#
โมเดล sequence-to-sequence

โมเดล encoder-decoder (หรือเรียกอีกชื่อหนึ่งว่า โมเดล sequence-to-sequence) ใช้ทั้งสองส่วนในสถาปัตยกรรม Transformer ในแต่ละชั้น attention layer ของ encoder จะเข้าถึงคำทั้งหมดในประโยคเริ่มต้นได้ ในขณะที่ attention layer ของ decoder สามารถเข้าถึงได้เพียงคำที่อยู่ตำแหน่งก่อนหน้าคำที่กำหนดใน input เท่านั้น

โมเดล pretrain สามารถเทรนมาในลักษณะเดียวกับโมเดล encoder หรือโมเดล decoder ก็ได้ แต่โดยมากแล้วจะซับซ้อนมากกว่า ตัวอย่างเช่น T5 ถูกเทรนมาโดยการแทนที่กลุ่มคำ(ซึ่งอาจจะมีเพียงคำเดียวหรือหลายคำก็ได้)ด้วยคำพิเศษคำเดียว และเป้าหมายคือให้ทำนายข้อความที่คำพิเศษคำนี้แทนที่มา

โมเดล sequence-to-sequence เหมาะกับงานในการสร้างประโยคขึ้นมาใหม่จาก input ที่กำหนดให้ เช่น การสรุปความ, การแปลภาษา, หรือการสร้างคำตอบจากคำถาม

ตัวแทนโมเดลในกลุ่มนี้ได้แก่:

- BART
- mBART
- Marian
- T5

< > Update on GitHub