Odborné vysvětlení: Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) model je architektura neuronové sítě navržená pro transformaci jedné sekvence na jinou. Typicky se skládá z enkodéru, který zpracovává vstupní sekvenci, a dekodéru, který generuje výstupní sekvenci. Tento model se často používá pro úlohy jako strojový překlad, sumarizace textu nebo generování odpovědí v chatbotech. Seq2Seq modely často využívají rekurentní neuronové sítě (RNN) nebo transformátory v kombinaci s attention mechanismem.
Vysvětlení pro laiky: Seq2Seq model je jako překladatel, který nejprve poslouchá celou větu v jednom jazyce, snaží se ji pochopit, a pak ji řekne v jiném jazyce. Představte si, že máte pomocníka, který umí přeložit celý příběh z češtiny do angličtiny. Nejprve si poslechne celý příběh v češtině (to je ta část “enkodér”), pak o něm přemýšlí, a nakonec ho vypráví v angličtině (to je ta část “dekodér”). Tento typ AI se používá nejen pro překlady, ale i pro shrnutí dlouhých textů nebo pro vytváření odpovědí v chatbotech.
Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) model is a neural network architecture designed to transform one sequence into another. It typically consists of an encoder that processes the input sequence and a decoder that generates the output sequence. This model is often used for tasks such as machine translation, text summarization, or generating responses in chatbots. Seq2Seq models often use recurrent neural networks (RNNs) or transformers in combination with the attention mechanism.
