Seq2seq

김장 도와드리고 오느라 공부를 쉬게 되었네요! 다시 시작해보겠습니다.

Word2vec을 공부하였으니 Word2vec 부분이 이해가 가기에 공부해보겠습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=qwfLTwesx6k&list=LL&index=1&t=176s

https://www.geeksforgeeks.org/seq2seq-model-in-machine-learning/

seq2seq Model in Machine Learning - GeeksforGeeks

 

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Seq2Seq

Seq2Seq 모델은 기계번역, 자연어 처리, 대화형 시스템 등 다양한 분야에서 활용되는 중요한 딥러닝 모델이다. 이 모델의 기본 단위는 LSTM이며, RNN보다 우수한 성능을 발휘하는 이유는 LSTM이 장기 기억을 담당하는 셀 상태와 단기 기억을 담당하는 히든 상태라는 두 가지 정보 흐름을 관리하기 때문이다.

기계번역에서 주요 문제는 문장의 어순과 단어 개수의 불일치인데, Seq2Seq 모델은 이러한 문제를 해결하여 딥러닝 및 자연어 처리 분야에서 중요한 발전을 이루었다. 또한, 이 모델은 이후 트랜스포머와 같은 모델의 기초를 제공하기에 딥러닝 학습에서 필수적으로 다루어야 할 핵심 기술이다.

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Seq2Seq 모델의 동작 원리

https://adityaroc.medium.com/importance-of-thought-vector-in-seq2seq-model-407f1abb4da4

1. 인코더(Encoder)

입력 문장을 처리하여 각 단어를 순차적으로 LSTM에 입력하고, LSTM은 이를 기반으로 새로운 셀 상태와 히든 상태를 생성한다. 문장의 끝을 나타내는 EOS 토큰을 입력하면, LSTM은 모든 단어의 정보를 압축한 Context Vector를 출력한다. 해당 벡터는 입력 문장의 함축적인 정보를 담고 있으며, 이후 디코더에서 사용된다.

2. 디코더(Decoder)

디코더는 인코더의 Context Vector와 EOS 토큰을 초기 입력으로 받아 번역 작업을 수행한다. 디코더 역시 LSTM을 사용하며, 출력값을 소프트맥스 함수를 통해 확률값으로 변환해 다음 단어를 예측한다. 이 과정을 반복하며 번역 문장을 생성하고, 최종적으로 EOS 토큰이 출력되면 번역이 종료된다.

3. 역전파 학습(Back propagation)

Seq2Seq 모델의 학습 과정은 출력 단어와 정답 단어의 크로스엔트로피 로스를 계산하며, 시간 역전파를 통해 LSTM의 가중치와 편향을 업데이트한다. 이때 인코더와 디코더의 LSTM은 별도의 가중치와 편향을 사용한다.

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Seq2Seq 모델의 장단점

 

장점

1. 다양한 길이의 입력과 출력 처리

인코더와 디코더 구조를 통해 서로 다른 길이의 입력과 출력을 처리할 수 있다. 이는 언어 번역처럼 입력과 출력의 길이가 다른 작업에 적합하다.

2. 문맥 정보 처리

Context Vector를 통해 입력 시퀀스의 전체 문맥을 고려하여 출력 시퀀스를 생성하기에 단순히 개별 단어를 처리하는 모델보다 더 자연스러운 결과를 제공한다.

3. 다양한 응용 가능성

기계번역, 음성 인식, 대화형 시스템, 텍스트 요약 등 자연어 처리 분야는 물론이고, 시계열 예측 등 다양한 응용 분야에 활용될 수 있다.

4. 유연한 확장성

코델의 구조를 조정하거나 어텐션 메커니즘, 트랜스포머 등을 결합하여 성능을 더욱 개선할 수 있다.

 

단점

1. Context Vector의 한계

Context Vector 하나에 모든 입력 정보를 압축하여 전달하는 구조에서는 입력 시퀀스가 길어질수록 중요한 정보가 손실될 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 어텐션 메커니즘이 도입되었다.

2. 장기 의존성 문제

LSTM과 GRU 같은 RNN 기반 구조가 장기 의존성을 일부 해결했지만, 여전히 긴 문맥을 처리하는 데 한계가 있을 수 있다.

3. 병렬 처리의 어려움

순차적으로 데이터를 처리하는 RNN 기반 구조는 GPU를 사용하더라도 병렬 처리가 어려워, 학습 및 추론 속도가 느릴 수 있다.

4. 훈련 데이터 의존성

모델 성능은 학습 데이터의 품질과 양에 크게 의존한다. 특히, 언어 번역 작업에서는 도메인별 데이터 부족이 문제로 작용할 수 있다.

5. 복잡한 튜닝 과정

Seq2Seq 모델의 인코더, 디코더, 임베딩, 그리고 소프트맥스 층 등 구성 요소들이 많아 모델 튜닝이 복잡할 수 있다.

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마무리

Seq2Seq 모델은 자연어 처리와 시계열 데이터를 다루는 다양한 분야에서 획기적인 전환점으로 평가받는 모델이다. 입력과 출력의 길이가 서로 다른 작업에서도 효과적으로 대응할 수 있는 유연한 구조를 제공하며, 컨텍스트 벡터를 사용해 문맥 정보를 종합적으로 처리하는 능력이 뛰어나다. 이러한 특성 덕분에 기계번역, 텍스트 요약, 음성 인식 등 여러 응용 분야에서 중요한 역할을 해왔다.

하지만 Seq2Seq 모델은 긴 입력 시퀀스를 처리할 때 발생하는 정보 손실 문제와 RNN 구조로 인한 병렬 처리 한계 등 몇 가지 약점을 내포하고 있다. 특히, 모든 입력 정보를 하나의 컨텍스트 벡터에 압축하여 전달하는 방식은 장기 의존성을 완벽히 처리하지 못하며, 학습 효율과 성능에 영향을 미칠 수 있다. 또한, 학습 데이터의 품질 및 하이퍼파라미터 튜닝의 복잡성 역시 모델 성능에 중요한 변수로 작용한다.

이러한 한계를 해결하기 위해 어텐션 메커니즘이 Seq2Seq 모델에 추가되면서 모델은 더욱 진보하였고, 이후 트랜스포머와 같은 새로운 구조의 등장으로 자연어 처리 분야는 또 다른 도약을 이뤄냈다. 트랜스포머는 Seq2Seq 모델이 가진 장점을 계승하면서도 단점을 극복한 혁신적인 구조로, 현재 NLP 분야에서 표준이 되었다.