✨ Seq2Seq의 혁신 – 인코더 디코더로 번역을 바꾸다

✨ Seq2Seq의 혁신 – 인코더-디코더로 번역을 바꾸다

언어 번역은 오랫동안 인공지능의 가장 큰 난제였습니다. 규칙 기반 번역은 문법의 복잡함을 감당하지 못했고, 통계 기반 번역은 확률적 조합으로 어색한 결과를 내놓았습니다. 문장의 의미를 온전히 이해하고 자연스럽게 다른 언어로 옮기는 방법이 필요했습니다.

💡 시퀀스 투 시퀀스(Seq2Seq)는 이 문제에 새로운 길을 제시했습니다. 인코더가 문장을 하나의 벡터로 압축하고, 디코더가 그 벡터를 바탕으로 단어를 하나씩 생성해 번역을 완성합니다. 이 구조는 번역을 단순한 단어 치환이 아닌 의미 변환으로 바꾸어 놓았습니다.

🌍 그 결과 기계 번역은 큰 도약을 했습니다. 긴 문장도 구조가 무너지지 않았고, 대화 시스템·문서 요약·이미지 캡션 생성 등 다양한 분야로 응용이 확장되었습니다. 기계가 문맥을 고려해 자연스럽게 문장을 만들어내는 시대가 열린 것입니다.

⚠️ 하지만 한계도 있었습니다. 모든 정보를 하나의 벡터에 담다 보니 긴 문장에서 앞부분의 의미가 사라지거나 세부 내용이 손실되었습니다. 이 약점은 곧 어텐션 메커니즘의 탄생으로 이어졌습니다.

👉 다음 이야기에서는 중요한 부분에 집중하는 법, 어텐션 메커니즘이 어떻게 Seq2Seq를 넘어 트랜스포머로 발전했는지 살펴봅니다. 구독과 좋아요로 AI 오디세이의 여정을 함께 이어가 주세요.

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