seq2seq?
「Sequence to sequence」(seq2seq)は、機械学習と自然言語処理分野で使用されるモデルアーキテクチャの一種を表します。 このアーキテクチャは、主に 1 つのシーケンス(文章、単語、時系列データなど)を別のシーケンスに変換するタスクに使用されます。
seq2seqモデルは、2つの主要コンポーネントで構成されています:エンコーダ(Encoder)とデコーダ(Decoder)。
エンコーダ(Encoder):
エンコーダは、入力シーケンスを圧縮された表現に変換する役割を果たします。 与えられた入力シーケンスの情報をよく要約した固定サイズのベクトルまたは隠れた状態に変換します。 例えば、文章を入力として受け取り、その文章の意味を含んでいるベクトルに変換することができます。
デコーダ(Decoder):
デコーダは、エンコーダから取得した圧縮情報を活用して、目的の出力シーケンスを生成する役割を果たします。 通常、デコーダは開始トークンとエンコーダから取得した情報を入力として受け取り、シーケンスの次の要素を生成するプロセスを繰り返します。 これらのプロセスにより、出力シーケンスが作成されます。
seq2seqモデルは翻訳、チャットボット、文章要約、音楽生成など多様な自然言語処理作業に使用できます。 このモデルを拡張して、階層構造やアテンションメカニズムを含む変形モデルも多く使用されます。
生計型エンジニア
ソンさん