在人工智能领域，sequence to sequence（Seq2Seq）模型是一种非常强大的工具，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，比如机器翻译、对话系统和文本摘要等。顾名思义，这种模型能够将一个序列输入转换为另一个序列输出。它通常由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。首先，编码器会将输入序列转化为一个固定长度的向量表示；然后，解码器利用这个向量来生成目标序列。例如，在机器翻译中，源语言句子被编码后，解码器会将其翻译为目标语言。随着深度学习技术的发展，Seq2Seq模型通过引入注意力机制（Attention Mechanism），极大地提升了性能，使模型能够更好地关注输入序列中的关键信息🔍。如今，Seq2Seq模型已经成为许多实际应用的核心技术之一，不断推动着人机交互体验的进步。🚀