어텐션 메카니즘과 자연어 처리

필수 선행 학습 📖

• 주요 시계열 알고리즘 이해하기
• LSTM을 이용한 시계열 예측: 서울 날씨 예측하기
• 컴퓨터는 사람의 말을 어떻게 이해할까?
• Seq2Seq 모델 만들기

개요

🚀 딥러닝 기반 기계 번역의 핵심, Attention Mechanism을 정복해봅시다!

• 딥러닝 기반의 자연어 처리 분야에서 가장 혁신적인 기술중 하나인 Attention Mechanism은 현대 언어 모델의 근간이 되는 핵심 기술입니다. 2014년 Bahdanau가 제안한 이 메커니즘은 기존 Seq2Seq 모델의 한계를 획기적으로 개선하였고, 이는 현대적 언어 모델의 발전을 이끄는 결정적인 계기가 되었습니다.

• 이 교재는 Attention Mechanism의 기본 원리부터 실제 구현까지, 체계적이고 실용적인 학습 경험을 제공합니다. 특히 영어-한국어 번역이라는 실제 태스크를 통해, 추상적인 개념을 구체적인 코드로 구현하는 전 과정을 경험할 수 있습니다. 각 스테이지는 이론과 실습이 균형잡힌 구성으로, 초보자도 쉽게 따라올 수 있으며, 딥러닝에 대한 초보 학습자가 현대 자연어 처리(NLP)와 대규모 언어 모델(LLM)을 이해하는 데 필요한 핵심 기반 지식을 탄탄히 다질 수 있습니다.

학습 내용

• 🎯스테이지 1: 어텐션 메커니즘의 개념 및 작동 원리 이해하기

• 어텐션 메커니즘의 기본 개념부터 동작 원리까지 단계별로 학습합니다.

• Seq2Seq 모델의 한계를 극복하기 위해 등장한 어텐션 메커니즘의 구조를 이해하고, 어텐션 스코어 계산부터 최종 출력 생성까지의 전체 프로세스를 상세히 살펴봅니다.

• 특히 Bahdanau Attention을 중심으로 각 단계의 작동 방식을 공식 및 다이어그램을 통해 깊이 있게 이해할 수 있습니다.

• 🎯 스테이지 2: 어텐션 메커니즘의 구현 과정: 첫 번째 단어 예측을 중심으로

• 어텐션 메커니즘의 실제 구현 방법을 첫 번째 단어 예측 과정 을 통해 단계별로 학습합니다.

• 단어 임베딩부터 어텐션 스코어 계산, 컨텍스트 벡터 생성, 그리고 최종 단어 예측까지의 전체 구현 과정을 텐서 연산과 함께 상세히 다룹니다.

• 특히 스테이지 1에서 학습한 이론적 개념들이 실제 코드로 어떻게 구현되는지 초점을 맞춰 설명합니다.

• 🎯 스테이지 3: 어텐션 메커니즘의 구현 과정: 전체 시퀀스 생성 과정

• 어텐션 메커니즘을 사용하여 전체 시퀀스를 생성하는 과정 을 학습합니다.

• 첫 번째 단어 예측에서 나아가, 전체 문장을 한 단어씩 생성하는 디코더의 작동 원리를 다룹니다.

• 각 타임스텝에서 어텐션 가중치를 계산하고 컨텍스트 벡터를 생성하여, 이전 예측 단어와 결합해 다음 단어를 예측하는 과정까지를 코드와 함께 설명합니다.

• 이를 통해 어텐션 메커니즘이 전체 시퀀스 예측에서 어떻게 활용되는지 이해할 수 있습니다.

• 🎯 스테이지 4: 어텐션 기반 번역 모델 : 학습과 번역 과정

• 어텐션 메커니즘이 적용된 번역 모델의 학습과 번역 과정 을 다룹니다.

• 모델 가중치 초기화와 학습 파라미터 설정을 통해 학습 환경을 구축하고, 단일 문장 학습을 통해 모델의 학습 과정을 이해합니다.

• 영어-한국어 문장 쌍(pair) 형태의 데이터로 구축한 모델을 학습시키고, 학습된 모델로 문장을 번역하여 결과를 분석하는 과정을 종합적으로 이해 할 수 있습니다.

• 🎯 스테이지 5: 어텐션 기반 번역 모델의 실전적 구현과 분석

• 어텐션 메커니즘이 적용된 번역 모델의 전체 구조를 PyTorch 프레임워크로 구현하는 과정을 다룹니다. 데이터셋과 DataLoader를 구성하여 배치 처리 기능을 구현하고, 인코더, 디코더, 어텐션 모듈을 각각 클래스로 정의하여 객체 지향적 설계를 학습합니다.

• 특히 이전 스테이지들에서 개별적으로 다룬 컴포넌트들을 하나의 통합된 모델로 구성하고, 이를 실제 번역 태스크에 적용하는 전 과정을 체계적으로 이해할 수 있습니다.

• 어텐션 가중치의 시각화를 통해 모델의 동작을 직관적으로 분석하고, 실전에서 활용 가능한 딥러닝 프로젝트의 전체 개발 사이클을 경험할 수 있습니다.