Модели seq2seq (sequence-to-sequence) действительно имеют ряд недостатков, и вы правильно выделили несколько ключевых аспектов. Давайте разберем каждое утверждение по отдельности и определим, какие из них являются правильными:

• Затухающие градиенты при вычислении обратного распространения ошибки на этапе декодирования памяти от энкодера: Это утверждение верно. В моделях RNN, которые используются в seq2seq, может возникать проблема затухания градиентов, что затрудняет обучение, особенно когда необходимо передать информацию от энкодера к декодеру.
• Затухающие градиенты при вычислении обратного распространения ошибки на длинных текстах: Это также верно. При работе с длинными последовательностями информация, передаваемая через градиенты, может затухать, что делает обучение менее эффективным.
• RNN тяжело обобщают всю информацию об исходном тексте: Это утверждение в целом справедливо. Из-за своей структуры RNN могут испытывать трудности с запоминанием всей информации из длинных последовательностей, что может привести к потере контекста.
• RNN тяжело обобщить информацию о длинных текстах: Это также верно. Поскольку RNN обрабатывают текст поэлементно, они могут не справляться с обобщением информации из длинных текстов, что является одной из причин, почему используются более сложные архитектуры, такие как LSTM и GRU.
• Забывание памяти декодером по мере прохождения по тексту: Это утверждение тоже верно. Декодер может терять важную информацию о предыдущих шагах по мере генерации текста, особенно если текст длинный и сложный.

Таким образом, все перечисленные вами утверждения являются правильными и отражают недостатки моделей seq2seq, основанных на RNN. Эти проблемы привели к разработке более сложных архитектур, таких как LSTM и GRU, которые лучше справляются с задачами, связанными с долгосрочной зависимостью и обработкой длинных последовательностей.