PyTorchのsequence-to-sequenceモデルとは何ですか？

PyTorchのシーケンス・ツー・シーケンス・モデルは、シーケンスデータを処理するためのニューラルネットワークモデルです。通常、機械翻訳や対話生成などのタスクに使用され、1つのシーケンス入力データを別のシーケンス出力データにマッピングします。このモデルには、エンコーダーとデコーダーの2つの主要なコンポーネントがあります。エンコーダーは、入力シーケンスデータを固定長のベクトルにエンコードし、デコーダーはそのベクトルを出力シーケンスデータにデコードします。PyTorchには、自然言語処理などの分野で広く使用されるシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを構築してトレーニングするための豊富なツールやライブラリが提供されています。