.<end_of_turn><eos>