Transformer의 인코더와 디코더 쉽게 이해하기

Transformer 모델은 인코더와 디코더라는 두 가지 핵심 부분으로 나뉘어요.

오늘은 이 두 부분이 각각 어떤 역할을 하고, 어떻게 다르게 동작하는지 친근하게 설명해 볼게요!

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📌  인코더 (Encoder)

• 역할: 인코더는 입력된 문장의 정보를 전체적으로 이해하려고 해요. 예를 들어, "나는 밥을 먹었다"라는 문장이 있으면, 인코더는 이 문장의 모든 단어들이 서로 어떻게 연결되고, 문장의 전체적인 의미와 맥락이 무엇인지를 파악해요.
• 특징: 인코더는 먼저 각 단어를 벡터로 변환한 후, 각 단어들이 서로 어떻게 연결되는지 파악해요. 이렇게 여러 번의 연산을 거치면, 문장의 의미를 더 깊고 정확하게 이해할 수 있어요.
• 구조: 인코더는 Self-Attention과 피드포워드 네트워크를 이용해요. Self-Attention은 모든 단어가 다른 단어와 어떤 관계가 있는지 계산하면서 문장 전체를 한 번에 처리해요.

 

📌 디코더 (Decoder)

• 역할: 디코더는 출력 문장을 생성하는 역할을 해요. 입력 문장을 처리한 후, 그에 맞는 출력을 하나씩 차례대로 만들어 가죠.
  • 예를 들어, 번역을 한다면, 디코더는 먼저 첫 번째 단어를 생성하고, 그 다음 단어를 예측하면서 번역문을 완성해 나가요.
  • 이때, 디코더는 이전에 생성된 단어들을 계속 참고하여 문맥에 맞는 단어를 예측해요.
• 특징: 디코더는 단어를 하나씩 예측하면서 문장을 만듭니다. 그리고 이전에 생성된 단어들을 바탕으로 다음 단어를 예측하기 때문에, 문장의 흐름을 자연스럽게 이어 나갈 수 있어요. 즉, 디코더는 문장의 순차적인 생성에 강점이 있어요.
• 구조: 디코더는 두 가지 Attention 기법을 사용해요:
  1. Self-Attention: 디코더가 이미 생성된 단어들 간의 관계를 파악해서, 문맥에 맞는 다음 단어를 예측해요. 예를 들어, 앞에서 나온 단어들이 후속 단어에 어떻게 영향을 미칠지를 고려해요.
  2. Encoder-Decoder Attention: 디코더는 인코더에서 나온 정보와 디코더에서 생성하려는 단어 간의 관계를 함께 고려해요. 이를 통해 입력 문장에서 얻은 정보를 바탕으로, 더 정확한 출력을 만들 수 있어요.

 

📌 트랜스포머 다양한 구조

 

트랜스포머는 기본적으로 인코더-디코더 구조를 가지지만, 인코더만 존재하는 모델과 디코더만 존재하는 모델도 있어요. 특히 생성형 AI로 주목받는 GPT의 경우 Only 디코더 모델이랍니다!

 

Only 인코더

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

• 구글의 BERT는 인코더만 사용하는 모델이에요. BERT는 문장에서 각 단어가 앞뒤 단어들과의 관계를 학습해서 문장을 깊게 이해하는 데 강점을 가지고 있어요. 기존의 모델들이 문장을 왼쪽에서 오른쪽, 또는 오른쪽에서 왼쪽으로만 처리했던 것과 달리, BERT는 양방향으로 정보를 학습하기 때문에 문맥을 더 잘 이해할 수 있어요.

• 장점:
  • 문장 이해에 강점: BERT는 문장의 의미를 풍부하게 파악할 수 있어요. 특히 문장 분류, 감정 분석, 질문-응답과 같은 문장 이해 작업에서 매우 뛰어난 성능을 보여요.
  • 사전 학습된 모델 활용: BERT는 사전 학습된 모델을 다양한 자연어 처리 작업에 쉽게 fine-tuning해서 사용할 수 있어요. 이를 통해 많은 데이터 없이도 빠르게 좋은 성능을 낼 수 있어요.
• 단점:
  • 출력 생성에 한계: BERT는 출력 생성이 아니라 문장 이해에 특화된 모델이기 때문에 텍스트 생성이나 번역 등 순차적인 출력 생성 작업에는 제한적이에요.
  • 속도 문제: BERT는 양방향 처리를 위해 많은 계산을 필요로 하므로, 추론 속도가 느릴 수 있어요.
• 적용 분야: 문장 분류, 감정 분석, 질문-응답 등 이해 기반 작업에 적합해요.

 

인코더 - 디코더

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

• 구글의 T5는 인코더-디코더 구조를 사용해요. 이 모델은 입력 문장을 인코더가 처리하고, 그 처리된 정보를 바탕으로 디코더가 출력 문장을 생성하는 구조예요. 예를 들어, T5는 번역 작업을 할 때 입력 문장을 이해한 후, 이를 번역된 문장으로 변환하는 방식을 사용해요.
• 장점:
  • 입출력 변환에 강점: T5는 입력과 출력을 모두 처리할 수 있어서 번역, 요약, 질문-응답 등 다양한 텍스트 변환 작업에 유리해요. 이를 통해 다양한 자연어 처리 작업을 하나의 모델로 처리할 수 있어요.
  • 유연성: T5는 모든 자연어 처리 작업을 text-to-text 형식으로 처리할 수 있어서 모델 확장성이 뛰어나요.
• 단점:
  • 복잡성: 인코더-디코더 구조는 연산이 복잡하고 자원을 많이 소모하는 경우가 많아요. 특히 긴 문장에 대한 처리에서 더 많은 메모리와 시간이 필요할 수 있어요.
  • 속도 저하: 출력 생성이 순차적으로 이루어져야 하므로 처리 속도가 느릴 수 있어요.
• 적용 분야: 번역, 요약, 텍스트 생성 등 입력과 출력을 모두 다루는 작업에 적합해요.

 

Only 디코더

GPT 시리즈 (Generative Pretrained Transformer)

• OpenAI의 GPT는 디코더만 사용하는 모델이에요. GPT는 문장에서 이전 단어들을 바탕으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동해요. 이 모델은 주로 순차적인 텍스트 생성에 강점을 가지고 있어요. GPT는 텍스트 생성뿐만 아니라, 질문에 대한 답변을 할 때도 아주 효과적이에요.
• 장점:
  • 텍스트 생성에 특화: GPT는 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동하므로, 자연스러운 텍스트 생성에 매우 뛰어난 성능을 보여요. 특히 대화형 AI나 창의적인 글쓰기와 같은 작업에서 강점을 발휘해요.
  • 효율적인 훈련: 디코더만 사용하기 때문에, 훈련 과정에서 상대적으로 간단하고 빠르게 수렴할 수 있어요.
• 단점:
  • 문장 이해에 한계: GPT는 출력 생성에 최적화되어 있어서, 문장의 정확한 이해에는 다소 한계가 있을 수 있어요. 문맥이 복잡한 경우에는 예측의 정확도가 떨어질 수 있어요.
  • 훈련 데이터 의존성: GPT 모델은 대규모 데이터에 의존하기 때문에 훈련 데이터가 부족하면 성능이 저하될 수 있어요.
• 적용 분야: 텍스트 생성, 대화형 모델, 창의적 글쓰기 등 순차적인 텍스트 생성이 필요한 작업에 적합해요.

 

 

📌 인코더와 디코더의 속도 차이

• 인코더는 병렬 연산이 가능해서 속도가 빠르고 효율적이에요. 한 번에 모든 단어를 처리할 수 있죠.
• 반면, 디코더는 단어를 하나씩 순차적으로 예측하기 때문에 속도가 상대적으로 느릴 수 있어요.