序列到序列模型
序列到序列模型将一个序列映射到另一个可能不同长度的序列，例如翻译句子或总结文档。
概述
They introduced the encoder-decoder design and the attention mechanism that paved the way for the Transformer.
深入探讨
序列到序列 (seq2seq) 模型由两部分组成：读取输入序列并压缩其含义的编码器，以及一次生成一个标记的输出序列的解码器。 Sutskever、Vinyals 和 Le 在 2014 年发表的具有里程碑意义的工作使用了堆叠 LSTM 进行机器翻译。出现了一个弱点：将整个句子塞进一个固定长度的向量中会丢失长输入的信息。 2015 年，Bahdanau 引入了注意力机制，让解码器回顾所有编码器状态，并关注与每个输出单词最相关的状态。这解决了瓶颈并显着改善了翻译。这个想法可以推广到任何输入到输出的文本任务，并直接启发了 2017 年 Transformer 的完整自注意力架构。
技术洞察
编码器产生一系列隐藏状态；解码器根据先前的输出和编码器上下文以自回归方式生成输出。注意力机制使用对齐分数计算编码器状态的加权和，因此每个解码步骤都会绘制一个自定义上下文向量。这将输出长度与单个瓶颈向量解耦，并提供输入和输出位置之间的软对齐，这也可以解释为哪些源单词驱动每个翻译单词。
战略影响
速度与规模
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。
交通与覆盖范围
它扩展了跨语言和沟通方式的访问。
更清晰的判决
团队可以花更多时间进行判断，而自动化则可以处理重复。
序列到序列模型的未来
现代 seq2seq 以 T5 和 BART 等 Transformer 编码器-解码器模型为主，它们将几乎每个 NLP 任务都框架为文本到文本。基于 RNN 的 seq2seq 在很大程度上是历史性的，但编码器-解码器模式在翻译、摘要和语音识别领域蓬勃发展。预计多语言和多模式 seq2seq 系统将持续增长，加上非自回归和蒸馏解码器的效率提升，这些解码器可以更快地发出输出，同时保持质量。
现实世界的实施
机器翻译系统将英语句子转换为法语或日语。
抽象文本摘要，将长文章重写为短摘要。
语音识别将音频波形序列映射到文本转录。
将用户话语映射到生成的回复的聊天机器人和对话系统。
风险与防护栏
幻觉的事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。
及时的敏感性可能会在类似的请求中产生不一致的结果。
如果访问控制薄弱，敏感文本数据可能会暴露。
实施路线图
在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。
当准确性很重要时，请使用可信来源进行地面响应。
为高风险输出保留人工审查检查点。
跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。
不断探索
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常见问题
What is Sequence-to-Sequence Models?
序列到序列模型将一个序列映射到另一个可能不同长度的序列，例如翻译句子或总结文档。他们引入了编码器-解码器设计和注意力机制，为 Transformer 铺平了道路。
序列到序列模型的两个主要组成部分是什么？
编码器读取并压缩输入，解码器生成输出序列。
Attention机制在seq2seq模型中解决了什么关键问题？
注意力机制让解码器访问所有编码器状态，而不是依赖单个压缩向量，从而修复长句性能。
2014 年最初的 seq2seq 翻译模型使用什么架构？
苏茨克韦尔等人。使用堆叠 LSTM 循环网络作为编码器和解码器。
注意力如何为每个解码步骤构建上下文？
注意力机制为编码器状态分配权重，因此每个输出步骤都集中在最相关的输入位置。
为什么 seq2seq 输出的长度与输入的长度不同？
解码器以自回归方式生成，并且可以在序列结束标记处停止，从而允许可变的输出长度。