Masked Language Modeling
Masked Language Modeling
개요
Masked Language Modeling(MLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 자기지도 학습(Self-Supervised Learning) 기법으로, 언어 모델을 사전 훈련(Pre-Training)하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 기법은 입력 텍스트의 일부 토큰을 무작위로 마스킹한 뒤, 모델이 해당 토큰을 문맥적으로 예측하도록 유도하여 언어의 양방향 표현(Bidirectional Representation)을 학습합니다. 구글의 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델에서 처음 제안된 이 기법은 NLP 분야의 패러다임을 변화시키며 다양한 변형 모델의 기반이 되었습니다.
기본 원리
마스킹 전략
MLM은 입력 토큰의 15%를 무작위로 선택해 다음 규칙에 따라 처리합니다:
- 80%: [MASK] 토큰으로 대체
- 10%: 다른 임의의 단어로 대체
- 10%: 원래 단어 유지
이러한 전략은 모델이 단순히 마스킹된 토큰을 기억하는 것이 아니라, 문맥적 의미를 깊이 이해하도록 유도합니다.
양방향 문맥 활용
기존 언어 모델(예: GPT)이 단방향(좌측 또는 우측) 문맥만을 활용했다면, MLM은 입력 전체의 양방향 문맥을 동시에 고려합니다. 이는 Transformer 아키텍처의 Self-Attention 메커니즘 덕분에 가능하며, 단어 간 복잡한 관계를 포착할 수 있습니다.
학습 과정
단계별 흐름
- 데이터 준비: 대규모 텍스트 코퍼스(예: 위키피디아)를 토큰화하고 마스킹 적용
- 모델 입력: 마스킹된 텍스트를 인코더에 입력
- 예측 계산: 각 마스킹된 위치에서 어휘집(Vocabulary) 내 모든 단어의 확률 분포 계산
- 손실 최적화: 교차 엔트로피 손실(Cross-Entropy Loss)을 통해 모델 파라미터 업데이트
기술적 세부 정보
- 손실 함수:
$ L = -\sum_{i \in \text{masked positions}} \log P(w_i | w_{\text{context}}) $ - 동적 마스킹: 각 훈련 에포크에서 새로운 마스킹 패턴 생성
- 어휘집 크기: 일반적으로 30,000개 이상의 서브워드 단위 사용
# 간단한 MLM 훈련 예제 (의사코드)
input_text = "오늘 날씨는 [MASK]입니다."
masked_positions = [3] # "맑아"가 마스킹된 위치
predicted_token = model(input_text) # Output: "맑아"
loss = cross_entropy_loss(predicted_token, "맑아")
응용 분야
주요 활용 사례
| 분야 | 적용 예시 |
|---|---|
| 텍스트 분류 | 감정 분석, 스팸 감지 |
| 질문 답변 | BERT 기반 QA 시스템 (SQuAD 데이터셋) |
| 개체명 인식(NER) | 사람, 장소, 조직명 추출 |
| 번역 품질 평가 | BLEU, ROUGE 지표 보완 |
전이 학습(Transfer Learning)
MLM을 통해 사전 훈련된 모델은 파인튜닝(Fine-Tuning)을 통해 다양한 downstream task에 적응됩니다. 예를 들어, BERT는 11개의 NLP 태스크에서 SOTA 성능을 달성한 바 있습니다.
장단점 분석
장점
- 문맥 이해력 향상: 양방향 학습으로 의미를 정확히 파악
- 데이터 효율성: 라벨이 없는 텍스트로 훈련 가능
- 다양성: 다양한 언어 구조 학습 가능
단점
- 계산 비용: GPU/TPU 자원 다량 소요
- 의존성: 대규모 훈련 데이터 필요
- 제한된 추론 능력: 생성형 작업에는 부적합
관련 모델 및 기술
주요 변형 모델
| 모델명 | 특징 | 개선점 |
|---|---|---|
| BERT | 최초의 MLM 기반 모델 | 기본 프레임워크 제공 |
| RoBERTa | 동적 마스킹 및 더 큰 배치 크기 적용 | 학습 안정성 향상 |
| ELECTRA | 감별자(Discriminator) 대신 생성자(Generator) 사용 | 학습 효율성 증대 |
대체 기법
- Denoising Autoencoders: 노이즈가 있는 입력 복원
- Contrastive Learning: 긍정/부정 샘플 비교 학습
결론
Masked Language Modeling은 NLP 분야의 혁신적 기법으로, 언어 모델의 사전 훈련 방식을 재정의했습니다. 이 기법은 단순한 텍스트 예측을 넘어, 문맥적 의미 이해와 전이 학습 능력을 향상시키며 다양한 응용 분야에 기여하고 있습니다. 향후 연구에서는 계산 효율성 개선과 생성형 작업 확장을 위한 접근이 지속될 전망입니다.
참고 자료
- Devlin, J. et al. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv:1810.04805
- Liu, Y. et al. (2019). RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. arXiv:1907.11692
- Clark, K. et al. (2020). ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators. ICLR 2020
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