카카오 i 번역 서비스에 적용된 학습 원리와 성능 개선기

시작하며 카카오엔터프라이즈의 5개 AI 엔진 중 하나인, 번역 엔진은 그 기술과 카카오가 축적한 노하우로 일반 대중에게 카카오 i 번역 서비스를 제공하고 있습니다. 2018년 오픈 당시, 처음 6개 언어로 시작한 번역 서비스는 현재 총 19개 (한국어, 영어, 일본어, 중국어, 베트남어, 인도네시아어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 포르투갈어, 러시아어, 이탈리아어, 네덜란드어, 터키어, 태국어, 말레이시아어, 아랍어, 힌디어, 벵골어)에 이르는 언어 간 번역을 지원합니다. 본 글에서는 카카오 i 번역 서비스의 근간을 이루는 기술 개발의 원리를 공유하고자 합니다. 19개 언어간 번역 학습 원리 학습해야 하는 모델 관점에서 본다면, 지원 언어의 개수를 늘리고 모든 언어 쌍 간의 번역 기능을 제공하는 것은 ..

신경망 번역 모델의 진화 과정

이 글은 2017년 카카오 AI 브런치에 게재된 포스팅을 가져온 것으로, 본문에서 설명하고 있는 모델 성능, 번역 결과 등은 모두 2017년 당시 자료를 바탕으로 합니다. 2017년까지의 신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)의 히스토리를 정리했고, 현재는 대세가 된 NMT 모델 Transformer에 대한 전망 또한 담겨 있습니다. 이를 통해 기계번역의 발전 흐름을 이해하고 향후 발전 방향성에 대해서도 생각해볼 수 있는 시간을 가질 수 있을 것이라 생각합니다. 시작하며 End-to-End 방식의 신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, 이하 NMT)이 통계 기반 기계 번역(Statistical Machine Translation, ..