[딥러닝] 시퀀스-투-시퀀스 모델

Seq2Seq 모델 소개

Seq2Seq 모델 개요

Seq2Seq 모델, 즉 Sequence to Sequence 모델은 연속된 데이터 시퀀스를 다른 연속된 데이터 시퀀스로 변환하는 딥 러닝 아키텍처입니다. 최초로 제안된 이 모델은 두 개의 주요 구성요소인 인코더와 디코더로 구성되어 있습니다. 인코더는 입력 시퀀스를 고정 크기의 벡터로 변환하며, 디코더는 이 벡터를 사용해 목표 시퀀스를 생성합니다. 이러한 프로세스를 통해, 모델은 기계 번역, 음성 인식, 텍스트 요약 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에 활용됩니다.

이 모델의 핵심은 다양한 길이의 입력 시퀀스를 처리하고, 그에 상응하는 다양한 길이의 출력 시퀀스를 생성할 수 있다는 점입니다. 이는 기계 학습 및 NLP에서 중요한 이정표 중 하나로, 이전의 고정 길이 입력 및 출력에 국한되던 방법들과 대비됩니다.

인코더와 디코더 상세 설명

인코더: 인코더는 입력 시퀀스(예: 문장의 단어 시퀀스)를 처리하고, 각 시점(time step)에서의 정보를 학습하여 내부 상태(internal state)를 구성합니다. 이 내부 상태는 시퀀스의 문맥 정보를 캡쳐한다고 볼 수 있습니다. 인코더는 주로 RNN, LSTM, GRU와 같은 순환 신경망 구조로 구성됩니다.
디코더: 디코더는 인코더로부터 전달받은 내부 상태를 기반으로 목표 시퀀스를 생성합니다. 시작 토큰으로부터 시작하여, 각 시점에서 다음 토큰을 예측하며 시퀀스를 생성해 갑니다. 이 과정 역시 RNN, LSTM, GRU 등을 사용하여 구현됩니다.
컨텍스트 전달: 인코더에서 디코더로의 컨텍스트 정보 전달은 주로 인코더의 마지막 내부 상태를 사용합니다. 이 상태는 입력 시퀀스의 전반적인 문맥을 포함하며, 디코더가 출력 시퀀스를 생성하는 데 필요한 정보의 기초를 제공합니다.

PyTorch를 이용한 Seq2Seq 모델 기본 구조 예시

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 인코더 정의
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, embedding_dim, num_layers):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, embedding_dim)
        self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=num_layers)

    def forward(self, src):
        embedded = self.embedding(src)
        outputs, (hidden, cell) = self.rnn(embedded)
        return hidden, cell

# 디코더 정의
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, output_dim, hidden_dim, embedding_dim, num_layers):
        super(Decoder, self).__init__()
        self.output_dim = output_dim
        self.embedding = nn.Embedding(output_dim, embedding_dim)
        self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=num_layers)
        self.fc_out = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, input, hidden, cell):
        input = input.unsqueeze(0)
        embedded = self.embedding(input)
        output, (hidden, cell) = self.rnn(embedded, (hidden, cell))
        prediction = self.fc_out(output.squeeze(0))
        return prediction, hidden, cell

# Seq2Seq 모델 빌드
class Seq2Seq(nn.Module):
    def __init__(self, encoder, decoder, device):
        super(Seq2Seq, self).__init__()
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder
        self.device = device

    def forward(self, src, trg, teacher_forcing_ratio = 0.5):
        # 여기서 모델의 전체적인 전달 로직을 정의합니다.
        pass
# 주어진 코드는 모델을 정의하는 기본 틀이며, 실제 데이터와 함께 훈련 로직 등을 구현해야 합니다.

위 예시는 PyTorch를 사용하여 Seq2Seq 모델의 기본 구조를 정의한 것입니다. 인코더와 디코더 클래스는 각각 LSTM을 기반으로 구현되었습니다. 이러한 구조는 NLP 작업에서 널리 사용되는 기계 번역, 음성 인식, 텍스트 요약 등 다양한 응용 분야에 활용될 수 있습니다.