Encoder-Decoder模型是一种深度学习架构，专为处理序列输入到序列输出的任务而设计。在这种模型中，编码器部分接收输入序列（如文本句子），通过神经网络将其转换为一个固定维度的上下文向量，该向量捕捉了输入的整体语义信息；随后，解码器部分基于该上下文向量逐步生成输出序列（如翻译后的句子），实现输入到输出的映射。这种架构的核心优势在于其能灵活处理可变长度序列，广泛应用于自然语言处理等领域。
在AI产品开发的实际落地中，Encoder-Decoder模型已成为关键组件。例如，在机器翻译产品（如Google Translate）中，它负责将源语言文本高效转换为目标语言；在对话系统（如智能客服机器人）中，模型能理解用户查询并生成自然回复；此外，文本摘要、语音识别等应用也依赖其能力。随着技术进步，基于Transformer的改进版本（如带注意力机制的Seq2Seq）进一步提升了模型的性能和泛化能力，成为ChatGPT等现代AI产品的基石。
如需深入探索，推荐阅读论文「Sequence to Sequence Learning with Neural Networks」by Sutskever et al. (2014)。
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