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id: DL-SEQ2SEQ-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 1.0
tags: [ai, deep-learning, nlp, seq2seq, encoder-decoder, machine-translation, neural-networks]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Sequence-to-Sequence Models (Seq2Seq 모델)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "입력 시퀀스의 모든 정보를 하나의 고정된 '생각의 압축(Context Vector)'에 담고, 이를 해체하여 전혀 다른 새로운 시퀀스로 재구성하라" — 입력과 출력의 길이가 다른 시퀀스 변환 문제를 해결하기 위해 고안된 인코더-디코더 구조의 신경망 모델.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Information Compression and Generative Decoding" — 입력 데이터를 순차적으로 읽어 전체 문맥을 고정된 크기의 벡터로 요약하고, 이를 시작점으로 하여 정답 시퀀스를 한 단어씩 생성해 나가는 패턴.
- **핵심 구성:**
    - **Encoder:** 입력 시퀀스(예: 한국어)를 처리하여 은닉 상태(Hidden State)로 정보를 응축.
    - **Decoder:** 응축된 정보로부터 대상 시퀀스(예: 영어)를 차례대로 생성.
    - **Context Vector:** 인코더와 디코더를 잇는 지식의 병목이자 연결고리.
- **의의:** 구글 번역기 등에 도입되며 기계 번역의 정확도를 비약적으로 향상시켰으며, 요약, 챗봇, 음성 인식 등 다양한 시퀀스 변환 작업의 표준 아키텍처로 자리 잡음.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 긴 문장일수록 정보를 하나의 벡터에 다 담지 못해 성능이 급격히 떨어지는 '정보 손실' 문제에 직면했으나, 이를 해결하기 위해 필요한 부분만 골라 보는 '어텐션(Attention)' 기법이 추가되면서 현대 트랜스포머 모델의 시조가 됨.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 서로 다른 데이터 형식 간의 자동 변환이나 프로토콜 번역 작업 시, 구조적 안정성이 검증된 인코더-디코더 기반의 Seq2Seq 아키텍처를 활용함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Natural-Language-Processing-NLP]], Recurrent-Neural-Networks-RNN, [[Self-Attention-Mechanisms]], LLM-Training-Foundations
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Sequence-to-Sequence-Models.md
