NAR 기계 번역(NAT) Paper Review 이번 시간에는 문장의 모든 토큰을 한 번에 parallel하게 생성하는 방법인 Non-Autoregressive 기반의 기계 번역 분야의 지평을 열었던 NAT 논문에 대한 주요 내용 요약을 진행해보도록 하겠습니다. 논문의 제목은 "Non-Autoregressive Neural Machine Translation"이며, ICLR 2018에 등재된 paper입니다. 실험 배경 기존의 신경만 기반 기계 번역의 접근법은 1번에 1토큰씩 디코딩하여 생성하는 Autoregressive(AR) 방식의 번역(AT)이었습니다. 그러나, 이러한 방식은 토큰의 길이가 길어진다면 생성 시간이 많이 소요된다는 단점이 있었고, 이에 1번에 문장의 모든 토큰을 디코딩하여 생성해보려..
