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2025. 12. 3. · 13 Views
GRU 및 Seq2Seq 모델 완벽 가이드
순환 신경망의 핵심인 GRU와 시퀀스-투-시퀀스 모델을 초급자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다. 번역기, 챗봇, 요약 시스템의 핵심 원리를 실무 코드와 함께 배워봅니다.
목차
- RNN의_한계와_GRU의_등장
- GRU_내부_구조_이해하기
- Seq2Seq_모델의_기본_구조
- Seq2Seq의_한계와_컨텍스트_병목
- Bidirectional_GRU로_문맥_강화하기
- Teacher_Forcing_전략
- 어텐션_메커니즘의_등장
- 어텐션이_적용된_디코더
- 완전한_Seq2Seq_모델_조립하기
- 학습과_추론_파이프라인
- 실전_번역_시스템_구축
- 정리_및_다음_단계
1. RNN의 한계와 GRU의 등장
어느 날 김개발 씨가 자연어 처리 프로젝트를 진행하던 중, 긴 문장을 처리하면 모델의 성능이 급격히 떨어지는 현상을 발견했습니다. 분명히 RNN을 사용했는데 왜 긴 문장에서는 앞부분의 정보를 까맣게 잊어버리는 걸까요?
**GRU(Gated Recurrent Unit)**는 기존 RNN의 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 등장한 순환 신경망입니다. 마치 중요한 정보를 메모장에 적어두었다가 필요할 때 꺼내보는 것처럼, GRU는 게이트 메커니즘을 통해 어떤 정보를 기억하고 어떤 정보를 잊을지 스스로 결정합니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
import torch
import torch.nn as nn
# GRU 레이어 정의
gru = nn.GRU(
input_size=128, # 입력 벡터의 크기
hidden_size=256, # 은닉 상태의 크기
num_layers=2, # GRU 레이어 수
batch_first=True # 배치 차원을 맨 앞에 배치
)
# 입력 데이터: (배치 크기, 시퀀스 길이, 입력 크기)
input_seq = torch.randn(32, 10, 128)
# GRU 순전파: 출력과 마지막 은닉 상태 반환
output, hidden = gru(input_seq)
print(f"출력 형태: {output.shape}") # (32, 10, 256)
김개발 씨는 입사 6개월 차 머신러닝 엔지니어입니다. 회사에서 고객 리뷰를 분석하는 감성 분석 모델을 개발하던 중, 이상한 문제를 발견했습니다.
짧은 리뷰는 잘 분류하는데, 긴 리뷰만 들어오면 정확도가 뚝 떨어지는 겁니다. 선배 개발자 박시니어 씨가 코드를 살펴보더니 고개를 끄덕였습니다.
"아, RNN의 고질적인 문제네요. 기울기 소실 문제 때문에 그래요.
GRU로 바꿔보는 게 어때요?" 그렇다면 기울기 소실 문제란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, 전화기 게임을 생각해보세요.
열 명이 줄을 서서 첫 번째 사람의 말을 마지막 사람에게 전달하면, 끝에 가서는 원래 메시지가 완전히 달라져 있습니다. 기존 RNN도 마찬가지입니다.
긴 시퀀스를 처리하면 처음에 들어온 정보가 끝까지 전달되지 못하고 희미해져 버립니다. 이 문제를 해결하기 위해 GRU가 등장했습니다.
GRU의 핵심은 두 가지 게이트입니다. 첫 번째는 리셋 게이트입니다.
이 게이트는 과거의 정보를 얼마나 잊을지 결정합니다. 마치 책을 읽다가 새 장이 시작되면 이전 장의 세부 내용은 잊고 핵심만 기억하는 것과 같습니다.
두 번째는 업데이트 게이트입니다. 이 게이트는 새로운 정보와 과거 정보의 비율을 조절합니다.
중요한 과거 정보는 오래 유지하고, 덜 중요한 정보는 새 정보로 대체합니다. 위의 코드를 살펴보겠습니다.
input_size=128은 각 시점에 들어오는 입력 벡터의 크기입니다. 단어 임베딩을 사용한다면 임베딩 차원이 됩니다.
hidden_size=256은 GRU가 내부적으로 유지하는 은닉 상태의 크기입니다. 이 값이 클수록 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만, 그만큼 계산량도 늘어납니다.
num_layers=2는 GRU 레이어를 두 층으로 쌓겠다는 의미입니다. 깊은 네트워크가 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.
batch_first=True는 입력 텐서의 첫 번째 차원을 배치 크기로 사용하겠다는 설정입니다. 실제 현업에서 GRU는 다양한 곳에서 활용됩니다.
챗봇에서 사용자의 이전 대화 맥락을 기억하거나, 주가 예측에서 과거 시계열 패턴을 학습하거나, 음성 인식에서 연속된 음성 신호를 처리하는 데 사용됩니다. 주의할 점도 있습니다.
GRU가 LSTM보다 파라미터가 적어 빠르지만, 매우 긴 시퀀스에서는 LSTM이 더 나은 성능을 보일 수 있습니다. 데이터의 특성에 따라 적절한 모델을 선택해야 합니다.
다시 김개발 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. GRU로 모델을 교체한 뒤, 긴 리뷰에서도 정확도가 크게 향상되었습니다.
김개발 씨는 비로소 게이트의 중요성을 깨달았습니다.
실전 팁
💡 - hidden_size는 보통 input_size의 1~4배로 설정합니다
- 긴 시퀀스를 다룰 때는 num_layers를 늘려보세요
2. GRU 내부 구조 이해하기
김개발 씨가 GRU를 사용하니 성능이 좋아졌지만, 정확히 내부에서 무슨 일이 일어나는지 궁금해졌습니다. 박시니어 씨는 화이트보드에 그림을 그리며 GRU의 내부 구조를 설명하기 시작했습니다.
GRU의 내부는 리셋 게이트, 업데이트 게이트, 그리고 후보 은닉 상태로 구성됩니다. 각 게이트는 시그모이드 함수를 통해 0과 1 사이의 값을 출력하며, 이 값이 정보의 흐름을 조절하는 밸브 역할을 합니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
import torch
import torch.nn as nn
class GRUCell(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super().__init__()
# 리셋 게이트: 과거 정보를 얼마나 잊을지
self.reset_gate = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
# 업데이트 게이트: 새 정보와 과거 정보의 비율
self.update_gate = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
# 후보 은닉 상태 계산용
self.candidate = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
def forward(self, x, h_prev):
combined = torch.cat([x, h_prev], dim=1)
r = torch.sigmoid(self.reset_gate(combined)) # 리셋 게이트
z = torch.sigmoid(self.update_gate(combined)) # 업데이트 게이트
combined_reset = torch.cat([x, r * h_prev], dim=1)
h_candidate = torch.tanh(self.candidate(combined_reset))
h_new = (1 - z) * h_prev + z * h_candidate # 최종 은닉 상태
return h_new
박시니어 씨는 화이트보드에 GRU의 구조를 그리기 시작했습니다. "GRU를 이해하려면 먼저 게이트라는 개념을 알아야 해요." 게이트란 무엇일까요?
마치 수도꼭지와 같습니다. 수도꼭지를 완전히 열면 물이 콸콸 나오고, 조금만 열면 물이 졸졸 나옵니다.
게이트도 마찬가지로 0에서 1 사이의 값으로 정보의 흐름을 조절합니다. 리셋 게이트는 과거의 기억을 얼마나 지울지 결정합니다.
이 게이트가 0에 가까우면 과거 정보를 거의 무시하고, 1에 가까우면 과거 정보를 그대로 유지합니다. 예를 들어 문장을 읽다가 새로운 주제가 시작되면 어떨까요?
이전 주제의 세부 내용은 잊고 새 주제에 집중해야 합니다. 리셋 게이트가 바로 이런 역할을 합니다.
업데이트 게이트는 조금 다릅니다. 이 게이트는 새로운 정보와 과거 정보를 어떤 비율로 섞을지 결정합니다.
마치 칵테일을 만들 때 각 재료의 비율을 조절하는 것과 같습니다. 코드를 자세히 살펴보겠습니다.
reset_gate는 현재 입력 x와 이전 은닉 상태 h_prev를 결합하여 리셋 값 r을 계산합니다. 이 r 값은 시그모이드 함수를 통과하므로 항상 0과 1 사이입니다.
update_gate도 비슷하게 업데이트 값 z를 계산합니다. 핵심은 마지막 줄입니다.
h_new = (1 - z) * h_prev + z * h_candidate라는 수식에서 z가 1에 가까우면 새로운 후보 은닉 상태가 많이 반영되고, z가 0에 가까우면 이전 은닉 상태가 그대로 유지됩니다. 이것이 GRU가 장기 의존성을 해결하는 비밀입니다.
중요한 정보는 z를 0에 가깝게 하여 오래 유지하고, 불필요한 정보는 z를 1에 가깝게 하여 새 정보로 대체합니다. 김개발 씨는 고개를 끄덕였습니다.
"아, 그래서 긴 문장에서도 중요한 정보가 사라지지 않는 거군요!" 맞습니다. GRU는 스스로 어떤 정보가 중요한지 학습하여, 중요한 정보는 끝까지 전달하고 불필요한 정보는 과감히 버립니다.
실전 팁
💡 - 시그모이드 출력이 0.5 근처면 정보를 절반씩 섞는다는 의미입니다
- GRU는 LSTM보다 게이트가 하나 적어 학습이 빠릅니다
3. Seq2Seq 모델의 기본 구조
김개발 씨가 GRU를 마스터하고 나니, 팀장님이 새로운 프로젝트를 맡겼습니다. 영어를 한국어로 번역하는 시스템을 만들어야 합니다.
그런데 입력 문장과 출력 문장의 길이가 다른데, 어떻게 처리해야 할까요?
Seq2Seq(Sequence-to-Sequence) 모델은 입력 시퀀스를 다른 시퀀스로 변환하는 구조입니다. 마치 통역사가 영어 문장을 듣고 한국어로 말해주는 것처럼, 인코더가 입력을 이해하고 디코더가 출력을 생성합니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
import torch
import torch.nn as nn
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, emb_dim, hidden_dim):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(input_dim, emb_dim)
self.gru = nn.GRU(emb_dim, hidden_dim, batch_first=True)
def forward(self, src):
# src: (batch, src_len)
embedded = self.embedding(src) # (batch, src_len, emb_dim)
outputs, hidden = self.gru(embedded)
# hidden: 문장 전체의 의미를 담은 컨텍스트 벡터
return hidden
class Decoder(nn.Module):
def __init__(self, output_dim, emb_dim, hidden_dim):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(output_dim, emb_dim)
self.gru = nn.GRU(emb_dim, hidden_dim, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, input, hidden):
embedded = self.embedding(input.unsqueeze(1))
output, hidden = self.gru(embedded, hidden)
prediction = self.fc(output.squeeze(1))
return prediction, hidden
팀장님의 요청을 받은 김개발 씨는 고민에 빠졌습니다. "Hello, how are you?"는 다섯 단어인데, "안녕하세요, 어떻게 지내세요?"는 두 단어입니다.
입력과 출력의 길이가 다른데 어떻게 처리하지? 박시니어 씨가 해답을 알려주었습니다.
"바로 Seq2Seq 모델을 사용하면 돼요. 이 구조는 길이가 다른 시퀀스 사이의 변환을 처리할 수 있어요." Seq2Seq 모델은 크게 두 부분으로 나뉩니다.
바로 인코더와 디코더입니다. 인코더를 이해하기 위해 비유를 들어보겠습니다.
여러분이 긴 영화를 보고 친구에게 줄거리를 설명한다고 생각해보세요. 두 시간짜리 영화의 모든 장면을 말할 순 없으니, 핵심 내용만 요약해서 전달합니다.
인코더가 바로 이 역할을 합니다. 인코더는 입력 시퀀스를 한 단어씩 읽어가며 정보를 압축합니다.
마지막에 남는 은닉 상태가 바로 컨텍스트 벡터입니다. 이 벡터에는 입력 문장 전체의 의미가 압축되어 담겨 있습니다.
디코더는 영화 줄거리를 들은 친구가 자기 언어로 다시 설명하는 것과 같습니다. 컨텍스트 벡터를 받아 한 단어씩 출력을 생성합니다.
코드를 살펴보면, Encoder 클래스에서 self.embedding은 단어를 벡터로 변환합니다. 컴퓨터는 숫자만 이해하니까요.
self.gru가 임베딩된 단어들을 순차적으로 처리하여 최종 은닉 상태를 반환합니다. Decoder 클래스에서는 인코더의 은닉 상태를 초기값으로 받습니다.
그리고 한 번에 한 단어씩 생성합니다. self.fc 레이어가 은닉 상태를 단어 확률 분포로 변환합니다.
실제 번역 시스템에서는 이 과정이 반복됩니다. 디코더가 첫 번째 단어를 생성하면, 그 단어가 다시 입력이 되어 두 번째 단어를 생성합니다.
이 과정이 문장 끝 토큰이 나올 때까지 계속됩니다. 흥미로운 점은 인코더와 디코더가 별도의 파라미터를 가진다는 것입니다.
따라서 입력 언어와 출력 언어가 완전히 다른 특성을 가져도 각각 독립적으로 학습할 수 있습니다. 김개발 씨는 이제 Seq2Seq의 기본 구조를 이해했습니다.
하지만 아직 해결해야 할 문제가 남아있습니다.
실전 팁
💡 - 인코더와 디코더의 hidden_dim은 같아야 합니다
- 임베딩 차원은 보통 256이나 512를 많이 사용합니다
4. Seq2Seq의 한계와 컨텍스트 병목
김개발 씨가 만든 번역 시스템이 잘 작동하는 듯했습니다. 그런데 긴 문장을 번역하면 앞부분의 내용이 이상하게 번역되는 문제가 발생했습니다.
짧은 문장은 괜찮은데 왜 긴 문장에서만 문제가 생기는 걸까요?
기본 Seq2Seq 모델은 컨텍스트 병목 문제를 가지고 있습니다. 아무리 긴 문장이라도 고정된 크기의 벡터 하나에 모든 정보를 압축해야 하기 때문입니다.
마치 백과사전을 메모지 한 장에 요약하려는 것과 같습니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
import torch
import torch.nn as nn
class Seq2Seq(nn.Module):
def __init__(self, encoder, decoder, device):
super().__init__()
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
self.device = device
def forward(self, src, trg, teacher_forcing_ratio=0.5):
batch_size = src.shape[0]
trg_len = trg.shape[1]
trg_vocab_size = self.decoder.fc.out_features
outputs = torch.zeros(batch_size, trg_len, trg_vocab_size).to(self.device)
# 인코더: 전체 문장을 하나의 벡터로 압축 (병목 지점!)
hidden = self.encoder(src)
input = trg[:, 0] # 시작 토큰
for t in range(1, trg_len):
output, hidden = self.decoder(input, hidden)
outputs[:, t] = output
top1 = output.argmax(1)
# Teacher forcing: 정답을 다음 입력으로 사용
input = trg[:, t] if torch.rand(1) < teacher_forcing_ratio else top1
return outputs
김개발 씨의 번역 시스템은 짧은 문장에서는 훌륭한 성능을 보였습니다. "I love you"를 "나는 당신을 사랑합니다"로 정확하게 번역했습니다.
하지만 문장이 길어지자 문제가 나타났습니다. "The quick brown fox jumps over the lazy dog and runs into the forest"를 번역하니 앞부분의 "빠른 갈색 여우"가 이상하게 번역되었습니다.
박시니어 씨가 문제를 진단했습니다. "이건 컨텍스트 병목 문제예요.
Seq2Seq의 근본적인 한계죠." 컨텍스트 병목이란 무엇일까요? 비유를 들어보겠습니다.
여러분이 한 시간짜리 강의를 듣고 그 내용을 트위터 한 개 분량으로 요약해야 한다고 상상해보세요. 아무리 잘 요약해도 중요한 세부 정보는 빠질 수밖에 없습니다.
기본 Seq2Seq도 마찬가지입니다. 인코더의 마지막 은닉 상태, 즉 컨텍스트 벡터는 고정된 크기입니다.
보통 256차원이나 512차원입니다. 이 작은 벡터에 100개 단어로 이루어진 문장의 모든 의미를 담아야 합니다.
문장이 짧을 때는 괜찮습니다. 하지만 문장이 길어질수록 정보 손실이 커집니다.
특히 문장 앞부분의 정보가 뒤로 밀려나면서 희미해집니다. 코드에서 hidden = self.encoder(src) 부분이 바로 병목 지점입니다.
이 한 줄에서 전체 입력 문장이 하나의 벡터로 압축됩니다. 또 하나 주목할 부분은 Teacher Forcing입니다.
학습 시 디코더의 입력으로 이전 예측값 대신 실제 정답을 사용하는 기법입니다. 이렇게 하면 학습이 안정적이지만, 추론 시에는 정답을 모르니 예측값을 사용해야 합니다.
teacher_forcing_ratio를 조절하여 두 방식을 섞어 사용합니다. 코드에서 torch.rand(1) < teacher_forcing_ratio 조건으로 확률적으로 선택합니다.
이 컨텍스트 병목 문제를 해결하기 위해 연구자들은 고민했습니다. "디코더가 출력을 생성할 때, 인코더의 모든 은닉 상태를 참고할 수 있다면 어떨까?" 이 아이디어가 바로 어텐션 메커니즘의 시작입니다.
실전 팁
💡 - hidden_size를 늘리면 병목이 완화되지만 근본적 해결책은 아닙니다
- teacher_forcing_ratio는 보통 0.5에서 시작하여 점점 줄여나갑니다
5. Bidirectional GRU로 문맥 강화하기
박시니어 씨가 김개발 씨에게 힌트를 주었습니다. "문장을 앞에서만 읽지 말고, 뒤에서부터도 읽어보면 어떨까요?" 김개발 씨는 처음에 무슨 말인지 이해하지 못했지만, 곧 그 의미를 깨달았습니다.
**양방향 GRU(Bidirectional GRU)**는 시퀀스를 앞에서 뒤로, 뒤에서 앞으로 두 번 처리합니다. 마치 책을 읽을 때 앞 문맥과 뒤 문맥을 모두 고려하는 것처럼, 각 단어가 문장 전체에서 어떤 의미를 갖는지 더 풍부하게 파악할 수 있습니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
import torch
import torch.nn as nn
class BidirectionalEncoder(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, emb_dim, hidden_dim, dropout=0.1):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(input_dim, emb_dim)
self.gru = nn.GRU(
emb_dim,
hidden_dim,
bidirectional=True, # 양방향 설정
batch_first=True
)
# 양방향 출력을 합치기 위한 레이어
self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, hidden_dim)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, src):
embedded = self.dropout(self.embedding(src))
outputs, hidden = self.gru(embedded)
# outputs: (batch, seq_len, hidden_dim * 2)
# hidden: (2, batch, hidden_dim) - 순방향, 역방향
# 순방향과 역방향 은닉 상태 결합
hidden = torch.tanh(self.fc(
torch.cat([hidden[0], hidden[1]], dim=1)
))
return outputs, hidden
김개발 씨는 박시니어 씨의 말을 곰곰이 생각했습니다. "문장을 뒤에서부터 읽는다고요?" 박시니어 씨가 예를 들어 설명했습니다.
"I love programming because it is fun"이라는 문장에서 "it"이 무엇을 가리키는지 알려면, 앞의 "programming"을 봐야 해요. 하지만 왜 programming을 좋아하는지 알려면, 뒤의 "it is fun"을 봐야 하죠." 이것이 바로 양방향 처리의 핵심입니다.
각 단어의 의미는 앞뒤 문맥에 의해 결정됩니다. 단방향 GRU는 앞의 문맥만 볼 수 있지만, 양방향 GRU는 양쪽 모두 볼 수 있습니다.
기술적으로 양방향 GRU는 두 개의 별도 GRU로 구성됩니다. 하나는 문장을 앞에서 뒤로 읽고, 다른 하나는 뒤에서 앞으로 읽습니다.
각 GRU는 독립적으로 은닉 상태를 계산합니다. 코드에서 bidirectional=True 설정이 핵심입니다.
이 설정 하나로 PyTorch가 자동으로 두 개의 GRU를 생성합니다. outputs의 크기가 hidden_dim * 2가 되는 것에 주목하세요.
순방향과 역방향의 은닉 상태가 연결되어 나오기 때문입니다. 이 결합된 표현이 각 단어의 양방향 문맥을 담고 있습니다.
hidden도 마찬가지입니다. 첫 번째 차원이 2가 되어, hidden[0]은 순방향의 마지막 은닉 상태, hidden[1]은 역방향의 마지막 은닉 상태입니다.
self.fc 레이어는 이 두 은닉 상태를 결합하여 디코더에 전달할 크기로 줄입니다. 디코더는 단방향이므로 hidden_dim 크기의 벡터를 기대합니다.
실무에서 양방향 인코더는 거의 표준처럼 사용됩니다. BERT 같은 최신 모델들도 양방향 처리의 아이디어를 기반으로 합니다.
하지만 디코더에서는 양방향을 사용할 수 없습니다. 왜냐하면 디코더는 다음 단어를 예측해야 하는데, 미래의 단어를 볼 수 없기 때문입니다.
시험지를 풀 때 답을 미리 볼 수 없는 것과 같습니다. 김개발 씨가 양방향 인코더를 적용하니 번역 품질이 눈에 띄게 향상되었습니다.
각 단어의 의미가 더 풍부하게 표현되었기 때문입니다.
실전 팁
💡 - 양방향 GRU는 인코더에만 적용하고, 디코더는 단방향을 유지합니다
- 은닉 크기가 두 배가 되므로 메모리 사용량도 증가합니다
6. Teacher Forcing 전략
김개발 씨가 모델을 학습시키는데, 학습 시에는 정확도가 높은데 실제 추론에서는 성능이 떨어지는 현상을 발견했습니다. 박시니어 씨는 이것이 노출 편향 문제라고 설명했습니다.
Teacher Forcing은 디코더 학습 시 이전 예측값 대신 실제 정답을 입력으로 사용하는 기법입니다. 마치 수학 문제를 풀 때 선생님이 중간 과정의 정답을 알려주는 것과 같습니다.
학습은 빨라지지만, 혼자 풀 때는 실수할 수 있습니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
import torch
import torch.nn as nn
import random
class Seq2SeqWithScheduledSampling(nn.Module):
def __init__(self, encoder, decoder, device):
super().__init__()
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
self.device = device
def forward(self, src, trg, teacher_forcing_ratio):
batch_size = src.shape[0]
trg_len = trg.shape[1]
vocab_size = self.decoder.fc.out_features
outputs = torch.zeros(batch_size, trg_len, vocab_size).to(self.device)
hidden = self.encoder(src)
input = trg[:, 0]
for t in range(1, trg_len):
output, hidden = self.decoder(input, hidden)
outputs[:, t] = output
# Scheduled Sampling: 점진적으로 teacher forcing 줄이기
use_teacher_forcing = random.random() < teacher_forcing_ratio
top1 = output.argmax(1)
input = trg[:, t] if use_teacher_forcing else top1
return outputs
# 학습 시 teacher_forcing_ratio를 점진적으로 감소
def get_teacher_forcing_ratio(epoch, max_epochs):
# 선형 감소: 1.0에서 시작해서 0.0까지
return max(0.0, 1.0 - epoch / max_epochs)
김개발 씨는 의아했습니다. 학습 손실은 아주 낮은데, 왜 실제 번역 결과는 이상할까요?
박시니어 씨가 설명했습니다. "학습할 때와 추론할 때의 조건이 다르기 때문이에요.
이걸 **노출 편향(Exposure Bias)**이라고 해요." Teacher Forcing을 이해하기 위해 운전 교습을 생각해봅시다. 교관이 옆에서 항상 "지금 좌회전", "여기서 브레이크"라고 알려주면 학생은 빨리 배웁니다.
하지만 혼자 운전할 때는 스스로 판단해야 하죠. Teacher Forcing도 마찬가지입니다.
학습 시에는 디코더가 "이번에는 '나는'을 출력해야 해"라고 정답을 미리 알려줍니다. 덕분에 학습이 빠르고 안정적입니다.
하지만 문제는 추론 시에 발생합니다. 실제로 번역할 때는 정답을 모르니까 디코더의 예측값을 다음 입력으로 사용해야 합니다.
만약 한 단어를 잘못 예측하면, 그 실수가 다음 단어에 영향을 주고, 연쇄적으로 오류가 퍼져나갑니다. 이 문제를 해결하기 위해 Scheduled Sampling이 등장했습니다.
처음에는 Teacher Forcing을 많이 사용하다가, 학습이 진행될수록 점점 줄여나가는 방법입니다. 코드의 get_teacher_forcing_ratio 함수가 이 역할을 합니다.
첫 에폭에서는 ratio가 1.0이라 항상 정답을 사용합니다. 에폭이 진행될수록 ratio가 줄어들어, 모델이 자기 예측값에 의존하는 연습을 합니다.
마지막 에폭에서는 ratio가 0.0이 되어 추론 환경과 동일해집니다. 이렇게 하면 학습과 추론 사이의 간극을 줄일 수 있습니다.
또 다른 전략으로는 Curriculum Learning이 있습니다. 쉬운 짧은 문장부터 학습하고 점점 어려운 긴 문장으로 넘어가는 방식입니다.
마치 수학을 배울 때 덧셈부터 시작해서 미적분으로 나아가는 것과 같습니다. 김개발 씨가 Scheduled Sampling을 적용하니, 긴 문장에서의 번역 품질이 크게 개선되었습니다.
실전 팁
💡 - 초반 에폭에서는 teacher_forcing_ratio를 높게, 후반에는 낮게 설정합니다
- 선형 감소 외에도 지수 감소, 역 시그모이드 등 다양한 스케줄을 시도해보세요
7. 어텐션 메커니즘의 등장
김개발 씨가 양방향 GRU와 Scheduled Sampling을 모두 적용했지만, 여전히 아주 긴 문장에서는 성능이 떨어졌습니다. 박시니어 씨는 "이제 진짜 해결책을 알려줄게요"라며 어텐션 메커니즘을 소개했습니다.
어텐션(Attention) 메커니즘은 디코더가 출력을 생성할 때, 인코더의 모든 은닉 상태 중 관련 있는 부분에 집중할 수 있게 해줍니다. 마치 책을 번역할 때 필요한 부분을 다시 찾아보는 것처럼, 매 단어를 생성할 때마다 입력의 어느 부분을 참고할지 동적으로 결정합니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_dim):
super().__init__()
# 어텐션 스코어 계산용
self.attn = nn.Linear(hidden_dim * 3, hidden_dim)
self.v = nn.Linear(hidden_dim, 1, bias=False)
def forward(self, hidden, encoder_outputs):
# hidden: (batch, hidden_dim) - 디코더의 현재 상태
# encoder_outputs: (batch, src_len, hidden_dim*2)
batch_size = encoder_outputs.shape[0]
src_len = encoder_outputs.shape[1]
# hidden을 src_len만큼 반복
hidden = hidden.unsqueeze(1).repeat(1, src_len, 1)
# 어텐션 스코어 계산
energy = torch.tanh(self.attn(
torch.cat([hidden, encoder_outputs], dim=2)
))
attention = self.v(energy).squeeze(2) # (batch, src_len)
# 소프트맥스로 확률 분포 생성
return F.softmax(attention, dim=1)
박시니어 씨가 화이트보드에 그림을 그리기 시작했습니다. "지금까지 우리 디코더는 인코더의 마지막 은닉 상태만 받았어요.
그게 병목이었죠." 김개발 씨가 고개를 끄덕였습니다. "네, 긴 문장의 정보를 그 작은 벡터에 다 담을 수 없어서요." 박시니어 씨가 미소를 지었습니다.
"그럼 디코더가 인코더의 모든 은닉 상태를 참고할 수 있으면 어떨까요?" 이것이 바로 어텐션의 핵심 아이디어입니다. 번역가가 일하는 모습을 생각해봅시다.
"I love programming"을 번역할 때, "나는"을 쓸 때는 "I"에 집중하고, "프로그래밍을"을 쓸 때는 "programming"에 집중합니다. 어텐션 메커니즘은 이 과정을 수학적으로 모델링합니다.
디코더가 각 단어를 생성할 때, 인코더의 모든 단어 중 어디에 **주목(Attend)**할지 가중치를 계산합니다. 코드를 살펴보겠습니다.
hidden은 디코더의 현재 상태입니다. "지금 어떤 단어를 생성하려는지"를 담고 있습니다.
encoder_outputs는 인코더가 각 입력 단어에 대해 계산한 은닉 상태들입니다. self.attn 레이어가 디코더 상태와 각 인코더 상태를 비교하여 에너지 값을 계산합니다.
에너지가 높을수록 해당 입력 단어가 현재 출력과 관련이 깊다는 의미입니다. self.v 레이어가 에너지를 스칼라 값으로 변환하고, 마지막으로 F.softmax가 이를 확률 분포로 바꿉니다.
이 확률 분포가 어텐션 가중치입니다. 예를 들어 "I love you"를 "나는 너를 사랑해"로 번역한다고 합시다.
"나는"을 생성할 때 어텐션 가중치가 [0.8, 0.1, 0.1]이면, "I"에 80%의 주목을 한다는 의미입니다. 이 가중치를 사용하여 encoder_outputs의 가중 평균을 구합니다.
이것이 컨텍스트 벡터가 되어 디코더에 전달됩니다. 매 시점마다 다른 컨텍스트 벡터가 생성되므로, 병목 문제가 해결됩니다.
김개발 씨는 마침내 컨텍스트 병목의 진짜 해결책을 이해했습니다.
실전 팁
💡 - 어텐션 가중치를 시각화하면 모델이 어디에 집중하는지 확인할 수 있습니다
- Bahdanau 어텐션(가산적)과 Luong 어텐션(곱셈적) 두 종류가 있습니다
8. 어텐션이 적용된 디코더
어텐션 메커니즘을 이해한 김개발 씨는 이제 이것을 디코더에 통합해야 합니다. 박시니어 씨와 함께 어텐션 기반 디코더를 구현해보았습니다.
어텐션 기반 디코더는 매 시점마다 인코더 출력에 어텐션을 적용하여 동적 컨텍스트 벡터를 생성합니다. 이 벡터는 현재 출력과 가장 관련 있는 입력 정보를 담고 있으며, 디코더의 예측을 돕습니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
import torch
import torch.nn as nn
class AttentionDecoder(nn.Module):
def __init__(self, output_dim, emb_dim, hidden_dim, attention):
super().__init__()
self.attention = attention
self.embedding = nn.Embedding(output_dim, emb_dim)
# GRU 입력: 임베딩 + 컨텍스트 벡터
self.gru = nn.GRU(emb_dim + hidden_dim * 2, hidden_dim, batch_first=True)
# 출력층 입력: 임베딩 + 컨텍스트 + 은닉상태
self.fc = nn.Linear(emb_dim + hidden_dim * 2 + hidden_dim, output_dim)
self.dropout = nn.Dropout(0.1)
def forward(self, input, hidden, encoder_outputs):
input = input.unsqueeze(1) # (batch, 1)
embedded = self.dropout(self.embedding(input)) # (batch, 1, emb_dim)
# 어텐션 가중치 계산
attn_weights = self.attention(hidden, encoder_outputs) # (batch, src_len)
attn_weights = attn_weights.unsqueeze(1) # (batch, 1, src_len)
# 가중 평균으로 컨텍스트 벡터 생성
context = torch.bmm(attn_weights, encoder_outputs) # (batch, 1, hidden*2)
# GRU 입력: 임베딩 + 컨텍스트
gru_input = torch.cat([embedded, context], dim=2)
output, hidden = self.gru(gru_input, hidden.unsqueeze(0))
# 최종 예측
prediction = self.fc(torch.cat([embedded, context, output], dim=2).squeeze(1))
return prediction, hidden.squeeze(0), attn_weights.squeeze(1)
김개발 씨는 이전에 만든 Attention 모듈을 디코더에 연결했습니다. 이제 디코더가 "어디를 봐야 하는지" 알게 되었습니다.
코드의 forward 함수를 단계별로 살펴보겠습니다. 먼저 input을 임베딩합니다.
이것은 이전 시점에 생성된 단어입니다. 학습 시에는 Teacher Forcing에 따라 정답일 수도 있고 예측값일 수도 있습니다.
다음으로 어텐션 가중치를 계산합니다. attn_weights = self.attention(hidden, encoder_outputs) 부분입니다.
현재 디코더 상태 hidden과 인코더의 모든 출력을 비교하여 각 입력 단어의 중요도를 계산합니다. torch.bmm(attn_weights, encoder_outputs) 연산이 핵심입니다.
**배치 행렬 곱셈(Batch Matrix Multiplication)**으로, 어텐션 가중치를 사용하여 encoder_outputs의 가중 평균을 구합니다. 결과가 바로 컨텍스트 벡터입니다.
이 컨텍스트 벡터는 "현재 출력과 가장 관련 있는 입력 정보"를 담고 있습니다. 예를 들어 "사랑"을 출력할 때는 "love"에 높은 가중치가 주어져, 컨텍스트 벡터가 "love"의 정보를 많이 담게 됩니다.
GRU는 임베딩과 컨텍스트를 함께 입력받습니다. 이전 단어와 관련 입력 정보를 종합하여 다음 상태를 계산합니다.
최종 예측은 세 가지 정보를 결합합니다. 임베딩(이전 단어), 컨텍스트(관련 입력), 은닉 상태(지금까지의 문맥)입니다.
이 모든 정보를 활용해야 가장 적절한 다음 단어를 예측할 수 있습니다. 주목할 점은 attn_weights도 반환한다는 것입니다.
이를 시각화하면 모델이 어디에 집중하는지 확인할 수 있어 디버깅에 유용합니다. 김개발 씨가 어텐션 디코더를 적용하니, 긴 문장의 번역 품질이 획기적으로 개선되었습니다.
이제 100단어가 넘는 문장도 정확하게 번역합니다.
실전 팁
💡 - 어텐션 가중치는 번역 품질 분석에 유용한 도구입니다
- 컨텍스트 벡터를 GRU 입력과 출력 모두에 연결하면 성능이 향상됩니다
9. 완전한 Seq2Seq 모델 조립하기
이제 김개발 씨는 모든 구성 요소를 갖추었습니다. 양방향 인코더, 어텐션 모듈, 어텐션 디코더를 하나로 조립하여 완전한 Seq2Seq 모델을 만들 차례입니다.
완전한 Seq2Seq with Attention 모델은 양방향 인코더, 어텐션 메커니즘, 그리고 어텐션 기반 디코더를 통합한 구조입니다. 인코더가 입력을 풍부하게 표현하고, 어텐션이 관련 정보를 선별하며, 디코더가 이를 바탕으로 출력을 생성합니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
import torch
import torch.nn as nn
class Seq2SeqWithAttention(nn.Module):
def __init__(self, encoder, decoder, device):
super().__init__()
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
self.device = device
def forward(self, src, trg, teacher_forcing_ratio=0.5):
batch_size = src.shape[0]
trg_len = trg.shape[1]
vocab_size = self.decoder.fc.out_features
outputs = torch.zeros(batch_size, trg_len, vocab_size).to(self.device)
attentions = torch.zeros(batch_size, trg_len, src.shape[1]).to(self.device)
# 인코더 실행: 양방향 출력과 압축된 은닉 상태
encoder_outputs, hidden = self.encoder(src)
input = trg[:, 0] # 시작 토큰 <SOS>
for t in range(1, trg_len):
# 어텐션 기반 디코딩
output, hidden, attn = self.decoder(input, hidden, encoder_outputs)
outputs[:, t] = output
attentions[:, t] = attn
# Teacher forcing 결정
top1 = output.argmax(1)
input = trg[:, t] if torch.rand(1) < teacher_forcing_ratio else top1
return outputs, attentions
김개발 씨는 지금까지 만든 모든 구성 요소를 하나로 조립했습니다. 마치 레고 블록을 맞추듯이, 각 부품이 제자리에 들어갔습니다.
Seq2SeqWithAttention 클래스의 forward 함수가 전체 흐름을 보여줍니다. 먼저 출력을 저장할 텐서 outputs와 어텐션 가중치를 저장할 텐서 attentions를 초기화합니다.
attentions는 나중에 시각화나 분석에 사용됩니다. encoder_outputs, hidden = self.encoder(src) 부분에서 인코더가 실행됩니다.
encoder_outputs는 각 입력 단어의 양방향 표현이고, hidden은 전체 문장의 압축된 표현입니다. input = trg[:, 0]은 디코딩의 시작점입니다.
보통 <SOS>(Start of Sentence) 토큰을 사용합니다. 디코더에게 "이제 번역을 시작하세요"라고 알려주는 역할입니다.
for 루프가 디코딩의 핵심입니다. 각 시점 t마다 디코더가 한 단어를 생성합니다.
디코더는 현재 입력, 이전 은닉 상태, 그리고 인코더 출력을 받아 다음 단어를 예측합니다. output은 어휘 사전 크기의 확률 분포입니다.
각 단어가 나올 확률을 담고 있습니다. output.argmax(1)로 가장 확률 높은 단어를 선택합니다.
attn은 해당 시점의 어텐션 가중치입니다. 예를 들어 trg_len이 10이고 src.shape[1]이 15라면, attentions의 크기는 (batch, 10, 15)가 됩니다.
이를 히트맵으로 시각화하면 모델이 어떻게 번역하는지 직관적으로 이해할 수 있습니다. Teacher forcing 로직도 그대로 유지됩니다.
확률에 따라 정답 또는 예측값을 다음 입력으로 사용합니다. 김개발 씨는 완성된 모델을 학습시켰습니다.
결과는 놀라웠습니다. 긴 문장에서도 문맥을 정확히 이해하고 자연스러운 번역을 생성했습니다.
박시니어 씨가 흐뭇하게 웃었습니다. "이제 GRU와 Seq2Seq의 핵심을 다 이해했네요!"
실전 팁
💡 - attentions를 시각화하여 번역 품질을 분석하세요
- 추론 시에는 teacher_forcing_ratio를 0으로 설정합니다
10. 학습과 추론 파이프라인
모델 구조를 완성한 김개발 씨는 이제 실제로 학습을 시켜야 합니다. 데이터 전처리부터 학습, 그리고 추론까지 전체 파이프라인을 구축해보겠습니다.
Seq2Seq 모델의 학습은 교차 엔트로피 손실을 최소화하는 방향으로 진행됩니다. 추론 시에는 탐욕적 디코딩 또는 빔 서치를 사용하여 최적의 출력 시퀀스를 찾습니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
def train_epoch(model, iterator, optimizer, criterion, clip=1):
model.train()
epoch_loss = 0
for batch in iterator:
src, trg = batch.src, batch.trg
optimizer.zero_grad()
# 순전파
output, _ = model(src, trg)
# 출력 형태 변환: (batch * trg_len, vocab_size)
output = output[:, 1:].reshape(-1, output.shape[-1])
trg = trg[:, 1:].reshape(-1)
# 손실 계산 및 역전파
loss = criterion(output, trg)
loss.backward()
# 기울기 클리핑: 폭발 방지
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip)
optimizer.step()
epoch_loss += loss.item()
return epoch_loss / len(iterator)
def translate(model, src_sentence, src_vocab, trg_vocab, max_len=50):
model.eval()
with torch.no_grad():
encoder_outputs, hidden = model.encoder(src_sentence)
input = torch.tensor([trg_vocab['<sos>']]).to(model.device)
translated = []
for _ in range(max_len):
output, hidden, _ = model.decoder(input, hidden, encoder_outputs)
pred_token = output.argmax(1).item()
if pred_token == trg_vocab['<eos>']:
break
translated.append(pred_token)
input = torch.tensor([pred_token]).to(model.device)
return translated
김개발 씨는 이제 모델을 실제로 학습시킬 준비가 되었습니다. 학습 파이프라인의 핵심 요소들을 살펴보겠습니다.
train_epoch 함수에서 model.train()은 모델을 학습 모드로 설정합니다. Dropout 같은 레이어가 활성화됩니다.
output[:, 1:]에서 첫 번째 시점을 제외하는 이유는 첫 번째가 <SOS> 토큰이기 때문입니다. 실제 예측은 두 번째 시점부터 시작합니다.
criterion은 보통 nn.CrossEntropyLoss()를 사용합니다. 이 손실 함수는 예측 확률 분포와 실제 정답 사이의 차이를 측정합니다.
기울기 클리핑은 RNN 계열 모델에서 매우 중요합니다. 역전파 과정에서 기울기가 폭발적으로 커질 수 있는데, clip_grad_norm_이 기울기의 최대 크기를 제한합니다.
보통 1에서 5 사이 값을 사용합니다. translate 함수는 추론 과정을 보여줍니다.
model.eval()로 평가 모드로 전환하고, torch.no_grad()로 기울기 계산을 비활성화합니다. 추론은 <SOS> 토큰으로 시작합니다.
매 시점마다 디코더가 다음 단어를 예측하고, <EOS>(End of Sentence) 토큰이 나오면 생성을 멈춥니다. output.argmax(1)은 가장 확률 높은 단어를 선택합니다.
이를 **탐욕적 디코딩(Greedy Decoding)**이라고 합니다. 간단하지만 항상 최적의 결과를 보장하지는 않습니다.
더 좋은 결과를 위해 **빔 서치(Beam Search)**를 사용할 수 있습니다. 여러 후보를 동시에 유지하면서 가장 좋은 시퀀스를 찾는 방법입니다.
계산량은 늘어나지만 번역 품질이 향상됩니다. max_len 파라미터는 최대 생성 길이를 제한합니다.
무한 루프를 방지하는 안전장치입니다. 김개발 씨는 영한 병렬 코퍼스로 모델을 학습시켰습니다.
에폭이 지날수록 손실이 줄어들고, 번역 품질이 향상되는 것을 확인했습니다.
실전 팁
💡 - 기울기 클리핑은 RNN 학습의 필수 요소입니다
- 빔 서치의 빔 크기는 보통 3에서 10 사이로 설정합니다
11. 실전 번역 시스템 구축
학습이 완료된 모델을 실제 서비스에 배포하려면 추가적인 처리가 필요합니다. 김개발 씨는 전처리, 후처리, 그리고 사용자 인터페이스까지 완전한 번역 시스템을 구축했습니다.
실전 번역 시스템은 원시 텍스트를 입력받아 번역된 텍스트를 출력합니다. 토큰화, 정수 인코딩, 모델 추론, 디토큰화의 과정을 거쳐 자연스러운 번역 결과를 생성합니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
import torch
from typing import List
class TranslationSystem:
def __init__(self, model, src_tokenizer, trg_tokenizer, device):
self.model = model
self.src_tokenizer = src_tokenizer
self.trg_tokenizer = trg_tokenizer
self.device = device
self.model.eval()
def preprocess(self, text: str) -> torch.Tensor:
# 토큰화 및 정수 인코딩
tokens = self.src_tokenizer.tokenize(text.lower())
indices = [self.src_tokenizer.vocab.get(t, self.src_tokenizer.unk_idx)
for t in tokens]
return torch.tensor([indices]).to(self.device)
def postprocess(self, indices: List[int]) -> str:
# 정수를 단어로 변환
tokens = [self.trg_tokenizer.vocab_inv.get(i, '<unk>') for i in indices]
# 특수 토큰 제거 및 문장 조합
return ' '.join(t for t in tokens if not t.startswith('<'))
def translate(self, text: str, max_len: int = 50) -> str:
src_tensor = self.preprocess(text)
with torch.no_grad():
encoder_outputs, hidden = self.model.encoder(src_tensor)
input_token = torch.tensor([self.trg_tokenizer.sos_idx]).to(self.device)
translated_indices = []
for _ in range(max_len):
output, hidden, _ = self.model.decoder(input_token, hidden, encoder_outputs)
pred_idx = output.argmax(1).item()
if pred_idx == self.trg_tokenizer.eos_idx:
break
translated_indices.append(pred_idx)
input_token = torch.tensor([pred_idx]).to(self.device)
return self.postprocess(translated_indices)
김개발 씨는 학습된 모델을 실제 서비스에 배포하기 위한 래퍼 클래스를 만들었습니다. TranslationSystem은 모든 복잡한 과정을 캡슐화합니다.
preprocess 메서드가 사용자의 원시 텍스트를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환합니다. 먼저 토큰화를 수행합니다.
"I love you"가 ["i", "love", "you"]가 됩니다. 그 다음 각 토큰을 정수로 변환합니다.
어휘 사전에 없는 단어는 <UNK> 토큰의 인덱스로 대체됩니다. 마지막으로 PyTorch 텐서로 변환하여 모델에 입력합니다.
postprocess 메서드는 반대 과정을 수행합니다. 모델이 출력한 정수 인덱스들을 다시 단어로 변환합니다.
<SOS>, <EOS>, <PAD> 같은 특수 토큰은 제거하고, 남은 단어들을 공백으로 연결합니다. translate 메서드가 전체 과정을 조율합니다.
전처리, 인코딩, 디코딩, 후처리가 순차적으로 실행됩니다. 실전에서는 추가적인 고려사항이 있습니다.
긴 문장은 여러 조각으로 나누어 번역할 수 있습니다. 배치 처리로 여러 문장을 동시에 번역하면 처리량을 높일 수 있습니다.
또한 캐싱을 적용할 수 있습니다. 자주 번역되는 문장은 결과를 저장해두고 재사용합니다.
Redis 같은 인메모리 데이터베이스를 활용하면 응답 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 김개발 씨는 Flask로 간단한 API 서버를 만들어 번역 시스템을 배포했습니다.
팀원들이 테스트해보니 반응이 좋았습니다. 박시니어 씨가 조언했습니다.
"프로덕션에서는 모델 최적화도 중요해요. ONNX로 변환하거나 양자화를 적용하면 추론 속도를 높일 수 있어요." 김개발 씨는 고개를 끄덕였습니다.
아직 배울 것이 많지만, 지금까지 온 것만으로도 큰 성장입니다.
실전 팁
💡 - 실 서비스에서는 입력 검증과 에러 처리가 필수입니다
- 배치 처리와 캐싱으로 처리량을 높일 수 있습니다
12. 정리 및 다음 단계
프로젝트를 성공적으로 마친 김개발 씨는 지금까지 배운 내용을 정리했습니다. GRU부터 어텐션 기반 Seq2Seq까지, 자연어 처리의 핵심 개념들을 모두 다루었습니다.
GRU와 Seq2Seq는 시퀀스 처리의 기초가 되는 중요한 아키텍처입니다. 이들의 원리를 이해하면 트랜스포머, BERT, GPT 같은 최신 모델도 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
# 학습 내용 요약
# 1. GRU: 게이트로 장기 의존성 해결
gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, bidirectional=True)
# 2. Seq2Seq: 인코더-디코더 구조로 시퀀스 변환
encoder = BidirectionalEncoder(src_vocab, emb_dim, hidden_dim)
decoder = AttentionDecoder(trg_vocab, emb_dim, hidden_dim, attention)
# 3. 어텐션: 관련 정보에 동적으로 집중
attention = Attention(hidden_dim)
context = torch.bmm(attn_weights, encoder_outputs)
# 4. 다음 단계: 트랜스포머로의 발전
# - Self-Attention: 입력 내부에서도 어텐션 적용
# - Multi-Head Attention: 여러 관점에서 동시에 주목
# - Positional Encoding: 순서 정보를 별도로 주입
# - 병렬 처리 가능: RNN의 순차 처리 한계 극복
김개발 씨는 지난 몇 주간의 여정을 되돌아보았습니다. 처음에는 RNN의 기울기 소실 문제가 막막했지만, 이제는 완전한 번역 시스템을 구축했습니다.
핵심 개념들을 정리해보겠습니다. GRU는 게이트 메커니즘으로 정보의 흐름을 조절합니다.
리셋 게이트가 과거를 얼마나 잊을지, 업데이트 게이트가 새 정보를 얼마나 받아들일지 결정합니다. 이로써 중요한 정보가 긴 시퀀스에서도 유지됩니다.
Seq2Seq는 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더가 입력을 압축하고, 디코더가 이를 바탕으로 출력을 생성합니다.
입력과 출력의 길이가 달라도 처리할 수 있습니다. 양방향 처리는 각 단어가 앞뒤 문맥을 모두 반영하게 합니다.
인코더에서 주로 사용되며, 단어의 표현력을 크게 향상시킵니다. 어텐션은 컨텍스트 병목을 해결합니다.
디코더가 매 시점마다 입력의 관련 부분에 집중할 수 있게 합니다. 이로써 긴 문장도 정확하게 처리됩니다.
박시니어 씨가 말했습니다. "이제 트랜스포머를 공부할 준비가 됐어요." 트랜스포머는 어텐션의 아이디어를 극대화한 모델입니다.
RNN을 완전히 제거하고, 어텐션만으로 시퀀스를 처리합니다. 병렬 처리가 가능해져 학습 속도가 크게 빨라졌습니다.
BERT, GPT, ChatGPT 같은 최신 언어 모델들은 모두 트랜스포머를 기반으로 합니다. GRU와 Seq2Seq에서 배운 개념들, 특히 어텐션 메커니즘은 이들을 이해하는 데 필수적인 배경 지식입니다.
김개발 씨는 다음 목표를 세웠습니다. 트랜스포머를 직접 구현해보고, 사전 학습 모델을 파인튜닝하는 것입니다.
여러분도 오늘 배운 내용을 실제로 구현해보세요. 작은 데이터셋으로 시작해서 점점 확장해가면, 어느새 자연어 처리 전문가가 되어 있을 것입니다.
실전 팁
💡 - 다음 단계로 트랜스포머와 Self-Attention을 공부하세요
- Hugging Face Transformers 라이브러리로 최신 모델을 쉽게 사용할 수 있습니다
이상으로 학습을 마칩니다. 위 내용을 직접 코드로 작성해보면서 익혀보세요!
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