Seq2seq, или sequence-to-sequence, — это подход в нейросетях, при котором модель преобразует одну последовательность данных в другую. Чаще всего речь идет о тексте: например, предложение на одном языке превращается в предложение на другом, вопрос — в ответ, длинный документ — в краткое резюме. Главная идея seq2seq заключается в том, что вход и выход могут иметь разную длину, но между ними сохраняется смысловая связь. Архитектура seq2seq стала важным этапом в развитии обработки естественного языка. До ее появления многие системы машинного перевода и генерации текста опирались на жесткие правила, статистические методы или модели, которым было сложно учитывать контекст целиком. Seq2seq предложила более гибкую схему: одна часть нейросети кодирует входную последовательность, другая создает выходную. Поэтому такие модели начали активно использовать в переводчиках, чат-ботах, системах автодополнения, голосовых ассистентах и инструментах суммаризации. Классическая seq2seq-модель состоит из двух основных компонентов: encoder и decoder. Encoder считывает исходную последовательность и переводит ее во внутреннее представление, где сохраняется информация о смысле, порядке слов и связях между элементами. Decoder использует это представление, чтобы по шагам сформировать новую последовательность. Например, при переводе encoder обрабатывает фразу на русском языке, а decoder генерирует английский вариант. Ранние seq2seq-системы часто строились на рекуррентных нейросетях, включая LSTM и GRU. Они хорошо работали с последовательными данными, но сталкивались с ограничениями при обработке длинных текстов. Важным дополнением стал механизм внимания, attention. Он позволил decoder обращаться не только к одному сжатому представлению всей фразы, но и к отдельным частям входной последовательности. Это повысило качество перевода, пересказа и генерации ответов. Позднее идеи seq2seq были развиты в трансформерах. Современные языковые модели во многом унаследовали логику преобразования последовательностей, но используют более эффективные механизмы обработки контекста. Трансформеры лучше масштабируются, быстрее обучаются на больших наборах данных и способны учитывать сложные зависимости в тексте.