04. sequence-to-sequence

 

 

Sequence-to-Sequence(Seq2Seq) 모델은 입력 시퀀스를 다른 출력 시퀀스로 변환하는 모델로, 주로 자연어 처리(NLP) 분야에서 많이 사용됩니다. Seq2Seq 모델은 번역, 요약, 질문-응답, 대화 생성 등 입력과 출력이 모두 시퀀스 형태인 문제를 해결하는 데 적합한 구조입니다.

Seq2Seq 모델의 주요 개념

1. 입력 시퀀스(input sequence): 모델에 들어오는 연속된 데이터(시퀀스)로, 예를 들어 번역 문제에서는 원문이 입력 시퀀스가 됩니다.
2. 출력 시퀀스(output sequence): 모델이 생성하는 연속된 데이터(시퀀스)로, 번역 문제에서는 번역된 문장이 출력 시퀀스입니다.
3. 인코더(Encoder): 입력 시퀀스를 고정된 크기의 **벡터 표현(컨텍스트 벡터)**으로 변환하는 신경망 구조입니다. 인코더는 입력 시퀀스의 모든 정보를 압축하여, 이 벡터가 출력 시퀀스를 생성할 때 중요한 정보로 사용되게 합니다.
   • RNN, LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 순환 신경망을 사용하여 입력을 시퀀스 형태로 처리합니다.
4. 디코더(Decoder): 인코더에서 생성한 컨텍스트 벡터를 받아서 출력 시퀀스를 생성하는 신경망 구조입니다. 디코더는 이전 시간 스텝의 출력과 컨텍스트 벡터를 기반으로 다음 출력 시퀀스의 값을 예측합니다.

Seq2Seq 모델의 작동 방식

Seq2Seq 모델은 두 단계로 구성됩니다: 인코더 단계와 디코더 단계입니다.

1. 인코더 단계:
   • 입력 시퀀스가 인코더로 들어가면, 인코더는 시퀀스의 각 요소를 처리하며 정보를 축적합니다.
   • 인코더는 최종적으로 입력 시퀀스 전체를 하나의 컨텍스트 벡터로 압축합니다. 이 벡터는 입력 시퀀스의 의미를 압축하여 담고 있으며, 디코더가 출력 시퀀스를 생성할 때 사용됩니다.
2. 디코더 단계:
   • 디코더는 인코더에서 받은 컨텍스트 벡터를 기반으로 출력 시퀀스를 한 번에 한 단계씩 생성합니다.
   • 디코더는 이전에 출력한 값을 참고하여 다음 출력 값을 예측하는 순차적인 방식으로 동작합니다. 이를 통해 시퀀스의 순서나 문맥을 잘 반영할 수 있습니다.

Seq2Seq 모델의 구조

1. 인코더(Encoder):
   • 입력 시퀀스를 처리하고 고정된 크기의 벡터로 변환합니다.
   • 입력 시퀀스가 길어질수록 정보를 모두 압축하는 것이 어려울 수 있기 때문에 LSTM이나 GRU 같은 순환 신경망이 사용됩니다. 이들은 장기 의존성(Long-Term Dependency)을 처리하는 데 유리합니다.
2. 디코더(Decoder):
   • 인코더가 생성한 벡터를 받아서 시퀀스의 다음 항목을 하나씩 예측합니다.
   • 예측된 출력은 다시 다음 출력의 입력으로 사용되며, 반복적인 과정을 통해 전체 출력 시퀀스가 만들어집니다.
3. 컨텍스트 벡터(Context Vector):
   • 인코더에서 입력 시퀀스의 모든 정보를 요약하여 만든 벡터로, 디코더가 이 벡터를 기반으로 출력을 생성합니다.
   • Seq2Seq 모델에서 이 벡터의 정보가 압축된다는 특징이 있습니다.

문제점과 해결책: Attention 메커니즘

기본 Seq2Seq 모델에서는 인코더가 전체 입력 시퀀스를 하나의 고정된 크기의 벡터로 요약해야 하기 때문에, 시퀀스가 길어질수록 정보 손실이 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 나온 방법이 Attention 메커니즘입니다.

• Attention은 디코더가 출력 시퀀스를 생성할 때, 인코더의 전체 입력 시퀀스에서 **어떤 부분에 더 집중할지(어텐션)**를 결정하는 방법입니다.
• 이를 통해 디코더가 매 순간 중요한 정보를 선택적으로 사용할 수 있어, 더 긴 시퀀스에서도 성능을 향상시킵니다.

Seq2Seq 모델의 응용

Seq2Seq 모델은 여러 가지 자연어 처리 문제에서 사용됩니다:

1. 기계 번역(Machine Translation):
   • 입력 시퀀스는 원본 언어의 문장이고, 출력 시퀀스는 번역된 문장입니다. 예를 들어 영어 문장을 프랑스어로 번역하는 작업에 사용됩니다.
2. 텍스트 요약(Text Summarization):
   • 입력 시퀀스는 긴 문서이고, 출력 시퀀스는 그 문서의 요약된 내용입니다.
3. 질문-응답 시스템(Question-Answering System):
   • 입력 시퀀스는 질문이고, 출력 시퀀스는 그 질문에 대한 답변입니다.
4. 대화 생성(Chatbot):
   • 입력 시퀀스는 사용자의 대화 내용이고, 출력 시퀀스는 봇의 응답입니다.