딥러닝의 한 분야인 시퀀스 예측 문제를 해결하기 위해 Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델이 주목받고 있습니다. 이 모델은 주로 자연어 처리(NLP)에서 사용되며, 입력 시퀀스를 다른 시퀀스로 변환하는 데 유용합니다. 예를 들어, 기계 번역, 텍스트 요약, 챗봇에 활용됩니다. 본 강좌에서는 Seq2Seq 모델의 기본 개념, 구조, 그리고 PyTorch를 이용한 구현 예제를 다루겠습니다.
1. Seq2Seq 모델의 기본 개념
Seq2Seq 모델은 두 개의 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다: 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder). 인코더는 입력 시퀀스를 고정 길이의 벡터로 인코딩하며, 디코더는 이 벡터를 사용하여 목표 시퀀스를 생성합니다.
1.1 인코더(Encoder)
인코더는 주어진 시퀀스를 각각의 단어를 벡터로 변환하여 입력을 처리합니다. 인코더의 마지막 숨겨진 상태(hidden state)는 다음 디코더의 초기 입력으로 사용됩니다.
1.2 디코더(Decoder)
디코더는 인코더의 출력(hidden state)을 바탕으로 다음 단어를 예측하고, 이전에 예측된 단어를 입력으로 사용하여 다음 단어를 출력하는 방식으로 작동합니다. 이 과정은 지정된 길이의 목표 시퀀스를 생성할 때까지 지속됩니다.
2. Seq2Seq 모델 구조
Seq2Seq 모델은 일반적으로 RNN, LSTM 또는 GRU와 같은 재귀 신경망으로 구현됩니다. 아래는 Seq2Seq 모델의 일반적인 구조입니다.
- 인코더: 입력 시퀀스를 처리하고, 숨겨진 상태를 반환합니다.
- 디코더: 초기 인코더의 마지막 숨겨진 상태에서 시작하여, 목표 시퀀스를 생성합니다.
3. PyTorch를 이용한 Seq2Seq 모델 구현
이제 실제로 PyTorch를 사용하여 Seq2Seq 모델을 구현해보겠습니다. 이번 예제에서는 작은 데이터셋을 사용하여 샘플 기계 번역 모델을 생성할 것입니다.
3.1 데이터셋 준비
우선, 예제에 사용할 데이터셋을 초기화하겠습니다. 여기서는 영어와 프랑스어 번역 데이터셋을 사용할 것입니다. 간단한 문자열을 사용할 수 있습니다.