序列到序列 (seq2seq) 模型是一种神经网络架构，旨在将输入序列转换为输出序列。 它通常用于输入和输出都是可变长度序列的任务，例如机器翻译、文本摘要或聊天机器人响应。 该模型由两个主要组成部分组成：编码器和解码器。 编码器处理输入序列（例如，英语句子）并将其压缩为固定长度的“上下文向量”，该向量捕获其含义。 然后，解码器使用该向量生成输出序列（例如，翻译后的法语句子）。 最初，这些模型依赖于循环神经网络 (RNN)，如 LSTM 或 GRU 来处理序列数据，但现代实现通常使用 Transformer，因为它们能够更有效地处理长程依赖关系。
seq2seq 模型解决的一个关键挑战是处理可变长度的输入和输出序列。 传统的神经网络需要固定大小的输入，这使得它们不适合翻译等句子长度不同的任务。 编码器-解码器结构通过首先将整个输入序列映射到上下文向量来解决这个问题，解码器逐步使用该向量来产生输出。 然而，早期版本在处理长序列时面临限制，因为固定大小的上下文向量难以保留所有信息。 这导致了注意力机制的引入，该机制允许解码器在每个输出步骤期间动态地关注输入的特定部分。 例如，在将“The cat sat on the mat”翻译成法语时，解码器可能会在生成相应的法语单词时优先考虑“cat”和“mat”，从而提高准确性和连贯性。
Seq2seq 模型广泛应用于实际场景中。 在机器翻译中，像 Google 翻译这样的工具使用这些模型在语言之间转换文本。 对于文本摘要，seq2seq 模型可以通过识别关键句子将长篇文章浓缩成简洁的摘要。 在对话系统中，它们为聊天机器人提供支持，这些聊天机器人根据用户输入生成上下文相关的响应。 另一个例子是语音转文本系统，其中音频波形（处理为时间序列）被转换为转录文本。 虽然早期的实现依赖于基于 RNN 的架构，但 Transformer 因其并行处理能力和可扩展性而成为标准。 训练这些模型需要大量配对数据集（例如，英法语句对）和大量计算资源，但像 BERT 或 T5 这样的预训练模型使得特定任务的微调更容易。