Seq2Seq模型（序列到序列模型）是一种深度学习架构，专为处理输入序列到输出序列的映射任务而设计。它由编码器和译码器两部分组成：编码器将输入序列（如一句话）压缩为一个固定长度的上下文向量，译码器则基于该向量逐步生成输出序列（如翻译后的句子）。这种模型能够处理可变长度的序列数据，广泛应用于自然语言处理领域，如机器翻译、语音识别和对话系统。
在AI产品开发的实际落地中，Seq2Seq模型是构建智能聊天机器人、实时翻译服务和文本摘要工具的核心技术。产品经理需关注模型训练的数据质量、注意力机制的优化以及部署时的性能调优，以提升用户体验和产品效率。例如，在电商客服场景中，结合Seq2Seq的对话系统能自动响应客户查询，降低人力成本。
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