course/pr_1213/ru/chapter1/7.md

# Модели вида "seq2seq"

Модели типа кодировщик-декодировщик (также называемые *sequence-to-sequence models*) используют обе части трансформера. На каждом этапе слой внимания кодировщика получает доступ ко всем словам в исходной последовательности, тогда как слой внимания декодировщика получает доступ только к тем словам, которые расположены до текущего слова. 

Предобучение таких моделей может быть выполнено на задачах, используемых для предобучения моделей кодировщиков или декодировщиков, но обычно все немного сложнее. Например, модель [T5](https://huggingface.co/t5-base) была предобучена путем замены случайных фрагментов текста (фрагменты могут содержать несколько слов) на специальную маску, цель модели - предсказать текст, который заменила маска. 

Модели seq2seq лучше всего подходят для задач генерации новых предложений, зависящих от входного массива данных, например: автоматическое реферирование текста, перевод или в генеративных вопросно-ответных системах. 

Представителями этого семейства являются: 

- [BART](https://huggingface.co/transformers/model_doc/bart.html)
- [mBART](https://huggingface.co/transformers/model_doc/mbart.html)
- [Marian](https://huggingface.co/transformers/model_doc/marian.html)
- [T5](https://huggingface.co/transformers/model_doc/t5.html)