В чем разница между авторегрессионными и энкодер-декодер моделями?

Возможно, имелись в виду различия между авторегрессионными и энкодер-декодер моделями в контексте искусственного интеллекта.

Авторегрессионные модели (AR-модели) — это математический метод прогнозирования, при котором будущие значения временного ряда рассчитываются на основе предыдущих наблюдений этого же ряда. www.sseu.ru Модель предполагает, что прошлое влияет на настоящее. faqor.org Некоторые области применения авторегрессионных моделей: финансы, экономика, прогнозирование погоды, генерация текста. blog.pangeanic.com

Энкодер-декодер модели (например, T5, BART) — это классические модели для задач «преобразования» (seq-to-seq). bigdataschool.ru Они подходят там, где нужно что-то «прочитать», а затем «переписать»: машинный перевод и автоматическое суммирование (сокращение) текстов. bigdataschool.ru

Таким образом, разница между авторегрессионными и энкодер-декодер моделями заключается в их функциях: авторегрессионные модели ориентированы на прогнозирование, а энкодер-декодер модели — на решение задач преобразования.