Модели "последовательность-последовательность" (Seq2Seq)

Модели «последовательность-последовательность» (Seq2Seq) — это форма искусственного интеллекта, которая обрабатывает различные типы данных: от последовательности входных данных (или источника) до последовательности выходных данных. Модели Seq2Seq используются в различных приложениях, от обработки естественного языка (NLP) до распознавания речи. Модели Seq2Seq могут быть представлены набором слов или фраз и предсказывать следующее в последовательности (следующее слово или фразу). Система Seq2Seq состоит из двух частей: кодера и декодера. Сети кодировщиков преобразуют входную последовательность в набор чисел, представляющих входную последовательность, в то время как декодер обрабатывает закодированную входную последовательность и прогнозирует выходную последовательность, которая ожидается в результате. Модели Seq2Seq полезны для таких задач, как суммирование текста, автоматический машинный перевод и обработка языка на уровне символов.

Модели Seq2Seq открыли множество потенциальных приложений в области компьютеров, программирования и кибербезопасности. Например, они используются для автоматического обнаружения вредоносного кода в программе с целью предотвращения атак или для обнаружения подозрительного сетевого трафика и реагирования на него. Они также изучаются и тестируются на предмет их потенциального использования в интеллектуальных поисковых системах и пользовательских интерфейсах на естественном языке. Ожидается, что по мере повышения точности моделей Seq2Seq они будут все чаще использоваться для различных приложений в программировании и кибербезопасности.