Каковы основные принципы работы Seq2Seq-моделей?

Seq2Seq-модели предназначены для решения задач, связанных с последовательными данными, где требуется преобразование одной последовательности в другую. habr.com

Основные принципы работы таких моделей основаны на архитектуре «кодировщик-декодер». www.ultralytics.com Она позволяет модели эффективно работать с последовательностями переменной длины. www.ultralytics.com

Кодировщик (энкодер) обрабатывает всю входную последовательность. habr.com www.ultralytics.com Он считывает её по одному элементу за раз (например, слово за словом) и сжимает информацию в числовое представление фиксированной длины, называемое контекстным вектором или «вектором мыслей». www.ultralytics.com

Декодер получает контекстный вектор от кодировщика в качестве исходного входного сигнала. www.ultralytics.com Его задача — генерировать выходную последовательность по одному элементу за раз. www.ultralytics.com Например, в задаче перевода он будет генерировать переведённое предложение слово за словом. www.ultralytics.com

Некоторые другие принципы работы Seq2Seq-моделей:

• Использование механизмов внимания. spotintelligence.com www.analyticsvidhya.com Они позволяют модели фокусироваться на определённых частях входной последовательности при генерации выходной. spotintelligence.com
• Применение двунаправленных RNN. habr.com В этом случае два RNN работают параллельно: один — слева направо, другой — справа налево. habr.com Их состояния объединяются на каждом шаге, что позволяет учитывать как предшествующие, так и последующие слова для каждого токена в последовательности. habr.com