Les modèles séquence à séquence (Seq2Seq) sont un type de réseaux de neurones artificiels utilisés pour des tâches telles que le traitement du langage naturel, la traduction automatique et les systèmes conversationnels. Les modèles Seq2Seq permettent à une machine d'apprendre à partir d'un ensemble de séquences d'entrée et de générer un ensemble de séquences de réponse.
Le modèle Seq2Seq se compose généralement d'un « encodeur » et d'un « décodeur ». L'encodeur prend une séquence d'entrée de symboles et génère une représentation normalisée de la séquence entière. Cette représentation normalisée est ensuite introduite dans le décodeur, qui prend les données normalisées et génère une séquence de symboles de sortie.
Le principal avantage des modèles Seq2Seq est que la séquence de sortie et la séquence d’entrée n’ont pas besoin d’avoir la même longueur. Cela permet à un modèle Seq2Seq de gérer des tâches complexes telles que la traduction de texte d'une langue à une autre ou la génération d'une réponse à une phrase saisie.
Les modèles Seq2Seq ont trouvé de nombreuses applications dans la traduction automatique, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, les systèmes de dialogue et bien d'autres encore. Récemment, Seq2Seq a également été utilisé dans le domaine de la vision par ordinateur, permettant à une machine de « comprendre » une image et de générer une réponse appropriée.
Les modèles Seq2Seq offrent un moyen intuitif d'aborder de nombreuses tâches d'apprentissage automatique qui ne peuvent pas être facilement résolues par les approches traditionnelles d'apprentissage supervisé ou non supervisé. Les modèles Seq2Seq ont également l’avantage de pouvoir être entraînés sur des ensembles de données relativement petits.
