Sequence-to-Sequence Model (Seq2Seq)
Un modelo sequence-to-sequence (Seq2Seq) es una arquitectura de red neuronal diseñada para transformar una secuencia de entrada en una secuencia de salida. Generalmente está compuesto por un codificador que procesa la secuencia original y la convierte en una representación intermedia, y un decodificador que genera la secuencia final paso a paso.
Contexto
Los modelos Seq2Seq revolucionaron el procesamiento del lenguaje natural a partir de 2014. Al principio se implementaban con redes neuronales recurrentes (RNN, LSTM, GRU), pero su desempeño mejoró con la introducción de los mecanismos de atención, que permiten al modelo concentrarse en partes relevantes de la entrada. Esta evolución abrió el camino hacia arquitecturas modernas como los transformers.
Aplicaciones
- Traducción automática de idiomas.
- Resúmenes automáticos de noticias, artículos o documentos largos.
- Asistentes virtuales y chatbots.
- Reconocimiento de voz y subtitulado automático.
- Generación de descripciones de imágenes (image captioning).
Limitaciones
- Alta dependencia de datos etiquetados de calidad.
- Rendimiento limitado en secuencias muy largas, aunque mitigado por el uso de atención y transformers.
Los modelos Seq2Seq supusieron un cambio de paradigma en el aprendizaje profundo para secuencias. Su diseño encode–decode permitió que una red neuronal pudiera recibir entradas y generar salidas de diferente longitud, resolviendo tareas antes muy limitadas.
El gran salto se produjo con la aparición de la atención, que dio al decodificador la capacidad de consultar dinámicamente distintas partes de la secuencia de entrada. Esto no solo mejoró drásticamente la traducción automática, sino que también sentó las bases de arquitecturas posteriores como los Transformers.
Aun cuando hoy las arquitecturas modernas han desplazado en gran parte a los Seq2Seq clásicos, siguen siendo un referente clave para comprender la evolución de la IA en lenguaje, voz y visión. Además, su estructura modular encoder–decoder continúa inspirando aplicaciones en áreas como subtitulado automático de imágenes o sistemas de diálogo especializados.
📚 Referencias
- Sutskever, I., Vinyals, O., Le, Q. V. (2014). Sequence to Sequence Learning with Neural Networks.
- Bahdanau, D., Cho, K., Bengio, Y. (2015). Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate.
