BERT
BERT
개요
BERT(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 양방향 컨텍스트(Bidirectional Context)를 활용하여 단어의 의미를 더 정확하게 이해할 수 있도록 설계되었다. 이는 문장 내에서 각 단어가 앞뒤 문맥 모두를 고려해 임베딩(벡터 표현)을 생성한다는 점에서 기존 모델들과 근본적으로 차별화된다.
BERT는 다양한 자연어 처리 과제에서 뛰어난 성능을 보여주었으며, 질문 응답, 감성 분석, 개체명 인식, 문장 유사도 판단 등에 널리 활용되고 있다. 특히, BERT는 사전 훈련(Pre-training)과 파인튜닝(Fine-tuning)이라는 두 단계 학습 방식을 통해 소량의 라벨링 데이터로도 높은 정확도를 달성할 수 있다.
기술적 배경
1. 트랜스포머 아키텍처 기반
BERT는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 인코더 부분만을 사용하여 구성된다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)을 기반으로 하며, RNN이나 LSTM과 같은 순차적 처리 방식 대신 병렬 처리를 통해 학습 속도를 획기적으로 향상시켰다. BERT는 이 구조를 활용하여 전체 문장을 동시에 처리하면서도 각 단어 간의 관계를 효과적으로 파악한다.
2. 양방향 언어 모델링
기존의 언어 모델(예: GPT)은 왼쪽에서 오른쪽으로만 문맥을 보는 단방향 구조를 사용했다. 이는 특정 단어의 의미를 추론할 때 뒤에 오는 단어 정보를 활용할 수 없다는 한계가 있었다. 반면 BERT는 MLM(Masked Language Model)이라는 기법을 사용해 문장 내 일부 단어를 마스킹하고, 그 단어를 예측하는 과정을 통해 양방향 문맥을 학습한다.
예를 들어, 문장 "나는 사과를 먹었다"에서 "사과"를 [MASK]로 바꾸고, 앞뒤 문장을 모두 활용해 "사과"가 어떤 단어일지를 예측하는 방식이다.
주요 구성 요소
1. 사전 훈련 과제
BERT는 두 가지 주요 사전 훈련 과제를 통해 언어 이해 능력을 향상시킨다:
-
Masked Language Model (MLM)
입력 문장의 일부 토큰(보통 15%)을 [MASK]로 대체하고, 모델이 원래 단어를 예측하도록 학습한다. 이 과정에서 모델은 좌우 문맥을 모두 고려하여 단어를 추론한다. -
Next Sentence Prediction (NSP)
두 문장이 연속된 문장인지(예: 대화나 문서 내 문장 순서)를 판단하는 과제. 이는 질문 응답이나 문장 간 관계 분석에 유용하다.
2. 토크나이제이션 방식
BERT는 WordPiece 토크나이제이션을 사용하여 서브워드(Subword) 단위로 텍스트를 분할한다. 이는 미등록 단어(OOV: Out-of-Vocabulary) 문제를 완화하고, 다양한 형태의 단어를 효과적으로 처리할 수 있게 한다.
예: "running" → "run" + "##ning"
모델 구조
BERT는 두 가지 주요 버전으로 제공된다:
| 모델 | 레이어 수 | 히든 크기 | 어텐션 헤드 수 | 파라미터 수 |
|---|---|---|---|---|
| BERT-Base | 12 | 768 | 12 | 약 1.1억 |
| BERT-Large | 24 | 1024 | 16 | 약 3.4억 |
- 입력 표현: 각 토큰은 토큰 임베딩(Token Embedding), 세그먼트 임베딩(Segment Embedding, 문장 A/B 구분), 위치 임베딩(Position Embedding)의 합으로 표현된다.
- [CLS] 토큰: 문장의 시작에 추가되는 특수 토큰으로, 분류 과제에서 최종 출력 벡터로 사용된다.
- [SEP] 토큰: 두 문장을 구분하는 데 사용된다.
활용 분야
BERT는 다양한 자연어 처리 과제에서 SOTA(State-of-the-Art) 성능을 달성하며 널리 채택되었다. 주요 적용 분야는 다음과 같다:
- 질문 응답(예: SQuAD 데이터셋)
- 감성 분석
- 의존 구문 분석(Parsing)
- 기계 번역 보조
- 개체명 인식(NER)
- 텍스트 유사도 평가
또한, BERT를 기반으로 한 다양한 변형 모델들이 개발되었다:
- RoBERTa: BERT의 훈련 방식을 최적화한 모델
- DistilBERT: BERT의 경량화 버전
- ALBERT: 파라미터 공유를 통해 효율성을 높인 모델
- KoBERT: 한국어 최적화 버전 (한국어 텍스트 처리에 특화)
장점과 한계
장점
- 높은 정확도: 다양한 NLP 과제에서 뛰어난 성능
- 다양한 파인튜닝 가능성: 사전 훈련된 모델을 소규모 데이터셋에 맞게 재학습 가능
- 양방향 문맥 이해: 단어 의미를 더 정확하게 파악
한계
- 계산 자원 소모 큼: 특히 BERT-Large는 학습 및 추론에 많은 GPU 자원 필요
- 실시간 처리 어려움: 대규모 모델은 지연 시간이 길 수 있음
- 한국어 등 특정 언어에 최적화되지 않음: 기본 BERT는 영어 중심이므로, 다른 언어에는 추가 학습 또는 특화 모델 필요
참고 자료
- Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
- Hugging Face Transformers 라이브러리: https://huggingface.co
- Google AI Blog: Introducing BERT
관련 문서
- 트랜스포머 (Transformer)
- 자연어 처리 (NLP)
- 딥러닝
- 사전 훈련 언어 모델 (Pre-trained Language Model)
- GPT (Generative Pre-trained Transformer)
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