RNN이란 무엇인가요?
순환 신경망(RNN)은 순차 데이터 입력을 처리하고 특정 순차 데이터 출력으로 변환하도록 훈련된 딥 러닝 모델입니다. 순차 데이터란 순차적 구성 요소가 복잡한 의미와 구문 규칙에 따라 상호 연관되는, 단어, 문장 또는 시계열 데이터 등의 데이터를 말합니다. RNN은 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하는 것과 같이 사람이 순차적인 데이터 변환을 수행하는 방식을 모방한, 상호 연결된 여러 구성 요소로 이루어진 소프트웨어 시스템입니다. RNN은 순차적 데이터를 처리하는 데 훨씬 더 효율적인 트랜스포머 기반 인공 지능(AI)과 대규모 언어 모델(LLM)로 대체되고 있습니다.
순환 신경망은 어떻게 작동하나요?
다음 이미지는 RNN의 다이어그램을 보여줍니다.
RNN은 복잡한 작업을 수행하기 위해 함께 작동하는 데이터 처리 노드인 뉴런으로 구성됩니다. 뉴런은 입력, 출력 및 숨겨진 계층으로 구성됩니다. 입력 계층은 처리할 정보를 수신하고 출력 계층은 결과를 제공합니다. 데이터 처리, 분석 및 예측은 숨겨진 계층에서 수행됩니다.
은닉 계층
RNN은 수신한 순차적 데이터를 숨겨진 계층에 한 번에 한 단계씩 전달하는 방식으로 작동합니다. 하지만 자체 루핑 또는 반복 워크플로도 있습니다. 숨겨진 계층은 단기 기억 구성 요소의 미래 예측을 위해 이전 입력값을 기억하고 사용할 수 있습니다. 현재 입력과 저장된 메모리를 사용하여 다음 시퀀스를 예측합니다.
다음 시퀀스를 예로 들어 보겠습니다. Apple is red. RNN이 다음 입력 시퀀스를 수신할 때 red를 예측하도록 하려고 합니다. Apple is. 숨겨진 계층은 Apple이라는 단어를 처리할 때 복사본을 메모리에 저장합니다. 다음으로, is라는 단어를 인식하면 메모리에서 Apple을 가져와 전체 시퀀스(Apple is)를 이해합니다. 그런 다음 red를 예측하여 정확성을 높일 수 있습니다. 따라서 RNN은 음성 인식, 기계 번역 및 기타 언어 모델링 작업에 유용합니다.
교육
기계 학습(ML) 엔지니어는 모델에 훈련 데이터를 제공하고 성능을 개선하여 RNN과 같은 딥 신경망을 훈련합니다. ML에서 뉴런의 가중치는 훈련 중에 학습한 정보가 출력을 예측하는 데 얼마나 영향을 미치는지를 결정하는 신호입니다. RNN의 각 계층은 동일한 가중치를 공유합니다.
ML 엔지니어는 가중치를 조정하여 예측 정확도를 개선합니다. 시간을 통한 역전파(BPTT)라는 기법을 사용하여 모델 오차를 계산하고 그에 따라 가중치를 조정합니다. BPTT는 출력을 이전 시간 단계로 롤백하고 오류율을 다시 계산합니다. 이렇게 하면 시퀀스에서 어떤 숨겨진 상태가 심각한 오류를 일으키는지 식별하고 가중치를 재조정하여 오차 범위를 줄일 수 있습니다.
순환 신경망의 유형은 어떤 것이 있나요?
RNN은 일대일 아키텍처를 특징으로 하는 경우가 많습니다. 즉, 하나의 입력 시퀀스가 하나의 출력과 연결됩니다. 하지만 구체적인 용도에 따라 다양한 구성으로 유연하게 조정할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 RNN 유형입니다.
일대다
이 RNN 유형은 하나의 입력을 여러 출력으로 채널링합니다. 단일 키워드로 문장을 생성하여 이미지 캡션과 같은 언어 애플리케이션을 지원합니다.
다대다
이 모델은 다중 입력을 사용하여 다중 출력을 예측합니다. 예를 들어 문장을 분석하고 다른 언어의 단어를 올바르게 구조화하는 RNN을 사용하여 언어 번역기를 만들 수 있습니다.
다대일
여러 입력이 출력에 매핑됩니다. 따라서 모델이 입력된 평가로부터 고객의 감정을 긍정적, 부정적, 중립으로 예측하는 감성 분석과 같은 애플리케이션에 유용합니다.
순환 신경망은 다른 딥 러닝 신경망과 어떻게 다른가요?
RNN은 다양한 신경망 아키텍처 중 하나입니다.
순환 신경망 vs. 피드포워드 신경망
피드포워드 신경망은 RNN과 마찬가지로 아키텍처의 한쪽 끝에서 다른 쪽 끝으로 정보를 전달하는 인공 신경망입니다. 피드포워드 신경망은 간단한 분류, 회귀 또는 인식 작업을 수행할 수 있지만, 이전에 처리한 입력은 기억하지 못합니다. 예를 들어 뉴런에서 is라는 단어를 처리할 때쯤이면 Apple은 잊어버립니다. RNN은 숨겨진 메모리 상태를 뉴런에 포함하여 이러한 메모리 한계를 극복합니다.
순환 신경망 vs. 컨벌루션 신경망
컨벌루션 신경망은 시간 데이터를 처리하도록 설계된 인공 신경망입니다. 컨벌루션 신경망을 사용하면 비디오와 이미지를 신경망의 일련의 컨벌루션 계층과 풀링 계층에 전달하여 공간 정보를 추출할 수 있습니다. RNN은 순차 데이터의 장기 종속성을 캡처하도록 설계되었습니다.
순환 신경망 아키텍처에는 어떤 변형이 있나요?
RNN 아키텍처는 ML 모델이 언어 처리 능력을 갖추기 위한 기반을 마련했습니다. 메모리 보존 원칙을 공유하면서도 원래 기능을 개선하는 여러 변형이 등장했습니다. 다음은 몇 가지 예제입니다.
양방향 순환 신경망
양방향 순환 신경망(BRNN)은 숨겨진 노드의 순방향 및 역방향 계층으로 데이터 시퀀스를 처리합니다. 순방향 계층은 이전 입력을 숨겨진 상태로 저장하고, 이를 후속 출력을 예측하는 데 사용하는 RNN과 유사하게 작동합니다. 반면, 역방향 계층은 현재 입력과 미래의 숨겨진 상태를 모두 가져와 현재 숨겨진 상태를 업데이트함으로써 반대 방향으로 작동합니다. BRNN은 두 계층을 결합함으로써 과거와 미래의 컨텍스트를 고려하여 예측 정확도를 높일 수 있습니다. 예를 들어 BRNN을 사용하여 사과나무는 키가 크다는 문장에서 나무라는 단어를 예측할 수 있습니다.
장단기 메모리
장단기 메모리(LSTM)는 모델이 더 긴 타임라인을 수용하도록 메모리 용량을 확장할 수 있는 RNN 변형입니다. RNN은 바로 이전의 입력만 기억할 수 있습니다. 따라서 여러 이전 시퀀스의 입력을 사용하여 예측을 개선할 수 없습니다.
다음 문장을 예로 들어 보겠습니다. 톰은 고양이입니다. 톰이 가장 좋아하는 음식은 생선입니다. RNN을 사용할 경우 모델은 톰이 고양이라는 사실을 기억하지 못합니다. 마지막 단어를 예측할 때 다양한 음식이 생성될 수 있습니다. LSTM 네트워크는 숨겨진 계층에 셀이라는 특수 메모리 블록을 추가합니다. 각 셀은 입력 게이트, 출력 게이트, 망각 게이트에 의해 제어되며, 이러한 게이트는 계층에서 유용한 정보가 기억되도록 합니다. 예를 들어 셀이 톰과 고양이라는 단어를 기억하므로, 모델이 물고기라는 단어를 예측할 수 있습니다.
게이트 순환 유닛
게이트 순환 유닛(GRU)은 선택적 메모리 보존을 지원하는 RNN입니다. 이 모델은 업데이트를 추가하고, 메모리에서 정보를 저장하거나 제거할 수 있는 숨겨진 계층의 게이트를 망각합니다.
순환 신경망의 한계는 무엇인가요?
RNN이 도입된 이후 ML 엔지니어들은 RNN과 그 변형을 사용하는 자연어 처리(NLP) 애플리케이션 분야에서 상당한 발전을 이루었습니다. 하지만 RNN 모델 패밀리에는 몇 가지 한계가 있습니다.
기울기 폭주
RNN은 초기 훈련의 출력을 잘못 예측할 수 있습니다. 모델의 파라미터를 조정하여 오류율을 줄이려면 여러 번 반복해야 합니다. 모델의 파라미터에 해당하는 오류율의 민감도를 기울기로 설명할 수 있습니다. 기울기는 언덕에서 내려갈 때 지나가게 되는 경사면이라고 생각하면 됩니다. 기울기가 가파를수록 모델의 학습 속도가 빨라지고 기울기가 얕으면 학습 속도가 저하됩니다.
기울기 폭주는 RNN이 불안정해질 때까지 기울기가 기하급수적으로 증가할 때 발생합니다. 기울기가 무한히 커지면 RNN이 비정상적으로 동작하여 과적합과 같은 성능 문제가 발생합니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터로는 정확하게 예측할 수 있지만 실제 데이터로는 그렇게 할 수 없게 되는 현상입니다.
기울기 소실
기울기 소실 문제는 훈련 시 모델의 기울기가 0에 가까워지는 상태를 말합니다. 기울기가 사라지면 RNN이 훈련 데이터를 효과적으로 학습하지 못해 과소적합을 초래합니다. 과소적합 모델은 가중치가 적절하게 조정되지 않았기 때문에, 실제 애플리케이션에서 잘 작동하지 않습니다. RNN에서는 긴 데이터 시퀀스를 처리할 때 기울기 소실 및 폭주 문제가 발생할 위험이 있습니다.
느린 훈련 시간
RNN은 데이터를 순차적으로 처리하므로 많은 수의 텍스트를 효율적으로 처리하는 능력이 제한됩니다. 예를 들어 RNN 모델은 몇 문장으로 구매자의 감정을 분석할 수 있습니다. 하지만 한 페이지짜리 에세이를 요약하려면 엄청난 컴퓨팅 파워, 메모리 공간 및 시간이 필요합니다.
트랜스포머는 순환 신경망의 한계를 어떻게 극복하나요?
트랜스포머는 인코더-디코더 피드포워드 신경망에서 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하는 딥 러닝 모델로, RNN과 동일한 방식으로 순차적 데이터를 처리할 수 있습니다.
셀프 어텐션
트랜스포머는 데이터 시퀀스의 상호 의존성을 캡처하는 데 숨겨진 상태를 사용하지 않습니다. 대신 셀프 어텐션 헤드를 사용하여 데이터 시퀀스를 병렬로 처리합니다. 따라서 트랜스포머가 RNN보다 짧은 시간에 더 긴 시퀀스를 훈련하고 처리할 수 있습니다. 트랜스포머는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 RNN의 메모리 제한 및 시퀀스 상호 의존성 문제를 극복합니다. 트랜스포머는 데이터 시퀀스를 병렬로 처리하고 위치 인코딩을 사용하여 각 입력이 다른 입력과 어떻게 연관되는지를 기억할 수 있습니다.
병렬 처리
트랜스포머는 훈련 중에 병렬 처리를 활성화하여 RNN의 기울기 문제를 해결합니다. 모든 입력 시퀀스를 동시에 처리하면 기울기가 모든 가중치로 자유롭게 흐를 수 있으므로, 변환기에 역전파 제한이 적용되지 않습니다. 또한 생성형 AI 개발에서 그래픽 처리 장치(GPU)가 제공하는 병렬 컴퓨팅에도 최적화되어 있습니다. 트랜스포머는 병렬 처리를 통해 대규모 모델을 구축하여, 대규모로 확장하고 복잡한 NLP 작업을 처리할 수 있습니다.
AWS는 RNN 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
Amazon Web Services(AWS)에서 생성형 AI는 고급 트랜스포머 기반 기술을 사용하여 기존 AI 애플리케이션을 구축, 관리 및 확장하는 데 사용할 수 있는 서비스, 도구, 리소스를 제공합니다. 예:
- Amazon SageMaker는 어떤 사용 사례에서든 데이터를 준비하고 ML 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 완전관리형 서비스로, 완전관리형 인프라, 도구 및 워크플로를 제공합니다.
- Amazon Bedrock은 업계 최고의 파운데이션 모델(FM)을 효율적으로 안전하게 맞춤화하고 배포할 수 있도록 지원하여 생성형 AI 개발을 간소화합니다.
- AWS Trainium은 클라우드에서 저렴한 비용으로 딥 러닝 모델을 훈련하고 규모를 조정하는 데 사용할 수 있는 ML 액셀러레이터입니다.
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