디코더(Decoder)는 주로 트랜스포머 기반 아키텍처에서 사용되는 AI 모델의 구성 요소로, 인코더가 생성한 추상적 표현을 사람이 이해할 수 있는 출력 시퀀스로 변환하는 역할을 합니다.
텍스트 생성, 기계 번역, 요약 등에서 사용되며, 추상화된 정보를 읽고 최종 결과를 생성하는 단계입니다.

작동 원리:

• 인코더의 출력 수신(Input from Encoder)
디코더는 인코더가 처리한 입력 데이터의 구조화된 표현을 받아들입니다.

• 단계별 생성(Step-by-Step Generation)
주의(attention) 메커니즘과 이전 출력의 문맥을 활용해 다음 토큰(또는 요소)을 예측하며 순차적으로 결과를 생성합니다.

• 최종 출력(Final Output)
완성된 출력 시퀀스(예: 번역된 문장)가 생성될 때까지 과정을 반복합니다.

활용 사례: 

• 기계 번역(Machine Translation): 인코더가 분석한 입력 문장을 디코더가 목표 언어로 번역하여 출력

• 음성 인식(Speech Recognition): 오디오 특징을 받아 텍스트로 전환

• 이미지 캡셔닝(Image Captioning): 이미지의 특징을 설명하는 문장을 생성

중요성

디코더는 AI가 사람이 이해할 수 있는 형태로 결과를 생성할 때 필수적인 구성 요소입니다.
추상 데이터와 사용자 친화적인 결과 사이를 연결해 주는 역할을 하며,
이를 통해 AI는 실제 문제 해결 및 상용 애플리케이션에서 유용하게 활용될 수 있습니다.