在序列到序列建模中，常用的损失函数有以下几种：

  1. 交叉熵损失（Cross-entropy loss）：交叉熵是一种常用的损失函数，特别适用于分类任务。在序列到序列模型中，可以将生成的序列看作多个分类问题，每个时间步的输出作为一个类别。交叉熵损失将模型生成的序列与目标序列进行比较，计算它们之间的差异。

  2. 连接损失（Connectionist Temporal Classification，CTC）：CTC是一种用于序列标注任务的损失函数。CTC损失函数可以将模型生成的连续输出序列与目标序列进行对齐，计算它们之间的差异。CTC损失函数能够处理输入和输出序列之间的长度不匹配的问题。

  3. 均方误差损失（Mean Squared Error，MSE）：均方误差是一种常用的回归损失函数。在一些序列到序列模型中，例如语音合成任务，可以将生成的序列看作是对目标序列的回归预测。均方误差损失将模型生成的序列与目标序列进行比较，计算它们之间的平均平方差。

  除了以上几种常见的损失函数之外，还有一些其他的损失函数可以根据具体任务的需求进行选择和设计。例如，针对不同的序列生成任务，可以结合任务的特点设计自定义的损失函数。同时，还可以通过引入正则化项或者加权方法来控制模型的复杂度和优化目标的平衡。需要根据具体的场景和任务选择合适的损失函数来进行训练和优化。