시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, seq2seq)

시퀀스-투-시퀀스(이하 Seq2Seq) 모델은 기계 번역, 대화 생성, 요약 등과 같은 자연어 처리 작업에 주로 사용되는 딥러닝 모델이다. Seq2Seq 모델은 입력 시퀀스를 다른 형태의 출력 시퀀스로 변환하는 데 사용된다. 크게 인코더와 디코더라고 불리는 두 부분으로 구성된다.

 

1. 인코더(Encoder):
   인코더는 입력 시퀀스를 고정된 길이의 문맥 벡터로 인코딩한다. 인코더는 입력 시퀀스를 요약하여 의미를 추출하고, 문맥 정보를 인코딩하여 디코더로 전달한다.
   
   
2. 디코더(Decoder):
   디코더는 인코더에서 생성된 문맥 벡터를 입력으로 받아, 출력 시퀀스를 생성한다. 다음 출력을 예측하기 위해 이전 출력 및 인코더의 문맥을 참조한다. 디코더는 시퀀스의 다음 요소를 생성하면서 이전 상태와 생성된 요소를 업데이트하여 출력 시퀀스를 구축한다.

 

시퀀스-투-시퀀스 모델은 길이가 서로 다른 시퀀스의 입력과 출력 시퀀스를 다룰 수 있어 기계 번역과 대화 생성에 효과적이다. 또한 어텐션(Attention) 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스의 다양한 부분에 주의를 기울일 수 있으며, 이는 번역의 정확성과 문맥적 의미의 이해에 도움을 준다. *어텐션(Attention)은 https://applepy.tistory.com/125 참고

seq2seq 모델은 종종 추가적인 기법과 모델 변형이 적용되어 성능을 향상시킨다. 예를 들어 양방향 인코더(Bidirectional Encoder)를 사용하여 입력 시퀀스의 양쪽 방향의 문맥을 활용하거나, 어텐션 메커니즘을 확장하여 더 정교한 정보 추출을 수행하는 등의 확장이 일반적이다.

 

학습과 단계에서 Seq2Seq 모델은 입력 시퀀스와 정답 출력 시퀀스를 함께 사용하여 모델을 학습시킨다. 추론 단계에서는 입력 시퀀스만을 이용하여 모델이 출력 시퀀스를 생성한다.