Transformer Encoder-Decoder Variants

개요

Transformer는 Google이 2017년 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 소개된 딥러닝 아키텍처로, 자연어 처리(NLP)를 중심으로 기계 번역, 문장 요약, 코드 생성, 이미지 캡셔닝 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 특히 Encoder-Decoder 구조는 입력을 분석(Encoding)하고 출력으로 생성(Decoding)하는 이중 모듈 기반으로, 이후 다양한 변형 모델(Variants) 이 등장하며 Transformer의 활용 영역을 비약적으로 확장시켰습니다.

---

1. 개념 및 정의

Transformer Encoder-Decoder 구조는 크게 두 개의 블록으로 구성됩니다.

• Encoder: 입력 시퀀스를 받아 의미를 요약한 벡터(컨텍스트 벡터)로 변환
• Decoder: Encoder의 출력과 이전 토큰들을 바탕으로 새로운 출력 시퀀스를 생성

이 구조는 Attention 메커니즘을 중심으로 구성되며, 특히 Self-Attention, Cross-Attention, Positional Encoding 등의 요소가 핵심입니다.

---

2. 특징

항목	설명	비고
병렬처리 가능	RNN 대비 연산 병렬화에 유리	학습 속도 향상
장기 의존성 처리	먼 거리 토큰 간 관계도 모델링 가능	번역 품질 개선
멀티모달 확장 가능	텍스트·이미지·음성 등 다중 입력 처리	Vision-Language 모델 구성 가능

Transformer는 입력과 출력 간의 정렬 정보 없이도 높은 성능을 보장합니다.

---

3. 주요 Encoder-Decoder Variant 모델

모델	설명	특징
T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)	모든 NLP 작업을 텍스트 생성으로 통일	pre-train → fine-tune 구조
BART (Bidirectional + AutoRegressive Transformer)	디노이징 자동인코더 기반	문장 복원 및 생성에 강점
mBART	다국어 학습용 BART 변형	번역 및 멀티랭귀지 NLP 특화
ProphetNet	미래 단어 예측에 특화된 구조	예측 범위 확장으로 성능 향상
PEGASUS	중요 문장 마스킹 기반 사전 학습	문서 요약에서 강력한 성능

각 모델은 Transformer 기반 Encoder-Decoder 구조를 기반으로 다양한 NLP 태스크에 특화된 방향으로 진화해왔습니다.

---

4. 기술 요소 및 차이점

구성 요소	표준 Transformer	주요 Variant 차이점
사전학습 방식	없음(원 논문 기준)	Masking, Span Corruption 등 도입
디코딩 전략	Auto-Regressive	Encoder Fusion, Bidirectional 등 확장
학습 목표	Next Token Prediction	Sentence Infilling, Permuted LM 등
Fine-Tuning 방식	태스크 별 전이학습	Unified Text-to-Text 방식 선호 증가

T5는 “모든 것을 텍스트로(T2T)” 변환함으로써 범용 언어 모델의 기반을 제공하였습니다.

---

5. 장점 및 이점

장점	설명	효과
범용성	번역, 요약, 질의응답 등 다양한 작업 적용 가능	NLP 파이프라인 단순화
전이학습 효율	대규모 사전학습 후 다양한 도메인 전이 가능	데이터 부족 환경에서도 우수한 성능
생성 품질 우수	구조적 언어 생성 능력 향상	자연스러운 문장 생성 가능

Encoder-Decoder 기반 Transformer는 생성형 AI(GPT)와도 상보적인 역할을 수행합니다.

---

6. 주요 활용 사례 및 고려사항

분야	활용 사례	고려사항
기계 번역	Google Translate, DeepL	언어쌍 비대칭 문제 대응 필요
문서 요약	뉴스, 보고서 자동 요약	추상적 요약 vs 추출형 요약 선택 필요
챗봇/QA	고객 상담, 대화형 AI	입력 제어 및 답변 신뢰도 관리 중요
코드 생성	Codex, CodeT5	문맥 유지 및 형식 검증 필요

실제 서비스에서는 학습량, 생성 속도, 응답 제어 전략까지 함께 고려되어야 합니다.

---

7. 결론

Transformer Encoder-Decoder 구조는 현대 NLP 기술의 근간이며, 그 변형 모델들은 다양한 언어 이해·생성 문제에 대한 해결책을 제시하고 있습니다. 향후에는 멀티모달 학습, 메타러닝, 강화학습 기반 세대 제어와 융합되어 더욱 정교하고 인간과 유사한 AI 모델로 발전할 것입니다.