[딥러닝, 자연어처리] BERT란 무엇인가?

BERT란 무엇인가?

 

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google에 의해 2018년에 소개된 자연어 처리(NLP)를 위한 전이 학습(transfer learning) 모델입니다. BERT는 특히 문맥을 이해하는 능력이 뛰어나며, 이를 통해 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU) 작업에서 혁신적인 성과를 달성했습니다. BERT는 다양한 NLP 태스크, 예를 들어 질문 응답(Question Answering), 문장 관계 판별(Sentence Relationship), 개체명 인식(Named Entity Recognition) 등에 광범위하게 활용됩니다.

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BERT의 주요 특징

1. 양방향 Transformer 사용: BERT의 핵심 아이디어는 Transformer 아키텍처를 기반으로 한 양방향(Bidirectional) 학습입니다. 이는 모델이 입력 텍스트를 왼쪽에서 오른쪽으로, 그리고 오른쪽에서 왼쪽으로 모두 읽어서, 각 단어의 문맥을 전체적으로 이해할 수 있게 해줍니다.
2. 마스킹 언어 모델(MLM): BERT는 훈련 과정에서 입력 텍스트의 일부 단어를 무작위로 마스킹(가림)하고, 모델이 이 마스킹된 단어를 예측하도록 합니다. 이 과정을 통해 모델은 단어의 양쪽 문맥을 모두 고려하여 의미를 파악하는 능력을 키울 수 있습니다.
3. Next Sentence Prediction(NSP): BERT는 두 문장이 실제로 연속적인 관계에 있는지를 예측하는 태스크도 수행합니다. 이를 통해 모델은 문장 간의 관계를 이해하는 능력을 개발합니다.

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BERT의 응용

BERT의 문맥 이해 능력은 다양한 NLP 태스크에 적용될 수 있으며, 많은 경우에 기존 모델을 뛰어넘는 성능을 보여줍니다. 예를 들어, 문서 분류, 감정 분석, 질문 응답 시스템 등에서 BERT를 기반으로 한 모델이 뛰어난 성과를 달성했습니다.

 

BERT는 또한 전이 학습이 가능하므로, 대규모 데이터셋으로 사전 훈련된 BERT 모델을 가져와서, 특정 태스크에 맞게 미세 조정(Fine-tuning)함으로써 사용자의 필요에 맞춰 적용할 수 있습니다. 이런 특징 덕분에 BERT는 자연어 처리 분야에서 가장 인기 있는 모델 중 하나가 되었습니다.