请扩充这句话以前在序列建模任务中占据主导地位的是循环神经网络

现在，在序列建模任务中占据主导地位的是循环神经网络和变种的Transformer模型。循环神经网络以其能够处理序列数据的能力而受到广泛关注，并在许多自然语言处理和语音识别任务中取得了显著成果。然而，随着Transformer模型的引入，其在机器翻译和语言生成等任务中的优越性逐渐显现出来。Transformer模型通过自注意力机制和并行计算等创新性设计，有效地捕捉了序列中的长距离依赖关系，并且在处理长序列时具有更好的性能。因此，如今循环神经网络和Transformer模型已成为序列建模任务中两种最常用的模型，并且在不同的应用领域都发挥着重要作用。