Transformer 모델과 Seq2Seq 구조의 차이 정리

Transformer 모델

Transformer는 기존 Seq2Seq 구조의 한계를 개선하기 위해 등장한 모델이다.

기존 Seq2Seq 모델은 RNN 기반 구조를 사용하며, 입력을 순차적으로 처리한다.

이 방식은 문장이 길어질수록 정보 손실이 발생하고, 병렬 처리가 어렵다는 문제가 있다.

• 입력을 순서대로 처리해야 함
• 병렬 연산이 어려움
• 긴 문장에서 성능 저하 발생

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Transformer의 핵심 특징

Transformer는 RNN을 사용하지 않고 Attention 메커니즘만으로 구성된 모델이다.

특히 Self-Attention을 통해 문장 내 단어 간의 관계를 동시에 파악할 수 있다.

• RNN 없이 Attention만 사용
• Self-Attention 구조 활용
• 입력을 한 번에 처리 가능

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Self-Attention이란

Self-Attention은 하나의 문장 내에서 각 단어가 다른 모든 단어와의 관계를 계산하는 방식이다.

이를 통해 단어 간의 중요도를 파악하고 문맥 정보를 효과적으로 반영할 수 있다.

• 모든 단어 간 관계를 동시에 계산
• 문맥 정보 반영 강화
• 긴 거리 의존성 문제 해결

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Seq2Seq와 Transformer의 차이

구분	Seq2Seq	Transformer
구조	RNN 기반	Attention 기반
처리 방식	순차 처리	병렬 처리
속도	느림	빠름
장거리 의존성	약함	강함

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Transformer의 장점

• 병렬 처리가 가능하여 학습 속도 향상
• 긴 문장에서도 정보 손실이 적음
• 문맥 이해 능력이 뛰어남

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정리

Transformer는 Seq2Seq 구조의 한계를 해결하기 위해 등장한 모델로, Attention만을 이용하여 문장을 처리한다.

병렬 처리와 강력한 문맥 이해 능력을 바탕으로 현재 자연어 처리 분야의 핵심 모델로 사용되고 있다.