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Seq2Seq
Seq2Seq(Sequence-to-sequence)는 인코더(encoder)에서 시퀀스(sequence)를 입력 받아 벡터로 변환하고, 변환된 벡터를 디코더(decoder)에서 다시 다른 형태의 시퀀스로 출력하는 모델이다. 인코더-디코더 모델(Encoder-decoder model)이라고도 불린다.
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[숨기기]개요[편집]
Seq2Seq는 입력 시퀀스를 받아 출력 시퀀스를 생성하는 딥러닝 모델로, 특히 자연어 처리(NLP)에서 기계 번역, 챗봇, 텍스트 요약 등 다양한 작업에 활용된다. Seq2Seq 모델은 순환신경망(Recurrent Neural Network)을 기반으로 하며, 입력과 출력의 길이가 다를 수 있는 문제를 해결하는 데 효과적이다. 기존의 NLP 모델들은 고정된 길이의 입력과 출력을 처리하는 데 최적화되어 있었으나, Seq2Seq 모델은 가변 길이의 문장이나 문서를 처리할 수 있도록 설계되었다. 이는 특히 번역과 같은 작업에서 중요한데, 예를 들어 "How are you?"라는 영어 문장을 "¿Cómo estás?"라는 스페인어로 번역할 때, 입력과 출력의 단어 수가 다를 수 있기 때문이다.
Seq2Seq 모델은 2014년 구글의 연구원들이 논문 <Sequence to Sequence Learning with Neural Networks>에서 제안한 이후 NLP 분야에서 필수적인 기술로 자리 잡았다. 이 모델은 인코더와 디코더라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있으며, 학습 과정에서 두 구성 요소가 협력하여 최적의 시퀀스를 생성하는 방식으로 작동한다.[1]
구조[편집]
Seq2Seq 모델은 인코더-디코더 구조를 따른다. 이 구조는 RNN 계열의 모델을 기반으로 하며, 입력 데이터를 받아 적절한 출력 시퀀스를 생성한다.
인코더[편집]
인코더는 입력 시퀀스를 받아 내부의 고정된 크기의 벡터(보통 컨텍스트 벡터 또는 히든 상태 벡터)로 변환하는 역할을 한다. 이 과정은 보통 LSTM(Long Short-Term Memory) 또는 GRU(Gated Recurrent Unit) 같은 RNN 계열의 네트워크를 사용하여 이루어진다. 인코더의 작동 방식은 다음과 같다.
- 입력 시퀀스가 하나씩 RNN 계층에 입력된다.
- RNN은 각 단계에서 이전 상태(hidden state)와 새로운 입력을 결합하여 새로운 상태를 만든다.
- 마지막 시점에서 인코더는 최종 상태를 디코더로 전달하는 컨텍스트 벡터(context vector)를 생성한다.
이 컨텍스트 벡터는 입력 문장의 정보를 요약한 벡터로, 디코더가 이를 기반으로 출력을 생성할 수 있도록 한다.
디코더[편집]
디코더는 인코더가 생성한 컨텍스트 벡터를 받아 이를 기반으로 출력 시퀀스를 생성한다. 디코더 역시 RNN 기반의 모델이며, 인코더에서 전달받은 벡터를 첫 번째 히든 상태로 사용한다. 디코더의 작동 과정은 다음과 같다.
- 인코더에서 전달받은 컨텍스트 벡터를 초기 상태로 설정한다.
- 디코더의 첫 번째 입력은 보통 특수 토큰(SOS, Start of Sentence)이거나, 특정한 고정된 단어이다.
- RNN이 현재 상태를 기반으로 다음 단어를 예측한다.
- 예측된 단어가 다시 디코더의 입력으로 사용되며, 이 과정을 반복하여 최종 출력 시퀀스를 생성한다.
- 특정한 종료 토큰(EOS, End of Sentence)이 생성되면 출력을 멈춘다.
이 방식은 교사 강요(Teacher Forcing)라는 기법을 사용할 수도 있으며, 학습 과정에서 정답 데이터를 일부 제공하여 학습 속도를 높이는 방식이다.
주요 특징[편집]
- 가변 길이 입력 및 출력 처리: Seq2Seq 모델은 입력과 출력의 길이가 다를 수 있는 문제를 해결한다. 예를 들어, "Hello"라는 짧은 문장을 "안녕하세요"라는 긴 문장으로 번역하는 것이 가능하다.
- 컨텍스트 벡터를 통한 정보 압축: 인코더가 입력 시퀀스의 정보를 요약하여 컨텍스트 벡터로 전달하므로, 문맥을 고려한 출력을 생성할 수 있다.
- 디코더를 통한 순차적 생성: 출력을 한 번에 예측하는 것이 아니라, 앞서 생성된 단어를 활용하여 다음 단어를 예측하는 방식이므로 문맥을 반영한 텍스트 생성이 가능하다.
- 학습 과정에서 교사 강요 사용 가능: 정답 데이터를 일부 제공하여 학습을 효율적으로 수행할 수 있다.
한계와 개선 기법[편집]
한계점[편집]
- 정보 손실 문제
- 인코더에서 디코더로 전달되는 컨텍스트 벡터는 고정된 크기의 벡터이므로, 입력 시퀀스가 길어질수록 중요한 정보가 손실될 가능성이 높다. 예를 들어, 긴 문장을 번역할 때 앞부분의 정보가 사라지는 문제가 발생할 수 있다.
- 병렬 처리의 어려움
- 장기 의존성 문제
- RNN 계열 모델은 장기 의존성(Long-Term Dependency)을 학습하는 데 한계가 있다.
- 문장의 앞부분과 뒷부분이 연결되지 못하는 경우가 발생할 수 있다.
개선된 기법[편집]
- 어텐션 메커니즘
어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)은 Seq2Seq 모델에서 정보를 압축하는 과정에서 발생하는 정보 손실 문제를 해결하기 위해 도입된 기법이다. 디코더가 단순히 컨텍스트 벡터 하나만 참고하는 것이 아니라, 인코더의 모든 출력을 가중치 기반으로 참고하도록 하여 더 나은 성능을 낼 수 있도록 한다. 대표적인 어텐션 모델로는 Bahdanau Attention과 Luong Attention이 있다.
- 트랜스포머 모델
Seq2Seq 모델의 병렬 처리 문제를 해결하기 위해, 2017년 구글이 발표한 트랜스포머 모델이 등장했다. 트랜스포머는 RNN을 사용하지 않고, Self-Attention(자가 어텐션) 메커니즘을 사용하여 문장의 모든 단어가 서로를 참고하도록 한다. 대표적인 트랜스포머 기반 모델로는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 GPT(Generative Pre-trained Transformer)가 있다.
- BERT & GPT
BERT는 양방향 문맥 정보를 학습하여 더 정확한 자연어 처리가 가능하며, GPT는 디코더 중심으로 문장을 생성하는 데 최적화된 모델이다.
응용 분야[편집]
- 기계 번역(Machine Translation): Seq2Seq 모델의 가장 대표적인 응용 사례는 기계 번역이다. 예를 들어, 구글 번역(Google Translate)은 Seq2Seq 모델과 트랜스포머 모델을 결합하여 번역 품질을 개선하고 있다.
- 텍스트 요약(Text Summarization): 긴 문서를 짧은 요약문으로 변환하는 작업에 활용된다.
- 질의응답 및 챗봇: 챗봇에서 질문을 입력받고 적절한 답변을 생성하는 데 활용된다.
- 음성 인식 및 자막 생성: 음성 데이터를 텍스트로 변환하거나, 영상의 자막을 자동으로 생성하는 데 활용된다.
각주[편집]
- 이동 ↑ 〈Sequence-to-sequence 모델〉, 《AI 용어사전》
참고자료[편집]
- 〈Sequence-to-sequence 모델〉, 《AI 용어사전》
같이 보기[편집]
