Modèles séquence à séquence (Seq2Seq)

Les modèles de séquence à séquence (Seq2Seq) sont une forme d'intelligence artificielle qui traite différents types de données à partir d'une séquence d'entrées (ou source) vers une séquence de sorties. Les modèles Seq2Seq sont utilisés dans diverses applications, du traitement du langage naturel (NLP) à la reconnaissance vocale. Les modèles Seq2Seq peuvent se voir présenter un ensemble de mots ou de phrases et prédire le prochain mot ou la prochaine phrase de la séquence. Un système Seq2Seq est composé de deux parties, l'encodeur et le décodeur. Les réseaux du codeur convertissent la séquence d'entrée en un ensemble de nombres représentant la séquence d'entrée, tandis que le décodeur traite la séquence d'entrée codée et prédit la séquence de sortie attendue comme résultat. Les modèles Seq2Seq sont utiles pour des tâches telles que le résumé de texte, la traduction automatique et le traitement du langage au niveau des caractères.

Les modèles Seq2Seq ont ouvert la voie à de nombreuses applications potentielles dans le domaine de l'informatique, de la programmation et de la cybersécurité. Par exemple, ils sont utilisés pour détecter automatiquement un code malveillant dans un programme afin de prévenir les attaques ou pour détecter et répondre à un trafic réseau suspect. Ils sont également étudiés et testés pour leur utilisation potentielle dans des moteurs de recherche intelligents et des interfaces utilisateur en langage naturel. Au fur et à mesure que la précision des modèles Seq2Seq augmente, on s'attend à ce qu'ils soient de plus en plus utilisés pour diverses applications dans les domaines de la programmation et de la cybersécurité.