翻訳、チャットボット、音声認識のようなAIタスクにパワーを与える、シーケンス・トゥ・シークエンス・モデルがどのように入力を出力シーケンスに変換するかをご覧ください。
配列対配列モデルは、ある配列を別の配列に変換するように設計されたニューラルネットワークアーキテクチャの一種である。これらのモデルは、入力と出力がともに任意の長さのシーケンスであるようなタスクにおいて特に効果的であり、人工知能や機械学習における幅広い用途に汎用性がある。
Sequence-to-Sequenceモデル（しばしばSeq2Seqモデルと略される）は、エンコーダーとデコーダーの2つの主要コンポーネントで構成される。エンコーダーは入力シーケンスを処理し、「コンテキスト・ベクトル」または「思考ベクトル」と呼ばれる固定長のベクトル表現に圧縮する。このベクトルは、入力シーケンスの本質的な情報を捉えることを目的としている。デコーダはこのコンテキスト・ベクトルを受け取り、出力シーケンスを段階的に生成する。
sequence-to-sequenceモデルの主な特徴は、可変長の入力および出力シーケンスを処理できることである。これは、エンコーダーとデコーダーの両方にリカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）、またはLSTM（Long Short-Term Memory Network）やGRU（Gated Recurrent Units）といった、より高度な変種を使用することで実現される。これらのアーキテクチャは、シーケンス全体にわたって情報を伝達する隠れ状態を維持することで、シーケンシャルなデータを処理するように設計されている。
配列対配列モデルは、特に自然言語処理（NLP）をはじめとする様々な分野で幅広く使用されている。ここでは、実際の応用例をいくつか紹介しよう：
機械翻訳：Seq2Seqモデルは、テキストをある言語（入力シーケンス）から別の言語（出力シーケンス）に翻訳する。例えば、Google Translateは、シーケンス間モデルを活用して、ソース文をエンコードし、それをターゲット言語にデコードすることで言語を翻訳する。このタスクは、異なる文の長さや複雑な文法構造を扱うSeq2Seqモデルの能力から大きな恩恵を受ける。
テキストの要約：Seq2Seqモデルはテキストの要約にも使用され、長い文書を入力として、より短く簡潔な要約を生成する。これはニュースの集約やレポート生成のようなアプリケーションで有用である。これらのモデルは、大量のテキストの文脈を理解し、最も重要な情報を抽出して首尾一貫した要約を生成するように学習させることができる。テキスト生成や テキスト要約などの関連するNLPタスクについては、用語集をご覧ください。
チャットボット：もう一つの重要なアプリケーションは、チャットボットなどの会話型AIの構築である。この文脈では、入力シーケンスはユーザーのメッセージであり、出力シーケンスはチャットボットの応答である。高度なチャットボットでは、高度なSeq2Seqモデルを使用して、より長い会話にわたってコンテキストを維持し、より適切で首尾一貫した応答を生成することがよくあります。AIを活用したアシスタントの構築については、バーチャルアシスタントに関する用語集のページをご覧ください。
音声認識：音声認識システムには、音声シーケンスをテキストに変換するシーケンス間モデルも採用されている。ここで、音声信号は入力シーケンスであり、書き起こされたテキストは出力シーケンスである。これらのモデルは、音声の時間的性質や、発音や発話速度のばらつきを扱うことができます。音声からテキストへの変換について詳しくは、音声からテキストへの変換のページをご覧ください。
シーケンシャル・トゥ・シークエンス・モデルは、特にシーケンシャル・データを含む数多くのAIアプリケーションを進歩させる上で、極めて重要な役割を果たしてきた。研究が進むにつれて、これらのモデルは進化を続け、より効率的になり、ますます複雑なタスクに取り組めるようになっている。AIモデルの進化とその応用については、Ultralytics のブログ記事をご覧ください。
