Кратко и по пунктам — сравнение архитектур трансформера $Transformer$ и рекуррентных нейросетей $RNN—включаяLSTM/GRU$, затем примеры задач, где каждая подходящая.

1) Принцип обработки последовательностей

RNN: шаг за шагом — скрытое состояние обновляется рекуррентно по времени. Порядок внутри сети «имплицитно» представлен в состоянии и переходах между временными шагами.Transformer: обрабатывает всю последовательность «пакетом» — для каждой позиции считается взаимодействие с каждой другой через механизм самовнимания $self‑attention$. Порядок кодируется через позиционные эмбеддинги или относительные позиции.

2) Роль механизма внимания

RNN: внимание обычно добавляется как внешняя составляющая $например,attentionвэнкодер‑декодер$ для доступа к отложенным состояниям — это компенсирует ограниченное «памятование» одного скрытого состояния.Transformer: внимание — центральный механизм, обеспечивает прямые, гибкие связи между любыми парами токенов, что даёт эффективный доступ к глобальному контексту на каждом слое.

3) Возможности параллелизации и производительность

RNN: вычисления последовательны во времени — низкая параллелизация по временной оси; на длинных последовательностях GPU/TPU используются неэффективно. Вычислительная сложность O$n$ по шагам, но последовательная зависимость ограничивает скорость.Transformer: высокая параллелизация — все позиции обрабатываются одновременно, что даёт большой выигрыш в обучении на современных ускорителях. Однако self‑attention требует O$n^2$ по памяти и вычислениям относительно длины последовательности, что ограничивает масштабируемость на очень длинные входы.

4) Потребность в данных и масштабируемость

RNN: обычно менее требователен к объёму данных, способен работать на умеренных датасетах; легче обучать «с нуля» в low‑resource сценариях.Transformer: сильно выигрывает от большого количества данных и предобучения $например,BERT/GPT$. На малых данных может переобучаться при больших моделях; однако предобученные трансформеры позволяют отличную передискретизацию.

5) Устойчивость к долгосрочным зависимостям

RNN: классические RNN страдали от исчезающего/взрывающегося градиента; LSTM/GRU значительно улучшили способность запоминать долгосрочные связи, но всё ещё косвенно и через множество шагов.Transformer: self‑attention позволяет напрямую связывать отдалённые позиции, что делает модель эффективной для долгосрочных зависимостей. Ограничение — практический контекстный размер $окновнимания$ и квадратичная сложность. Модификации $Transformer‑XL,Longformer,sparse/linearattention$ расширяют контекст и экономят вычисления.

6) Объяснимость $интерпретируемость$

RNN: внутренние скрытые состояния трудно интерпретировать; можно анализировать активации, но прямых «весов влияния» между парами элементов нет.Transformer: внимание часто используют как эвристическую «визуализацию» влияния токенов $ктонакогосмотрит$, что делает интерпретацию более наглядной. Но внимание не равно объяснению: высокие веса внимания не всегда коррелируют с важностью для вывода; нужны дополнительные методы $проекции,атрибуция,probing$.В целом: ни одна из моделей не даёт полноценной прозрачности; трансформер даёт больше инструментов для локальной интерпретации, но они ограничены.

7) Другие практические соображения

Задержка и потоковая обработка: RNN естественно поддерживают онлайн/streaming режим $сохраняютсостояниемеждушагами$. Трансформеры по умолчанию — пакетные; для стриминга нужны модификации $R‑Transducer,chunking,caching$.Аппаратные ресурсы: трансформеры лучше используют параллелизм GPU, но требуют больше памяти. RNN более экономичны при инференсе на CPU/мобильных устройствах $особенномаленькиемодели$.Стабильность обучения: трансформеры при правильной настройке и нормализации хорошо масштабируются и стабильны на больших данных.

8) Где трансформеры существенно выигрывают $примерыипричины$

Большие языковые модели / генерация текста $GPT‑производные$: отличная масштабируемость, контекстное моделирование, единство задач через предобучение.Машинный перевод $вподавляющембольшинстве$: трансформеры превосходят RNN по качеству и скорости обучения.Чтение/понимание контекста, QA, суммаризация, классификация текста — трансформеры дают более богатые представления.Компьютерное зрение $ViTипроизводные$ — при достаточном количестве данных трансформеры конкурируют/превосходят сверточные сети.Мульти‑модальные задачи $текст+изображение,большиемультимодальныемодели$ — внимание удобно связывает разные модальности.
Причины: прямая модель отношений между токенами, эффект предобучения, отличная параллелизация.

9) Где RNN или гибридные подходы предпочтительнее

Стриминговая речь и онлайновое ASR $например,RNN‑Transducer$ — низкая задержка, естественная рекуррентная обработка.Он‑девices / маломощные устройства с ограниченной памятью — компактные RNN/GRU модели часто экономнее.Очень длинные последовательности, где квадратичная стоимость внимания неприемлема: можно применять RNN или гибриды $например,использованиеRNNдля«сжатия»локальныхсегментов+трансформерадляглобальногоконтекста$.Небольшие датасеты / задачи with domain‑specific temporal dynamics $обычныевременныерядыснерегулярнойдискретизацией,сенсорныеданные$, где индуктивные смещения RNN полезны.Задачи с жёсткими требованиями к латентному стохастическому состоянию и длительной «буферизацией» $некоторыеRL‑задачи,управление$, где рекуррентный скрытый вектор естественен.Гибриды: Conformer $Conv+Transformer$ в ASR, Transformer‑XL $рекуррентнаяпамять$, локально‑сверточные + attention архитектуры часто дают лучшее соотношение производительности и вычислений в аудио/речи и видео.

10) Краткие руководящие принципы выбора

Если у вас большой датасет, мощные ускорители и пакетная обработка — Transformer почти всегда лучший выбор.Если нужна стриминг/онлайн обработка, жёсткие ограничения по памяти/латентности или домен с малым количеством данных — рассмотреть RNN/GRU/LSTM или гибрид.Для очень длинных входов — изучить модификации трансформера с линейной/разреженной/рекуррентной внимательной памятью либо комбинировать локальные RNN/свертки с глобальным attention.

Если хотите, могу:

привести конкретные архитектуры/статьи $Transformer,BERT,GPT,Transformer‑XL,Longformer,Conformer,RNN‑Transducer$,сравнить числено $сложность,память,примернаяпроизводительность$ для вашей конкретной задачи/длины последовательности.