seq2seq와 어텐션 메커니즘을 결합한 모델이 트랜스포머?

✅ **"어텐션 메커니즘 + Seq2Seq 구조 = 트랜스포머의 핵심 개념"**입니다.
하지만 트랜스포머(Transformer)는 단순히 기존 Seq2Seq 모델에 어텐션만 추가한 수준을 넘어서, 여러 중요한 구조적 혁신을 포함한 새로운 딥러닝 아키텍처입니다.

아래에서 둘의 관계와 차이점, 그리고 트랜스포머의 특징을 정리해드릴게요.

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🔄 Seq2Seq + 어텐션 메커니즘 ≠ Transformer (완전 같지는 않음)

 

요소	Seq2Seq (with LSTM + 어텐션)	Transformer
구조	RNN 기반 (LSTM/GRU) 사용	RNN 없이 완전한 Attention 사용
병렬 처리 가능 여부	❌ 순차적으로만 처리	✅ 병렬 처리 가능
어텐션 방식	Additive / Multiplicative	Self-Attention 중심
위치 정보 처리 방식	순서 자체에 내장	Positional Encoding 필요
학습 속도	느림	빠름 (GPU 효율적)
대표 모델	Bahdanau, Luong 등	BERT, GPT, T5, etc.

 

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🔍 트랜스포머는 무엇이 다른가?

1. RNN 제거

• 기존 Seq2Seq는 시간 순서를 따라 LSTM 등으로 처리했지만,
• 트랜스포머는 전혀 순환 구조가 없음. 모든 입력을 동시에 처리함.

2. Self-Attention 도입

• 트랜스포머의 핵심은 **자기 자신에게 주목(self-attention)**하는 구조입니다.
• 한 문장 내의 각 단어가 **다른 모든 단어를 주의(attend)**할 수 있어, 문맥을 매우 풍부하게 반영합니다.

3. 인코더-디코더 구조 유지

• 트랜스포머도 여전히 Seq2Seq처럼 인코더-디코더 구조를 갖습니다.
• 다만 모든 층이 Attention 기반일 뿐입니다.

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📚 예시로 이해해 보기

기존 구조:   [입력 문장] → LSTM 인코더 → 컨텍스트 벡터 → LSTM 디코더 → [출력 문장]

 

어텐션 추가된 구조:  [입력 문장] → LSTM 인코더 → 모든 hidden state + attention → LSTM 디코더 → [출력 문장]

 

트랜스포머:  [입력 문장] → Self-Attention 인코더 → Multi-Head Attention 디코더 → [출력 문장]

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✅ 결론

• 트랜스포머는 어텐션 기반 Seq2Seq 구조의 진화형입니다.
• 기존 RNN 기반 모델의 **성능 한계(느림, 장기 의존성 문제)**를 해결하면서,
• 자연어 처리뿐 아니라 이미지, 음성, 코드 등 모든 시퀀스 데이터에 범용 적용 가능한 범용 아키텍처로 발전했어요.