Os modelos sequência a sequência (Seq2Seq) são um tipo de rede neural artificial usada para tarefas como processamento de linguagem natural, tradução automática e sistemas de conversação. Os modelos Seq2Seq permitem que uma máquina aprenda com um conjunto de sequências de entrada e produza um conjunto de sequências de resposta.
O modelo Seq2Seq normalmente consiste em um “codificador” e um “decodificador”. O codificador pega uma sequência de entrada de símbolos e gera uma representação normalizada de toda a sequência. Essa representação normalizada é então alimentada no decodificador, que pega os dados normalizados e gera uma sequência de símbolos de saída.
A principal vantagem dos modelos Seq2Seq é que a sequência de saída e a sequência de entrada não precisam ter o mesmo comprimento. Isso permite que um modelo Seq2Seq lide com tarefas complexas, como traduzir texto de um idioma para outro ou gerar uma resposta a uma frase de entrada.
Os modelos Seq2Seq encontraram muitas aplicações em tradução automática, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala, sistemas de diálogo e muito mais. Recentemente, o Seq2Seq também tem sido utilizado no campo da visão computacional, permitindo que uma máquina “entenda” uma imagem e gere uma resposta apropriada.
Os modelos Seq2Seq oferecem uma maneira intuitiva de resolver muitas tarefas de aprendizado de máquina que não podem ser facilmente resolvidas por abordagens tradicionais de aprendizado supervisionado ou não supervisionado. Os modelos Seq2Seq também têm a vantagem de poder ser treinados em conjuntos de dados relativamente pequenos.
