Un modello GPT è un tipo di modello linguistico che utilizza i dati immessi per creare un output basato sulla probabilità statistica di parole e frasi all'interno di un insieme di dati. Una rete neurale ricorrente (RNN) è un tipo di rete neurale artificiale in grado di analizzare i dati in set o sequenze. Un modello GPT utilizza la sua comprensione probabilistica del linguaggio per generare nuovo testo da una combinazione di nuovo input e testo visto in precedenza, mentre gli RNN utilizzano una serie di elementi contestuali per estrarre caratteristiche rilevanti da un determinato set di dati. I modelli GPT vengono utilizzati per attività come l'elaborazione del linguaggio naturale, il completamento del testo e la traduzione automatica, mentre gli RNN vengono utilizzati per attività come il riconoscimento vocale e la comprensione del linguaggio naturale.
Confronta e confronta le caratteristiche di un modello GPT e di una rete neurale ricorrente.