🔄 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)란?

구성 요소	설명
인코더 (Encoder)	입력 데이터를 내부 표현(벡터)으로 압축
디코더 (Decoder)	그 내부 표현을 바탕으로 출력 데이터를 생성

💡 비유:
인코더는 정보를 압축해서 요약하는 사람,
디코더는 그 요약을 바탕으로 다시 풀어서 설명하는 사람입니다.

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📦 왜 인코더-디코더 구조가 필요한가?

1. 입력과 출력이 형태가 다르거나,
2. 입력과 출력의 길이가 다를 때,
3. 입력을 요약하고, 의미 중심으로 처리해야 할 때 사용됩니다.

예를 들어:

• 영어 → 프랑스어 번역
• 긴 문장을 짧게 요약
• 이미지 → 캡션 생성
• 음성 → 텍스트 변환

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🧠 인코더의 역할

📌 1. 입력 이해 및 요약

• 인코더는 입력 데이터를 **벡터(숫자 표현)**로 바꿔서, 중요한 정보를 압축합니다.
• 문장이라면, 각 단어의 의미와 위치, 관계를 고려하여 **의미 벡터(context vector)**로 요약

예시:

입력: “나는 오늘 날씨가 좋다고 생각한다.”
→ 인코더는 이 문장을 벡터 형태로 변환 → 디코더에게 전달

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🧠 디코더의 역할

📌 2. 출력 생성

• 디코더는 인코더가 만든 벡터를 참고하여, 출력 데이터를 한 단계씩 생성합니다.
• 문장 생성의 경우, 이전까지의 단어와 인코더 정보를 참고하여 다음 단어를 예측

예시:

인코더 벡터: “오늘 날씨는 좋다”
디코더 출력: “The weather is nice today”

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🔧 다양한 구조별 사용 방식

① Seq2Seq (기계 번역, 요약 등)

• 인코더: 입력 문장 분석 → 컨텍스트 벡터 생성
• 디코더: 그 벡터를 이용해 출력 문장 생성 (하나씩)

② 트랜스포머

• 인코더: 입력 시퀀스를 Self-Attention으로 정밀하게 분석
• 디코더: 생성 중인 단어 + 인코더의 결과에 Attention

💡 번역기의 경우:
인코더는 "영어 문장 이해"
디코더는 "프랑스어 문장 생성"

③ Autoencoder (비지도 학습)

• 입력 = 출력 (예: 이미지 → 이미지 복원)
• 인코더: 특성 추출
• 디코더: 원래 데이터 재구성

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🔁 인코더와 디코더의 상호작용

 

[입력 문장]

       ↓ 인코더 (의미 요약)

[의미 벡터]

       ↓ 디코더 (출력 생성)

[출력 문장]

• 이 과정에서 필요한 정보는 압축되었다가 재구성되며,
• 중간 과정에서 어텐션, 포지셔널 인코딩, 정규화 등의 기법이 사용됩니다.

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✅ 정리 요약표

항목	인코더	디코더
목적	입력 이해, 요약	출력 생성
입력	원본 데이터	인코더 출력 + 이전 출력
출력	의미 벡터 (context)	실제 예측값 (문장, 그림 등)
사용 예	번역, 요약, 이미지 분석 등	문장 생성, 캡션 생성 등

 

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📚 실전 예시 정리

작업인코더 입력디코더 출력

작업	인코더 입력	디코더 입력
기계 번역	영어 문장	프랑스어 문장
이미지 캡셔닝	이미지 특징	문장 설명
요약	긴 문장	짧은 문장
음성 인식	음성 데이터	텍스트

 

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🧩 결론

• 인코더는 입력을 잘 이해하고,
• 디코더는 그것을 기반으로 적절한 출력을 만들어냅니다.
• 둘의 조합은 입력과 출력의 정보 구조가 다를 때 매우 강력합니다.
• GPT는 디코더만 사용하며, BERT는 인코더만 사용합니다.