Modelos de sequência para sequência (Seq2Seq)

Os modelos Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) são uma forma de inteligência artificial que processa diferentes tipos de dados de uma sequência de entradas (ou fonte) para uma sequência de saídas. Os modelos Seq2Seq são usados em uma variedade de aplicações, desde o processamento de linguagem natural (NLP) até o reconhecimento de fala. Os modelos Seq2Seq podem ser apresentados a um conjunto de palavras ou frases e prever a próxima na sequência (próxima palavra ou frase). Um sistema Seq2Seq é composto de duas partes, o codificador e o decodificador. As redes do codificador convertem a sequência de entrada em um conjunto de números que representam a sequência de entrada, enquanto o decodificador processa a sequência de entrada codificada e prevê a sequência de saída que é esperada como resultado. Os modelos Seq2Seq são úteis para tarefas como resumo de texto, tradução automática e processamento de linguagem em nível de caractere.

Os modelos Seq2Seq abriram muitas aplicações potenciais no campo da informática, programação e segurança cibernética. Por exemplo, eles são usados para detectar automaticamente códigos maliciosos em um programa a fim de evitar ataques ou para detectar e responder a tráfego de rede suspeito. Eles também estão sendo estudados e testados quanto à possibilidade de uso em mecanismos de pesquisa inteligentes e interfaces de usuário de linguagem natural. À medida que a precisão dos modelos Seq2Seq aumenta, espera-se que eles sejam cada vez mais usados para várias aplicações em programação e segurança cibernética.