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.