Seq2Seq와 Self-Attention은 자연어 처리(NLP)에서 중요한 개념이며, 서로 다른 방식으로 문장을 처리하고 변환하는 데 사용된다. Self-Attention은 Seq2Seq 모델의 한계를 극복하기 위해 도입되었으며, 현대 NLP 모델의 핵심 구성 요소로 자리 잡았다.
Self-Attention은 Seq2Seq 모델의 중요한 구성 요소로 통합되었으며, Transformer를 통해 기존의 Seq2Seq 방식보다 더욱 강력하고 효율적인 결과를 제공한다. Seq2Seq와 Self-Attention을 하나씩 확인해 보자.
Seq2Seq 모델
Seq2Seq(Sequence-to-Sequence) 모델은 입력된 시퀀스를 받아 다른 형태의 출력 시퀀스를 생성하는 데 사용되는 딥러닝 모델이다. Seq2Seq 모델은 기본적으로 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 따른다. 인코더는 입력 시퀀스를 고정된 크기의 벡터로 변환하여 문맥 정보를 압축하고, 디코더는 이 벡터를 기반으로 출력 시퀀스를 생성한다.
Seq2Seq 모델은 인코더-디코더 구조를 따른다. 챗봇(Chatbot), 기계 번역(Machine Translation), 텍스트 요약(Text Summarization), 음성 인식(Speech to Text, STT) 등이 다양한 분야에서 활용된다.
인코더 (Encoder)
- 입력 시퀀스를 받아 고정 크기의 벡터로 압축한다.
- 일반적으로 RNN, LSTM, GRU 등의 반복 신경망을 사용한다.
- 입력의 맥락 정보를 마지막 은닉 상태(hidden state)에 담는다.
디코더 (Decoder)
- 인코더의 출력(맥락 벡터)을 받아 디코딩 시작점을 초기화한다.
- 타겟 시퀀스를 생성하며, 한 번에 하나의 토큰을 예측한다.
- 예측된 토큰은 다음 입력으로 활용된다.
이 모델의 강점은 다양한 도메인에 적용할 수 있는 유연성과 시퀀스 간의 관계를 학습할 수 있는 능력이다. 다양한 형태의 시퀀스 변환이 가능하며, RNN, LSTM, GRU와 같은 순환 신경망이나 최근에는 Transformer와 같은 모델이 주로 사용된다. 입력 시퀀스가 길어질수록 마지막 은닉 상태에 모든 정보를 압축하기 어려워 정보 손실이 발생한다.
Self-Attention 메커니즘
셀프 어텐션(Self-Attention)은 입력 시퀀스의 각 위치가 같은 시퀀스 내 다른 위치를 동적으로 주목(Attention)하여 입력의 문맥 정보를 더 잘 이해하도록 돕는 메커니즘이다. 시퀀스 내의 각 단어가 다른 단어와 어떻게 연관되는지(중요도)를 계산한다. 입력 시퀀스의 각 단어가 다른 단어들과의 관계를 계산하여 가중치를 할당한다. 이를 통해 단어 간의 의존 관계를 효과적으로 캡처한다.
셀프 어텐션은 입력 시퀀스와 출력 시퀀스 내의 단어 간 상호 작용을 효과적으로 포착하기 위해 반복 신경망(RNN)을 대체할 수 있다. 각 단어가 시퀀스 내 다른 단어들과의 관계를 학습하여 문맥 정보를 반영한다. 위치 정보(Position Encoding)와 결합해 단어의 순서를 고려한다. 긴 문장에서도 중요한 정보를 잘 보존하고, 병렬 처리가 가능하여 순차적인 계산이 필요 없다.
셀프 어텐션의 동작 과정
셀프 어텐션은 반복되는 단위를 대체하여 입력 시퀀스와 출력 시퀀스 내의 단어 간 상호 작용을 포착하는 데 사용된다.
셀프 어텐션 계층에서는 먼저 키(Key), 쿼리(Query), 값(Value) 벡터를 계산한다.
그런 다음 키와 쿼리 간의 행렬 곱셈을 계산한다.
소프트맥스 변환 후, 이 상호작용 행렬을 어텐션 행렬이라고 한다. 어텐션 계층의 결과 출력 숨김 상태는 어텐션 행렬과 값 벡터의 행렬 곱이다.
주의 계층에서 나오는 각각의 숨겨진 상태는 값의 가중 평균으로 이해할 수 있으며, 주의는 가중치다.
Seq2Seq와 Self-Attention의 관계
Self-Attention은 Seq2Seq의 한계를 극복하기 위해 등장한 기법이며 성능을 크게 향상시키기 위해 도입되었다. 특히, Transformer 모델은 RNN 대신 셀프 어텐션을 사용하여 병렬 처리와 긴 문맥 처리 문제를 해결했다. 이 구조는 기존 RNN 기반 Seq2Seq보다 빠르고 성능이 좋다.
Transformer 기반의 Seq2Seq 모델은 다음과 같이 구성된다.
인코더 (Encoder)
- 입력 시퀀스에 대해 셀프 어텐션을 수행.
- 각 토큰이 다른 토큰과의 관계를 학습.
디코더 (Decoder)
- 이전에 생성된 토큰을 입력으로 받아 셀프 어텐션과 인코더-디코더 어텐션을 수행.
- 다음 출력 토큰을 예측.
Transformer 기반 Seq2Seq
- Transformer 모델은 Self-Attention을 핵심으로 사용하여 Seq2Seq 구조를 대체.
- 기존 RNN 기반 Seq2Seq에서 발생하던 한계(정보 손실, 병렬 처리 문제)를 극복.
- 기계 번역, 문장 요약 등의 작업에서 Seq2Seq 모델을 대체하며 현재의 NLP 연구와 애플리케이션의 표준이 됨
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