Seq2Seq: Sequence-to-Sequence 모델

Seq2Seq(Sequence-to-Sequence) 모델은 RNN(Recurrent Neural Network) 구조의 확장판으로,

입력 시퀀스를 다른 형태의 출력 시퀀스로 변환하는 작업에 최적화된 모델입니다.

이 모델은 특히 번역, 텍스트 요약, 대화 생성 등과 같은 자연어 처리 작업에서 중요한 역할을 합니다.

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Seq2Seq 모델이 필요한 이유

기존 RNN은 1:1 관계에서 잘 동작하지만, 번역과 같이 1:다 또는 다:다 관계를 요구하는 작업에는 적합하지 않습니다.

예를 들어, 영어 문장을 한국어로 번역할 때, 단어 대 단어의 매칭이 아니라 전체 문맥을 이해하고

이를 바탕으로 번역해야 합니다. Seq2Seq 모델은 이러한 복잡한 작업을 해결하기 위해 고안되었습니다.

사람이 번역하는 방식에서 영감을 받은 구조

사람이 번역할 때는 한 문장을 모두 이해한 뒤, 머릿속에서 그 의미를 파악하고 이를 다른 언어로 변환합니다.

Seq2Seq 모델은 이와 유사하게 작동합니다.

먼저 입력 문장을 Encoder를 통해 고정된 벡터로 인코딩한 후, 그 벡터를 기반으로 Decoder가 출력 문장을 생성합니다.

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Seq2Seq 모델의 구조

Seq2Seq 모델은 크게 두 부분으로 구성됩니다: Encoder와 Decoder.

1. Encoder

Encoder는 입력 시퀀스를 고정된 길이의 벡터(보통 컨텍스트 벡터라고 함)로 변환합니다. 이 벡터는 입력 시퀀스의 의미를 압축하여 담고 있으며, 이후 Decoder에 전달됩니다.

2. Decoder

Decoder는 Encoder로부터 전달된 컨텍스트 벡터를 사용하여, 원하는 출력 시퀀스를 생성합니다. 이 과정에서 이전 단계에서 예측된 단어가 다음 단계의 입력으로 사용됩니다. 이를 Auto-regressive 방식이라고 부릅니다.

3. Auto-regressive 방식

Decoder는 순차적으로 출력을 생성합니다. 첫 번째 단어를 예측한 후, 그 단어를 입력으로 사용하여 다음 단어를 예측하는 방식입니다. 이러한 과정은 시퀀스가 끝날 때까지 반복됩니다.

4. Teacher Forcing

학습 단계에서는 Teacher Forcing 기법이 사용됩니다. 이는 모델이 실제 예측된 출력을 입력으로 사용하는 대신, **정답(ground truth)**을 입력으로 사용하는 방식입니다. 이 방법은 초기 학습 과정에서 모델이 더 빠르게 수렴하도록 돕습니다.

Teacher Forcing의 장점은 학습 속도가 빠르다는 점이지만, 추론 시 모델이 정답을 이용하지 않으므로, 예측 오류가 누적될 수 있다는 단점도 있습니다.

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Seq2Seq 모델의 학습

Seq2Seq 모델은 전체 로스를 기반으로 학습됩니다.

Encoder와 Decoder를 하나의 통합된 구조로 생각하여, 입력 시퀀스에서 출력 시퀀스까지의 전체 매핑을 학습합니다.

이 과정에서 모델은 입력과 출력 간의 복잡한 관계를 배우게 됩니다.

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Seq2Seq 모델의 장점

• 유연성: Seq2Seq 모델은 입력과 출력의 길이가 다를 수 있어, 다양한 길이의 시퀀스를 처리할 수 있습니다.
• 다양한 응용 가능성: 번역, 텍스트 요약, 대화 생성, 질의 응답 등 여러 자연어 처리 작업에 적용할 수 있습니다.

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Seq2Seq 모델의 한계와 발전

Seq2Seq 모델은 RNN을 기반으로 하기 때문에, 긴 시퀀스를 처리하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 특히, RNN 구조에서는 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제로 인해 매우 긴 시퀀스를 학습하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이를 극복하기 위해 Attention Mechanism이 도입되었으며, 이는 모델이 입력 시퀀스의 중요한 부분에 더 집중할 수 있도록 돕습니다.

또한, Transformer와 같은 최신 모델들은 Seq2Seq 구조의 한계를 극복하고, 더 나은 성능을 제공하고 있습니다. Transformer는 Attention Mechanism을 더욱 발전시켜, 순차적인 정보 처리 없이도 강력한 성능을 발휘할 수 있습니다.

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결론

Seq2Seq 모델은 자연어 처리에서 중요한 역할을 하며, 특히 번역과 같은 작업에서 탁월한 성능을 보여줍니다. 이 모델은 입력 시퀀스를 고정된 벡터로 인코딩한 후, 이를 기반으로 출력 시퀀스를 생성하는 구조로, 다양한 시퀀스 길이와 복잡한 매핑을 처리할 수 있습니다. Seq2Seq 모델은 계속해서 발전해 나가고 있으며, Attention Mechanism과 Transformer 같은 기술들이 추가되면서 그 성능은 더욱 향상되고 있습니다.