Modelos secuencia a secuencia (Seq2Seq)

Los modelos secuencia a secuencia (Seq2Seq) son una forma de inteligencia artificial que procesa distintos tipos de datos desde una secuencia de entradas (o fuente) a una secuencia de salidas. Los modelos Seq2Seq se utilizan en diversas aplicaciones, desde el procesamiento del lenguaje natural (PLN) al reconocimiento de voz. A los modelos Seq2Seq se les puede presentar un conjunto de palabras o frases y predecir la siguiente de la secuencia (siguiente palabra o frase). Un sistema Seq2Seq consta de dos partes: el codificador y el descodificador. Las redes codificadoras convierten la secuencia de entrada en un conjunto de números que representan la secuencia de entrada, mientras que el decodificador procesa la secuencia de entrada codificada y predice la secuencia de salida que se espera como resultado. Los modelos Seq2Seq son útiles para tareas como el resumen de textos, la traducción automática y el procesamiento del lenguaje a nivel de caracteres.

Los modelos Seq2Seq han abierto muchas aplicaciones potenciales en el campo de la informática, la programación y la ciberseguridad. Por ejemplo, se utilizan para detectar automáticamente código malicioso en un programa con el fin de prevenir ataques o detectar y responder a tráfico de red sospechoso. También se están estudiando y probando para su posible uso en motores de búsqueda inteligentes e interfaces de usuario de lenguaje natural. A medida que aumente la precisión de los modelos Seq2Seq, se espera que se utilicen cada vez más para diversas aplicaciones en programación y ciberseguridad.