在Torch中，序列到序列模型是一种神经网络结构，用于处理序列型数据，如文本翻译、语音识别等任务。该模型由两个主要部分组成：编码器和解码器。
编码器负责将输入序列转化为一个固定长度的向量表示，这个向量包含输入序列的所有信息。解码器则将这个向量作为初始状态，生成目标序列。
序列到序列模型通常使用循环神经网络（RNN）或者Transformer等结构来实现，可以在Torch中使用现成的库来构建和训练这种模型。通过序列到序列模型，我们可以实现一系列复杂的序列型任务，并取得不错的效果。