Wie unterscheiden sich Transformers von RNNs im Kontext von NLP?
Transformers und rekurrente neuronale Netze (RNNs) sind zwei beliebte Arten von neuronalen Netzwerkarchitekturen, die in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verwendet werden.

Ein wesentlicher Unterschied zwischen Transformers und RNNs besteht in ihrem Ansatz zur Sequenzmodellierung. RNNs verarbeiten eine Sequenz von Eingaben nacheinander, wobei die aktuelle Eingabe vom vorherigen versteckten Zustand des Netzwerks beeinflusst wird. Im Gegensatz dazu verarbeiten Transformers die gesamte Sequenz auf einmal und verwenden Selbst-Aufmerksamkeitsmechanismen, um Beziehungen zwischen allen Elementen in der Sequenz zu lernen.

Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass RNNs häufig für Aufgaben verwendet werden, die eine Modellierung sequentieller Abhängigkeiten erfordern, wie z.B. Sprachmodellierung, Textgenerierung und maschinelle Übersetzung. Allerdings können RNNs rechenintensiv sein und sind oft durch ihre Fähigkeit begrenzt, weitreichende Abhängigkeiten zu erfassen.

Auf der anderen Seite sind Transformers in der NLP populär geworden, weil sie effizient mit langen Sequenzen umgehen können und in vielen NLP-Aufgaben state-of-the-art Ergebnisse erzielt haben, wie z.B. Sprachmodellierung, maschinelle Übersetzung und Frage-Antwort. Transformers können auch für Aufgaben verwendet werden, die nicht unbedingt eine Modellierung sequentieller Abhängigkeiten erfordern, wie z.B. Textklassifikation und Sentimentanalyse.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass RNNs gut geeignet sind, um sequentielle Abhängigkeiten zu modellieren, während Transformers effizienter im Umgang mit langen Sequenzen sind und in vielen NLP-Aufgaben state-of-the-art Ergebnisse erzielt haben.