BERT
BERT
요
BERT(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는글(Google)이 018년에 발표한 자연어 처리(N) 분야의 획기적인 언어 모델이다.ERT는 이전의 단방향 언어 모들과 달리 방향 맥락(bidirectional context)을 학습함으로써 단어의 의미를 보다 정확하게 이해할 수 있도록 설계되었다. 이는 자연어 이해 과제에서 높은 성능을 발휘하게 하였으며, 질문 응답, 감성 분석, 개체명 인식, 문장 유사도 판별 등 다양한 NLP 작업에서 새로운 성능 기준을 제시하였다.
BERT는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 특히 인코더 부분만을 활용하여 문장의 의미 표현을 생성한다. 이 모델은 사전 학습(Pre-training)과 파인튜닝(Fine-tuning)의 두 단계로 구성되며, 대량의 텍스트 데이터를 활용해 언어의 일반적인 특성을 먼저 학습한 후, 특정 과제에 맞게 조정하는 방식을 따른다.
아키텍처 및 핵심 원리
트랜스포머 기반 인코더
BERT는 Vaswani 등이 2017년에 제안한 트랜스포머 모델의 인코더(Encoder) 구조를 기반으로 한다. 트랜스포머는 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)과 달리 자기 주의 메커니즘(Self-Attention)을 활용하여 입력 시퀀스의 모든 위치에서 동시에 처리를 가능하게 한다. 이를 통해 장거리 의존성(long-range dependencies)을 효과적으로 포착할 수 있다.
BERT는 다음과 같은 두 가지 주요 구성 요소를 갖는다:
- BERT-Base: 12개의 인코더 레이어, 768차원의 은닉 상태, 12개의 어텐션 헤드
- BERT-Large: 24개의 인코더 레이어, 1024차원의 은닉 상태, 16개의 어텐션 헤드
양방향 맥락 학습
기존 언어 모델(예: GPT)은 왼쪽에서 오른쪽으로 단어를 순차적으로 처리하는 단방향(unidirectional) 방식을 사용하여, 각 단어를 예측할 때 미래의 단어 정보를 활용하지 못했다. 반면 BERT는 MLM(Masked Language Model)이라는 기법을 통해 입력 문장의 일부 단어를 마스킹하고, 양쪽 방향(과거와 미래)의 맥락을 모두 사용하여 마스킹된 단어를 예측함으로써 진정한 양방향 학습을 실현한다.
예를 들어, 문장 "나는 [MASK]를 먹었다"에서 "[MASK]"가 "사과"인지 "밥"인지 판단할 때, 앞뒤의 모든 단어를 고려하여 의미를 추론한다.
다음 문장 예측 (NSP)
BERT는 MLM 외에도 다음 문장 예측(Next Sentence Prediction, NSP)이라는 과제를 통해 문장 간의 관계를 학습한다. 두 문장 A와 B가 주어졌을 때, B가 A의 다음 문장인지(연속성) 아니면 무작위로 선택된 문장인지(비연속성)를 판단하는 이진 분류 과제이다. 이를 통해 문장 간의 논리적 연결, 추론 등 고차원적인 이해 능력을 향상시킨다.
사전 학습 및 파인튜닝
사전 학습 (Pre-training)
BERT는 대규모 텍스트 코퍼스(예: 위키피디아, 북코퍼스 등)에서 사전 학습된다. 이 과정에서 모델은 다음 두 가지 과제를 동시에 해결하며 언어의 일반적인 특성을 학습한다:
- Masked Language Modeling (MLM): 입력 문장에서 무작위로 15%의 단어를 마스킹하고, 이를 복원하는 과제.
- Next Sentence Prediction (NSP): 두 문장이 연속적인지 여부를 판단하는 과제.
이러한 사전 학습은 GPU 또는 TPU 클러스터에서 수일간 진행되며, 매우 많은 계산 자원이 필요하다.
파인튜닝 (Fine-tuning)
사전 학습된 BERT 모델은 특정 NLP 과제(예: 감성 분석, 질의 응답, 개체명 인식 등)에 대해 파인튜닝을 통해 적용된다. 파인튜닝은 기존 가중치를 초기값으로 사용한 후, 특정 과제의 데이터셋으로 추가 학습하는 과정이다. 이 방식은 비교적 적은 데이터와 짧은 시간 안에 높은 성능을 달성할 수 있게 한다.
예를 들어, GLUE 벤치마크의 여러 하위 과제에서 BERT는 기존 최고 성능 모델들을 크게 앞질렀다.
주요 응용 분야
BERT는 다음과 같은 다양한 자연어 처리 과제에 활용된다:
- 감성 분석: 문장의 감정을 긍정/부정으로 분류
- 질의 응답(Question Answering): SQuAD 데이터셋에서 인간 수준에 근접한 성능
- 개체명 인식(NER): 사람, 장소, 조직 등의 명명된 개체 추출
- 문장 유사도 평가: 두 문장이 같은 의미인지 판단 (STS-B)
- 기계 독해: 주어진 지문에서 질문에 답하기
파생 모델 및 영향
BERT의 등장은 NLP 분야에 큰 영향을 미쳤으며, 이를 기반으로 한 다양한 파생 모델들이 등장하였다:
- RoBERTa: BERT를 더 오래, 더 많은 데이터로 학습하고, NSP 과제를 제거한 모델
- ALBERT: 파라미터를 공유하여 메모리 사용을 줄이고 학습 효율을 높임
- DistilBERT: BERT의 지식 증류(Knowledge Distillation) 버전으로, 더 가볍고 빠름
- KoBERT: 한국어에 특화된 BERT 모델
참고 자료
- Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT:-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
- Vaswani, A., et al. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems.
- Hugging Face Transformers 라이브러리: https://huggingface.co
BERT는 자연어 처리의 패러다임을 바꾼 모델로, 현재까지도 연구 및 산업 현장에서 광범위하게 사용되고 있다.
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