本文介绍了从Seq2Seq模型到Transformer的发展历程，并重点探讨了这一演变对机器翻译技术进步的影响。
Seq2seq模型是指输入是一个序列（sequence），而输出也是另一个序列的模型。其结构通常采用Encoder-Decoder架构。
在这一框架下，编码器(encoder)与解码器(decoder)都使用循环神经网络(RNN)来实现。其中，语义信息由encoder生成并存储在其隐藏状态中，并作为decoder的输入以产生输出结果。
训练和预测时的过程如下：
具体结构：
- encoder-decoder模型的基本框架可以表示为一个类，例如在Python中的定义可能类似下面的形式（这里仅提供概念性的描述）:
```python
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, emb_dim, enc_hid_dim, dec_hid_dim, dropout):
super().__init__()
# 定义初始化参数和网络结构
def forward(self, src):
# 前向传播过程，输入src序列并返回编码结果
```
注意：以上仅提供了一个简单的概念性描述，并非完整代码。实际实现时需要根据具体需求调整细节。
5星
