Các mô hình theo trình tự (Seq2Seq)

Các mô hình Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) là một dạng trí tuệ nhân tạo xử lý các loại dữ liệu khác nhau từ một chuỗi đầu vào (hoặc nguồn) đến một chuỗi đầu ra. Các mô hình Seq2Seq được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đến nhận dạng giọng nói. Các mô hình Seq2Seq có thể được trình bày bằng một tập hợp các từ hoặc cụm từ và dự đoán từ hoặc cụm từ tiếp theo trong chuỗi (từ hoặc cụm từ tiếp theo). Hệ thống Seq2Seq bao gồm hai phần, bộ mã hóa và bộ giải mã. Mạng bộ mã hóa chuyển đổi chuỗi đầu vào thành một tập hợp các số đại diện cho chuỗi đầu vào, trong khi bộ giải mã xử lý chuỗi đầu vào được mã hóa và dự đoán kết quả là chuỗi đầu ra được mong đợi. Các mô hình Seq2Seq rất hữu ích cho các tác vụ như tóm tắt văn bản, dịch máy tự động và xử lý ngôn ngữ cấp ký tự.

Các mô hình Seq2Seq đã mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng trong lĩnh vực máy tính, lập trình và an ninh mạng. Ví dụ: chúng được sử dụng để tự động phát hiện mã độc trong một chương trình nhằm ngăn chặn các cuộc tấn công hoặc phát hiện và phản hồi lưu lượng mạng đáng ngờ. Chúng cũng đang được nghiên cứu và thử nghiệm về khả năng sử dụng trong các công cụ tìm kiếm thông minh và giao diện người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Khi độ chính xác của các mô hình Seq2Seq tăng lên, dự kiến chúng sẽ được sử dụng ngày càng nhiều cho các ứng dụng khác nhau trong lập trình và an ninh mạng.