Seq2Seq 모델은 입력 시퀀스를 고정된 길이의 벡터로 인코딩한 다음, 이를 기반으로 출력 시퀀스를 생성하는 딥러닝 모델 구조이다. 이 구조는 기계 번역, 텍스트 요약, 질의응답 시스템 등과 같은 자연어 처리 작업에서 특히 유용하다. 이제 더 깊이 들어가서 Seq2Seq 모델의 내부 동작, 학습 과정, 그리고 어텐션 메커니즘에 대해 자세히 설명하겠다.1. Seq2Seq 모델의 기본 구조인코더 (Encoder)역할: 인코더는 입력 시퀀스를 받아 이를 고정된 길이의 벡터로 압축하는 역할을 한다. 이 벡터를 '컨텍스트 벡터(context vector)'라고 한다.구조: 인코더는 일반적으로 RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory), 또는 GRU..
