Transformer ve RNN arasındaki temel farklar şunlardır:
- İşleme Yaklaşımı: RNN'ler, verileri sırayla işleyerek her adımda önceki bilgilerin hafızada tutulmasını sağlar 23. Transformerler ise tüm veri setini aynı anda işleyerek paralel hesaplama yapar 12.
- Uzun Mesafe Bağımlılıkları: RNN'ler, vanishing gradient sorunu nedeniyle uzun mesafe bağımlılıklarını yakalamada zorlanır 23. Transformerler, self-attention mekanizmaları sayesinde bu bağımlılıkları daha etkili bir şekilde modelleyebilir 13.
- Eğitim ve Performans: RNN'ler genellikle daha basit ve kaynak açısından daha az yoğundur, ancak uzun diziler üzerinde eğitilmesi daha zordur 2. Transformerler ise daha fazla hesaplama kaynağı ve bellek gerektirir, ancak paralel işleme sayesinde daha hızlı eğitim ve daha iyi performans sunar 23.
- Uygulama Alanları: RNN'ler, konuşma tanıma ve zaman serisi tahminleri gibi ince taneli zamansal dinamiklerin önemli olduğu uygulamalarda tercih edilir 3. Transformerler ise metin çevirisi, özetleme ve soru cevaplama gibi tüm bağlamın anlaşılmasının gerekli olduğu görevlerde daha iyidir 3.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: