循环神经网络（RNN）与序列生成模型在处理序列数据时的核心差异在于它们的结构设计和训练方式。RNN通过循环结构对输入序列进行非线性更新，而Transformer则通过层次化结构将输入拆分为多个关注点，从而实现更高效的特征提取与信息传递。

1. 结构差异
– RNN：基于循环网络的拓扑结构，能够捕捉时间序列中的依赖关系，例如在时间序列预测任务中，RNN可有效捕捉历史依赖，但处理长序列时存在“死锁”问题。
– Transformer：引入了自注意力机制，将输入拆分为多个关注点，实现跨位置的特征共享，避免了RNN的局部依赖性，同时能处理长序列（如文本或自然语言处理任务）的复杂性。

2. 训练方式
– RNN：依赖监督学习，需通过标注数据进行训练，但训练过程较慢，且无法自适应处理长序列。
– Transformer：采用无监督学习（如微调预训练模型）或监督学习，并通过注意力机制自动调整权重，使其在序列中表现出更灵活的特征分布。

3. 应用场景
– RNN：常用于时间序列预测、语音识别等需要时间依赖的任务，但由于其处理速度较慢，不适用于实时数据流场景。
– Transformer：广泛应用于文本生成、机器翻译、语音识别等领域，其强大的特征处理能力使其成为主流解决方案。

通过对比可以看出，Transformer在结构创新和训练优化方面显著优于RNN，使其在现代自然语言处理任务中占据主导地位。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。