기계 번역이 어떻게 작동하는지 궁금한 적이 있습니까? Google Translate, DeepL 등과 유사한 도구를 구축하는 데는 몇 줄의 코드만으로 충분합니다. 이 기사에서는 seq2seq(시퀀스-투-시퀀스) 기계 번역 모델을 생성하는 과정을 안내합니다. 결국에는 작동 방식과 배포 가능한 번역 모델을 갖는 방법을 이해할 수 있습니다.
Seq2Seq 모델 이해
seq2seq 모델의 개념을 이해하기 위해 예제를 살펴보겠습니다. 영어로 된 문장이 있다고 상상해보세요:
"How are you?"
그리고 당신은 그것을 Tamazight로 번역하고 싶습니다:
"Amek tettiliḍ?"
seq2seq 모델은 이 변환을 수행하기 위해 함께 작동하는 인코더와 디코더로 구성됩니다.
-
인코더: 인코더는 "How are you?"라는 원본 문장을 가져와서 단어별로 처리합니다. 정보를 컨텍스트 벡터라는 고정 길이 벡터로 인코딩합니다. 이 예에서 인코더는 각 단어를 분석하고 문장의 의미 있는 표현을 만듭니다.
-
디코더: 디코더는 인코더로부터 컨텍스트 벡터를 수신하고 "Amek tettiliḍ?"라는 목표 문장을 생성하기 시작합니다. 컨텍스트 벡터와 이전에 생성된 단어를 고려하여 이 단어를 단어별로 수행합니다. 디코더는 훈련 중에 발견한 패턴을 기반으로 올바른 번역을 생성하는 방법을 학습합니다.
데이터 준비
이제 seq2seq 모델을 이해했으므로 동일한 예를 사용하여 데이터 준비에 대해 이야기해 보겠습니다.
기계 번역 모델을 훈련하려면 소스 언어(우리의 경우 영어)와 대상 언어(Tamazight) 모두에서 정렬된 문장 쌍으로 구성된 병렬 코퍼스가 필요합니다. Europarl 및 UN Parallel Corpus와 같은 여러 리소스는 방대한 양의 다국어 데이터를 제공합니다.
-
토큰화: 데이터 준비의 첫 번째 단계는 토큰화입니다. 우리는 영어와 Tamazight 문장을 개별 토큰이나 단어로 분해합니다. 예를 들어, 영어 문장 "How are you?" ['How', 'are', 'you', '?']로 토큰화되고 Tamazight 문장 "Amek tettiliḍ?" ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']로 토큰화됩니다. SOS 및 EOS를 사용하여 시퀀스의 시작과 끝을 나타냅니다.
-
정리 및 정규화: 다음으로 토큰화된 문장에 대해 정리 및 정규화를 수행합니다. 여기에는 번역 프로세스를 방해할 수 있는 불필요한 문자, 구두점 또는 특수 기호를 제거하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 훈련 데이터를 단순화하기 위해 영어와 Tamazight 문장 끝에 있는 물음표를 제거할 수 있습니다.
출발어와 도착어의 특성에 따라 추가적인 언어별 전처리 단계가 필요할 수 있습니다. 예를 들어 프랑스어에서는 악센트나 발음 구별 부호와 같은 특수 문자를 처리해야 할 수도 있습니다.
- 어휘 생성: 원본 문장과 대상 문장 모두에서 고유한 단어를 수집하여 어휘를 생성합니다. 그런 다음 각 단어에 고유한 인덱스 또는 식별자가 할당되어 단어 임베딩 맵이 생성되며 이는 학습 과정에서 사용됩니다.
6: "how"
330: "are"
537: "you"
이를 통해 토큰화된 예는 다음과 같습니다.
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- 시퀀스 패딩: 균일한 시퀀스 길이를 보장하기 위해 문장이 모두 동일한 길이를 갖도록 특수 토큰(예: "PAD" 또는 0)으로 문장을 패딩합니다. 신경망은 일반적으로 고정 길이 입력을 기대하므로 패딩이 필요합니다. 짧은 문장 끝에 패딩 토큰을 추가함으로써 동일한 길이의 시퀀스를 생성하여 효율적인 훈련이 가능합니다. 길이는 가장 긴 입력 문장의 단어 수입니다.
예를 들어 입력 및 출력 토큰에 패딩 13을 적용하면 다음과 같은 결과가 나타납니다.
[6, 330, 537, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] # How Are You
[420, 775, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] # Amek tettiliḍ
모델 훈련
데이터가 준비되면 기계 번역 모델 학습을 진행할 수 있습니다. 데이터를 훈련 세트와 검증 세트로 나눕니다. 훈련 세트는 훈련 중에 모델의 매개변수를 업데이트하는 데 사용되며, 검증 세트는 모델 성능을 모니터링하고 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.
신경망 훈련
훈련 중에 원본 문장(영어)을 입력으로, 해당 대상 문장(Tamazight)을 원하는 출력으로 모델에 제공합니다. 모델은 입력 시퀀스를 기반으로 단어별로 대상 문장에 대한 예측을 생성합니다. 이러한 예측은 범주형 교차 엔트로피와 같은 손실 함수를 사용하여 실제 대상 시퀀스와 비교됩니다.
역전파 및 매개변수 업데이트
역전파 과정을 통해 모델은 해당 매개변수에 대한 손실의 기울기를 계산합니다. 이러한 기울기는 손실을 최소화하는 데 필요한 매개변수 업데이트의 방향과 크기를 나타냅니다. SGD(확률적 경사하강법) 또는 Adam과 같은 최적화 알고리즘은 이러한 경사를 사용하여 모델의 매개변수를 반복적으로 업데이트하므로 시간이 지남에 따라 예측이 더욱 정확해집니다.
반복 훈련
훈련 과정은 여러 에포크에 걸쳐 반복적으로 발생합니다. 각 시대마다 모델은 전체 훈련 데이터세트를 거치면서 매개변수를 업데이트하고 번역 패턴에 대한 이해를 미세 조정합니다. 이 프로세스를 반복함으로써 모델은 정확한 번역을 생성하는 데 점점 더 능숙해집니다.
검증 및 평가
훈련 전반에 걸쳐 검증 세트에 대한 모델 성능을 주기적으로 평가합니다. 이 평가는 모델의 진행 상황을 모니터링하고 필요한 경우 조정하는 데 도움이 됩니다. BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)와 같은 지표를 사용하여 번역 품질을 평가하고 이를 참조 번역과 비교할 수 있습니다.
배포
모델이 훈련되고 평가되면 배포 준비가 완료됩니다. TensorFlow는 TensorFlow Serving, TensorFlow Lite 및 TensorFlow.js를 포함하여 기계 번역 모델을 배포하기 위한 여러 옵션을 제공합니다. TensorFlow Serving을 사용하면 REST API를 통해 모델을 제공할 수 있으므로 다른 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있습니다. TensorFlow Lite를 사용하면 리소스가 제한된 모바일 장치에서 모델을 실행할 수 있습니다. TensorFlow.js를 사용하면 웹 브라우저에 배포할 수 있으므로 사용자가 웹사이트에서 직접 번역에 액세스할 수 있습니다.
FastAPI와 같은 웹 프레임워크를 사용하여 REST API를 구축할 수도 있습니다.
자세한 내용은 머신러닝 모델 배포 방법 문서를 확인하세요.
지속적인 개선
기계 번역 모델을 구축하는 것은 반복적인 프로세스입니다. 지속적인 개선을 위해서는 사용자 피드백 모니터링, 추가 데이터 수집, 정기적인 업데이트를 통한 모델 개선이 필수적입니다. TensorFlow의 유연성과 확장성 덕분에 변화하는 요구 사항과 새로운 언어에 맞게 모델을 더 쉽게 조정할 수 있습니다.
