序列到序列模型

序列到序列模型的工作原理

Seq2Seq 模型通常由两个主要部分组成：编码器和解码器。

1. 编码器：该部分逐步处理整个输入序列（如法语句子）。每一步都会更新其内部隐藏状态。最终的隐藏状态通常称为 "上下文向量 "或 "思想向量"，旨在捕捉输入序列的摘要或本质。早期的 Seq2Seq 模型使用 RNNs 或LSTMs来实现这一目的，详见最初的序列到序列学习论文。
2. 解码器：解码器：该组件从编码器中获取最终的上下文向量，并逐步生成输出序列（如翻译成English的句子）。它将上下文向量作为初始状态，在每个时间步产生输出序列的一个元素，同时更新自己的隐藏状态。

注意力机制是显著提高 Seq2Seq 性能（尤其是较长序列的性能）的一项关键创新。正如Bahdanau 等人提出的那样，注意力允许解码器在生成每个输出元素时，回看输入序列隐藏状态的不同部分（而不仅仅是最终上下文向量），动态权衡它们的重要性。

相关性与演变

Seq2Seq 模型是一项重大突破，尤其适用于输入和输出长度可变、比对复杂的任务。它们为处理各种序列转换问题提供了一个灵活的框架。最初基于 RNN 的 Seq2Seq 模型虽然具有基础性，但也面临着长程依赖性的挑战。这导致了Transformer模型的发展，该模型完全依赖于注意力机制和并行处理，在许多序列任务中基本取代了 RNN，实现了最先进的性能。然而，核心的编码器-解码器概念仍然具有影响力。像 PyTorch和 TensorFlow等框架为构建传统的 Seq2Seq 和现代的Transformer模型提供了强大的工具。

人工智能和 ML 的应用

Seq2Seq 模型，包括基于 Transformer 的现代后继模型，已被广泛应用：

• 机器翻译：将文本从源语言翻译成目标语言（例如，为Google 翻译等服务提供支持）。
• 文本摘要：从较长的文章或文件中生成较短的摘要。
• 聊天机器人和问题解答：根据输入文本或问题生成对话式回复或答案。许多现代聊天机器人都采用了先进的 Transformer 架构，如GPT-4。
• 语音识别：将音频特征序列转换为文本序列（转录）。
• 图像字幕：为输入图像生成文字描述（单词序列）。虽然有别于由以下模型执行的物体检测任务 Ultralytics YOLO等模型执行的物体检测任务不同，它涉及将视觉输入映射到顺序输出。斯坦福大学 NLP 小组等机构的研究经常会探索这些领域。

虽然 Seq2Seq 模型主要与 NLP 有关，但受其启发的注意力机制也在计算机视觉中得到了应用，例如，在检测模型的某些组件中，如 RT-DETR或视觉转换器中的某些组件。您可以在以下平台上探索各种模型 Hugging Face.