[19′ NAACL] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

This entry is part 3 of 10 in the series Language Model

1. 들어가며

자연어 처리 분야에서는 다양한 모델이 제안되어 왔습니다. 그러나 대부분의 모델들은 특정 작업에 대해 특화된 아키텍처를 필요로 했으며, 이는 모델의 범용성을 제한했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)가 제안되었습니다. 이번 글에서는 BERT의 핵심 개념과 구조, 그리고 그 성능과 의의에 대해 깊이 있게 다뤄보겠습니다.

첫 번째 섹션에서는 GPT-1과 같은 기존 모델들의 한계를 살펴볼 것입니다. GPT-1의 Unidirectional 학습 방법은 일부 작업에서는 효과적이었지만, 다양한 NLP 작업에서의 범용성을 제한했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 BERT는 양방향 컨텍스트를 활용하여 더욱 강력한 표현 학습 능력을 제공합니다.

다음 섹션에서는 BERT의 두 단계 학습 방법과 아키텍처, 그리고 입력/출력 표현에 대해 상세히 설명합니다. BERT는 pretraining과 fine-tuning 두 단계로 구성되어 있어, 다양한 NLP 작업에 유연하게 적용할 수 있습니다. 이를 통해 BERT는 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 기존 모델들의 한계를 극복합니다.

세 번째 섹션에서는 BERT의 Pretraining 과정을 자세히 살펴봅니다. Masked LM과 Next Sentence Prediction 두 가지 방법을 사용하여 모델을 사전 학습합니다. 이 과정에서 BERT는 대량의 텍스트 데이터에서 풍부한 언어 표현을 학습합니다.

다음으로, Fine Tuning 과정에 대해 간략히 소개합니다. 이 과정을 통해 BERT는 특정 작업에 더욱 특화된 성능을 발휘할 수 있습니다. Fine Tuning을 통해 BERT는 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 기존 모델들의 성능을 뛰어넘습니다.

다섯 번째 섹션에서는 BERT의 실험 결과를 공유합니다. 여러 NLP 작업에서의 성능 비교와 ablation 실험 결과를 통해 BERT의 효과를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 BERT의 강력한 성능과 범용성을 확인할 수 있습니다.

여섯 번째 섹션에서는 BERT와 GPT-1의 차이점을 비교 분석합니다. 아키텍처, 학습 방법, 특화된 기능, 데이터 처리 방향 등 여러 측면에서 두 모델을 비교합니다. 이를 통해 BERT와 GPT-1의 각각의 장단점을 이해할 수 있습니다.

다음 섹션에서는 BERT의 장단점에 대해 상세히 분석합니다. BERT의 강점과 약점을 이해함으로써, 언제 BERT를 사용하는 것이 적절한지에 대한 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 BERT의 적절한 활용 방법을 이해할 수 있습니다.

마지막 섹션에서는 BERT의 의의에 대해 논의합니다. BERT는 NLP 분야에 어떤 영향을 미쳤는지, 그리고 앞으로 어떻게 발전될 수 있는지에 대해 탐구합니다. BERT의 영향력과 미래의 발전 가능성을 통해, BERT의 중요성을 이해할 수 있습니다.

이러한 주제들을 통해, BERT의 전반적인 이해를 돕고, BERT를 효과적으로 활용하는 방법에 대한 통찰력을 얻기를 바랍니다!

2. 기존 방법의 문제점

이번 챕터에서는 BERT가 풀고자 했던 기존 방법의 문제점을 살펴보겠습니다. 이 당시 대표적인 기존 방법이라고 하면 ELMO, GPT-1 등이 있는데요. 이들의 공통적인 한계는 무엇이었을까요? 바로 한방향으로만 학습(Unidirectional)해야 한다는 점입니다. GPT-1는 Transformer의 Decoder를 토대로 구성되어 있죠. 따라서 Autoregressive한 방식으로 입력으로 순차적으로 받습니다. 그리고 나서 다음 단어를 예측하는 방법을 통해 학습하죠.

BERT의 저자들은 이러한 한 방향 학습 방법보다, 양방향 학습 방법이 더 유리하다고 주장합니다. GPT-1과 같이 한 방향으로 순차적으로 입력을 받는 학습 방법도 유리한 분야가 있습니다. 바로 다음 단어 생성하기 문제입니다. GPT를 토대로 사람과 대화하는 chatGPT 서비스가 출시된 이유이죠. 하지만 대부분의 NLP 문제는 이보다 더 긴 Context를 이해하고 대답하는 능력이 필요합니다. 대표적으로 Question Answering 문제를 생각해보죠. 이 문제에서는 문제 상황과 질문을 토대로 대답을 해야 하는데요. 이를 위해서는 양방향으로 문맥을 추출하는 방법이 더 유리합니다.

3. BERT

이러한 이유로 BERT에서는 양방향으로 문장을 읽으며 문맥을 이해할 수 있는 모델 개발에 초점을 맞춥니다. 이러한 배경을 바탕으로 BERT의 제안 방법을 살펴보겠습니다.

3-1. 전체 구성

BERT도 GPT-1과 동일하게 먼저 Pretraining을 하고 Fine Tuning을 하는 구조입니다.

그림1. BERT 학습 방법
그림1. BERT 학습 방법

위 그림은 BERT의 학습 단계인 Pre-Training과 Fine Tuning 과정을 표현하고 있습니다. 먼저 Pretraining 단계에서는 2가지 방법을 사용하여 모델을 학습합니다. 첫 번째 방법은 입력 문장의 일부 단어를 가린뒤, 단어를 맞추는 Mask Prediction입니다. 두 번째 방법은 두개 문장을 입력으로 받아 두 번째 문장이 첫 번째 문장의 다음 문장인지 맞추는 Next Sentence Prediction 입니다. Pretraining에 대한 내용은 아래에서 자세히 살펴보겠습니다.

이렇게 Pretraining이 완료된 BERT는 일정 부분 언어를 이해하게 됩니다. 문장의 일부 단어를 맞추고, 두 문장의 관계를 맞추기 위해서는 각 단어의 관계, 문장 구성 등 언어를 일정 부분 이해해야 하기 때문이죠. 하지만 특정 문제에 특화되어 더욱 성능을 높이기 위해서는 Fine Tuning 단계가 필요한데요. 위 그림에서 표현한 것 처럼 Fine Tuning은 Pretraining된 모델을 기반으로 학습을 시작합니다. 그리고 말 그대로 해당 문제 데이터셋을 사용하여 모델 가중치를 미세조정 (Fine Tuning) 해주게 됩니다. 이러한 Fine Tuning 과정에 대해서도 아래에서 자세히 살펴보겠습니다.

3-2. Architecture

다음은 BERT Architecture를 살펴보겠습니다. BERT는 Transformer의 Encoder를 기반으로 구성되어 있습니다. 이는 GPT 시리즈와 결정적인 차이인데요. GPT 시리즈는 Transformer의 Decoder를 기반으로 구성되어 있습니다. BERT는 왜 Transformer의 Encoder를 기반으로 모델을 구성했을까요? 이렇게 구성했을때의 장점은 무엇일까요?

BERT는 양방향 학습이 가능한 모델 제작을 목표로 개발했다고 앞에서 언급했는데요. BERT Architecture를 이해하기 위해 이 부분이 아주 좋은 힌트가 될 수 있습니다. 양방향 학습을 위해서는 Encoder 구조가 유리할까요, Decoder 구조가 유리할까요? Transformer 구조를 다시 한번 생각해볼게요.

그림2. Transformer Architecture
그림2. Transformer Architecture

위 그림은 Transformer의 구조를 표현한 그림입니다. 왼쪽은 Encoder를, 오른쪽은 Decoder를 표현하고 있습니다. Decoder의 역할을 생각해볼게요. 번역 문제를 예시로 생각해보면, Decoder는 번역해야할 전체 정보와, 지금까지 번역한 정보를 입력 받습니다. 그리고 나서 다음으로 번역되어야 하는 단어를 예측하죠. 이러한 특성으로 인해 Transformer의 Decoder는 데이터를 순차적으로 처리할 수밖에 없습니다. 지금까지 번역한 단어들을 순차적으로 업데이트하며 Autoregressive 방식으로 재입력 받으며 번역해야 하기 때문이죠.

반면 Encoder는 입장이 다릅니다. Transformer에서 Encoder의 역할은 주어진 문장에서 각 단어들 간의 상관관계를 고려하여 데이터를 재구성해주는 것입니다. 단어를 순차적으로 입력 받을 필요가 없죠. 다시 문장 번역 문제를 생각해볼게요. Encoder는 번역해야 할 문장 전체를 한번에 입력 받습니다. 그리고 이 문장에서 단어들간 관계를 고려하여 Self Attention 결과에 따라 가중치를 반영해주죠. 여기까지가 Encoder의 역할입니다. 즉, Encoder는 단방향 처리도, 양방향 처리도 가능한 구조라는 거죠. 이러한 이유로 BERT에서는 Transformer의 Encoder를 기반으로 모델을 구성합니다.

3-3. Input/Output Representation

그렇다면 BERT에서 입력과 출력 데이터는 어떻게 구성해줄까요? 위에서 BERT는 두 개 문장 관계를 예측하는 방법으로 Pretraining을 한다고 언급했는데요. 그렇다면 두 개 문장을 입력을 받아야 할텐데요. 이 전체 문장 덩어리는 어떻게 구성하여 처리할까요?

그림3. Input / Output Representation
그림3. Input / Output Representation

위 그림은 BERT의 Input/Output Representation 방법을 표현한 그림입니다. 입력 단어들은 크게 세 가지 Embedding을 사용해서 최종적으로 BERT가 처리할 수 있는 데이터로 변환됩니다.

첫 번째는 Token Embedding 입니다. 이는 대부분의 LLM에서 공통적으로 사용되는 방법인데요. 사람이 사용하는 단어를 딘러닝 모델들이 이해할 수 있는 고차원 벡터로 변환하는 역할을 합니다. BERT에서는 Wordpiece Tokenizer를 사용했습니다. 이때 입력 받은 단어 외에 특수 토큰들이 존재하는데요.
[CLS]는 Classification을 상징하는 토큰입니다. 최종적으로 Classification을 위해 사용되는 토큰을 말합니다. 즉 입력 받은 모든 단어들을 대표할 토큰이 되는 것이죠. 모든 연산을 거쳤을때 문장의 모든 정보는 이 [CLS] 토큰에 압축되고, 따라서 이 [CLS] 토큰만을 사용하여 이후 Task를 수행합니다.
다음으로 [SEP] 토큰이 있는데요. 이는 Separation, 즉 문장간 분리를 의미하는 토큰입니다. 여러 문장을 입력 받았을때, 각 문장을 구분해주는 표현이 있어야겠죠. 사람의 언어에서는 구두점(.)에 해당하겠네요. 이를 위해 [SEP] 토큰을 사용합니다.

두 번째는 Segment Embedding 입니다. 예를 들어 다음 문장을 예측하는 문제를 생각해볼게요. 2개의 Text를 한번에 입력 받아야 하는데요. 무엇이 첫번째 Text 이고, 무엇이 두번째 Text 인지를 모델에게 알려줘야겠죠. 이를 위해 사용하는 것이 Segment Embedding 입니다. 두 개 문장에 각각 서로 다른 Embedding을 더해주는 것이죠. 모델은 이를 통해 무엇이 첫 번째 Text이고, 무엇이 두 번째 Text 인지 알 수 있습니다.

세 번째는 Positional Embedding 입니다. 이는 입력된 데이터에서의 순서를 의미합니다. Transformer는 입력 데이터의 순서를 고려하지 않으므로, 순서를 구분해주기 위한 Positional Encoding이 필요합니다. 이는 Transformer에서와 동일한 방법으로 적용해줍니다.

4. Pretraining

지금까지 BERT의 전체적인 구성에 대해 살펴봤습니다. 이번 챕터에서는 BERT 논문의 핵심 부분 중 하나인 Pretraining 방법에 대해 살펴보겠습니다.

4-1. Masked LM

첫 번째 pretraining 방법은 Masked LM 입니다. 입력 문장의 일부 단어를 지우는 거에요. 그리고 이렇게 지운 문장을 모델에게 입력해주고 지워진 단어를 예측하도록 학습하는 거죠. 예를 들어볼게요. 원래 “I have a pen” 이라는 문장이 있었다고 가정하겠습니다. 이때 Masking을 적용하여 모델은 “I have a [MASK]” 문장을 입력 받는 것이죠. 정확하게는 Masking 처리된 토큰의 마지막 Hidden Vector를 Softmax에 통과시켜 정답 단어를 예측하도록 학습합니다. 이렇게 전체 문장의 15%를 Masking 하여 학습을 진행합니다.

하지만 이대로 진행하면 문제가 좀 있는데요. BERT 입장에서 한번 생각해볼게요. 지금 하고 있는 작업은 Pretraining 이잖아요. 말하자면 몸풀기 인거죠. 진짜 잘해야 되는 시험은 이게 아니고요. 진짜로 해야 되는 시험은 문장 분류하기 (Classification) 같은 다양한 NLP 문제죠. 그런데 BERT는 [MASK] 토큰에 대해서만 실제 단어가 무엇인지 예측하도록 학습한다? 이 말은 [MASK] 토큰이 아니면 예측할 수 없다는 말과 동일하죠. 이래서는 곤란하잖아요.

그래서 BERT에서는 약간의 트릭을 추가합니다. 전체 단어의 15%를 Masking 처리한다고 했는데요.
이 15% 중에서 10%는 랜덤 토큰으로 바꿔줍니다. 예를 들어 아까와 같이 “I have a pen” 문장을 생각해볼게요. 이번에는 pen을 [MASK] 토큰이 아닌 wallet 이라는 단어로 바꿔주는 겁니다. 그리고는 이 wallet 자리에 원래 어떤 단어가 있어야했는지를 맞추도록 학습하는거죠.
두 번째로 15% 중에서 10%는 [MASK] 토큰으로 변환하지 않고 그대로 놔둡니다. 모델 입장에서는 정답을 보고 정답을 맞추는 셈이 되죠.
이러한 방법을 사용해서 BERT는 꼭 [MASK] 토큰에 대해서만 단어를 예측하는게 아님을 알게 됩니다. 덕분에 어떠한 위치의 단어에 대해서도 문맥을 고려하여 적절한 단어를 예측할 수 있는 능력을 갖게 되죠.

4-2. Next Sentence Prediction

두 번째 Pretraining 방법은 Next Sentence Prediction 입니다. 말 그대로 다음 문장을 예측하는 문제인데요. 사실 다음 문장을 예측해서 생성하는건 아니고요. 입력으로 두개의 문장을 받을겁니다. 그리고 두 번째 문장이 첫 번째 문장의 다음에 오는 문장인지를 맞추는 Binary Classification을 학습하는 것이죠.

이러한 문제를 위한 데이터 구성 방법은 이렇습니다. 먼저 텍스트 코퍼스 전체에서 문장 쌍을 추출합니다. 이렇게 추출한 문장 쌍들은 전부 이어진 문장이기에, BERT는 1로 구분하도록 학습해야 하는 데이터죠. 이제 이 문장쌍 50%의 두 번째 문장을 임의의 문장으로 바꿔줍니다. 이렇게 바뀐 50%의 데이터는 다음 문장에 해당 안되겠죠. 따라서 BERT가 0으로 구분해야 하는 데이터입니다.

이렇게 BERT는 입력 받은 두개 문장에 대해 Binary Classification을 학습함으로써 문장의 이어짐 여부를 학습할 수 있습니다. 이러한 Next Sentence Prediction 문제는 Maksed LM 문제와 학습 목표가 조금 다른데요. Masked LM은 숨겨진 단어를 예측하는 문제잖아요. 따라서 모델 입장에서는 단어에 초점을 맞추게 됩니다. 반면 Next Sentence Prediction 문제는 두 문장의 관계를 파악해야 하는 문제죠. 따라서 모델 입장에서는 문장에 초점을 맞춰야 하고, 더욱 넓은 범위의 이해를 요구합니다. 이렇게 BERT는 상호 보완적인 두 가지 Pretraining 방법을 동시에 사용하여 더욱 다채로운 성능을 갖는 언어 모델이 될 수 있었습니다.

5. Fine Tuning

다음은 이렇게 Pretraining을 완료한 모델이 각 문제에 맞춰 Fine Tuning 하는 방법을 살펴보겠습니다. 사실 BERT의 핵심은 Pretraining이고, Fine Tuning에서는 특별한 주목할 만한 포인트가 없습니다.

일반적인 Fine Tuning 절차를 따르는데요. 먼저 Pretraining 완료된 BERT 모델을 로드하고요. 특정 작업에 맞도록 출력 Layer를 추가 구성해줍니다. 이제 준비된 특정 작업 데이터로 Fine Tuning 학습을 해줍니다. 이때 적절한 Learning Rate 등 다양한 하이퍼파라미터 튜닝 작업이 필요하겠죠.

6. 실험 결과

여기까지 BERT의 제안 방법을 자세히 살펴봤습니다. 이번 챕터에서는 실험 결과를 통해 제안 방법의 효과를 확인해보겠습니다.

6-1. 성능 비교

먼저 성능 비교 실험 결과를 살펴보겠습니다.

그림4. 성능 비교 실험 결과
그림4. 성능 비교 실험 결과

위 그림은 다양한 데이터셋에 대한 다양한 모델의 성능을 비교한 표입니다. 여기서 주목해야 할 포인트는 크게 두가지 입니다.

첫 번째는 OpenAI GPT와 BERTBASE의 성능 비교입니다. 이 두 모델은 거의 동일한 크기를 갖고 있는데요. 모든 데이터셋에서 BERT의 성능이 GPT-1 보다 높은 모습을 볼 수 있습니다. 이를 통해 BERT가 제안한 Encoder 구조에 양방향으로 학습하는 방법과 두 가지의 Pretraining 이 효과적이었음을 알 수 있습니다.

두 번째는 BERTBASE와 BERTLARGE의 성능 비교입니다. 모든 데이터셋에서 LARGE 모델의 성능이 BASE 모델보다 좋은데요. 이를 통해 BERT는 사이즈가 커질수록 성능이 더 좋아짐을 알 수 있습니다.

6-2. Pretraining 효과

다음은 Pretraining 종류에 따른 Ablation 실험 결과를 살펴보겠습니다.

그림5. Pretraining 효과
그림5. Pretraining 효과

위 그림은 다양한 Pretraining 방법에 따른 성능을 비교한 표입니다. 두 번째 행인 No NSP는 Next Sentence Prediction 학습을 하지 않은 모델을 의미합니다. 세 번째 행의 LTR은 GPT와 같이 한방향 학습 모델을 의미합니다. 이 표를 통해 두 가지 시사점을 얻을 수 있습니다.

첫 번째는 Next Sentence Prediction의 효과입니다. 첫번째, 두번째 행을 비교해보면 NSP를 하지 않았을때 성능이 하락하는 모습을 볼 수 있는데요. 이를 통해 NSP가 모델로 하여금 언어 능력을 향상하는데 도움을 준다는 사실을 알 수 있습니다.

두 번째는 양방향 학습의 효과입니다. 두번째, 세번째 행을 비교해 보면 한방향 학습을 했을때 성능이 하락하는 모습을 볼 수 있습니다. 이를 통해 BERT가 제안하는 양방향 학습이 모델로 하여금 언어 능력을 향상하는데 도움을 준다는 사실을 알 수 있습니다.

6-3. Model Size 효과

다음은 Model Size에 따른 Ablation 실험 결과를 살펴보겠습니다.

그림6. Model Size 효과
그림6. Model Size 효과

위 그림은 다양한 사이즈의 BERT에 대한 성능 측정 결과를 나타낸 표입니다. 전체적으로 모델 사이즈가 증가할 수록 성능이 좋아지는 모습을 볼 수 있는데요. 이를 통해 Model Size 증가는 큰 Scale의 문제에서뿐만 아니라 작은 Scale 문제에서도 성능 향상에 도움을 준다는 사실을 알 수 있습니다.

7. BERT vs GPT-1

여기까지 BERT 논문의 주요 내용을 살펴봤습니다. BERT는 GPT에 대항하기 위한 모델이라고도 할 수 있는데요. 이러한 이유로 본문에서도 중간 중간 GPT와 비교하는 내용을 언급했습니다. 이번 챕터에서는 전체적으로 BERT와 GPT-1 과의 차이에 대해 정리해보겠습니다.

먼저 Architecture 부분입니다.
GPT-1은 Transformer의 Decoder를 베이스로 모델을 구성했습니다. 이는 다음 단어를 예측해야 하는 GPT-1의 특성 때문이었죠.
반면 BERT는 Transformer의 Encoder를 베이스로 모델을 구성했습니다. 이는 마찬가지로 Mask 단어와 두 문장간의 관계를 예측해야 하는 BERT의 특성 때문이었습니다.

두 번째는 학습 방법입니다.
GPT-1은 다음 단어를 예측하며 Pretraining을 수행했습니다.
반면 BERT는 두가지 방법을 같이 사용했는데요. 첫 번째는 Masking된 단어를 예측하는 것입니다. 두 번째는 두 문장을 입력 받아 관계를 예측하는 것입니다.

세 번째는 기능입니다. 이는 위의 두 가지 차이점에 주목하면 이해할 수 있는데요.
GPT-1은 텍스트 생성 작업에 특화되어 있습니다. 이는 GPT-1은 애초에 다음 단어를 생성하도록 학습했기 때문이죠.
반면 BERT는 다양한 NLP Task에서 더 좋은 성능을 내도록 설계되어 있습니다. 따라서 GPT-1 보다 대부분의 NLP 문제에서 좋은 성능을 보였죠.

네 번째는 데이터 처리 방식입니다.
GPT-1은 한방향으로 데이터를 처리합니다.
반면 BERT는 양방향으로 데이터를 해석합니다.

8. 장단점

이번에는 BERT의 장단점에 대해 생각해보겠습니다.

8-1. 장점

첫 번째 장점은 문맥 이해력입니다. BERT는 양방향으로 데이터를 처리하죠. 따라서 GPT 대비 문맥 정보를 더 잘 포착합니다. 이는 다양한 문제에서 GPT보다 높은 성능을 통해 확인할 수 있습니다.

두 번째 장점은 Fine Tuning의 용이함입니다. BERT는 대규모 데이터셋에서 Pretraining 한 뒤 작은 데이터셋에서 Fine Tuning을 수행하는데요. 이러한 방법을 통해 다양한 NLP 문제에서 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.

세 번째 장점은 다양한 작업 수행이 가능하다는 점입니다. BERT는 Architecture 변경 없이 Fine Tuning 을 진행하는데요. 이는 BERT의 범용성을 높여주는 하나의 요인이 됩니다.

8-2. 단점

첫 번째 단점은 계산 비용입니다. BERT는 GPT-1과 마찬가지로 기존 모델대비 엄청나게 많은 파라미터를 갖습니다. 이로 인해 학습과 추론에 상당한 계산 비용이 요구됩니다.

두 번째 단점은 메모리 요구량입니다. 첫 번째 단점과 동일한 맥락에서 BERT를 사용하기 위해서는 엄청나게 많은 메모리가 요구됩니다.

세 번째 단점은 대량의 학습 데이터가 필요하다는 점입니다. BERT의 장점은 강력한 Pretraining 성능인데요. 하지만 이를 위해서는 엄청난 양의 텍스트 데이터가 필요합니다. 이로 인해 BERT는 일반 개인이 쉽게 학습할 수 없다는 한계가 있습니다.

9. 의의

마지막으로 BERT의 의의에 대해 생각해보겠습니다. BERT는 자연어 처리 분야에서 큰 변화를 가져왔습니다. BERT의 성공은 깊은 양방향 문맥 표현이 NLP 작업에서 중요하다는 것을 보여줍니다. 또한, BERT는 전이 학습의 효과를 최대화하여 다양한 NLP 작업에서 SOTA 성능을 달성하였습니다. 이로 인해 BERT는 다양한 NLP 작업과 응용 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

10. 마치며

이 글을 통해, BERT의 핵심 개념, 구조, 그리고 성능에 대해 깊이 있게 알아보았습니다. BERT의 양방향 컨텍스트 학습 능력은 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 기존의 Unidirectional 모델들의 한계를 극복합니다. BERT의 두 단계 학습 방법은 모델을 다양한 작업에 유연하게 적용할 수 있게 해주며, 이를 통해 BERT는 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다.

Pretraining과 Fine Tuning 과정을 통해, BERT는 대량의 텍스트 데이터에서 풍부한 언어 표현을 학습하고, 특정 작업에 더욱 특화된 성능을 발휘합니다. 실험 결과 섹션에서는 BERT의 여러 NLP 작업에서의 성능을 확인하며, 이를 통해 BERT의 강력한 성능과 범용성을 확인할 수 있었습니다.

BERT와 GPT-1의 비교를 통해, 두 모델의 차이점과 각각의 장단점을 이해할 수 있었습니다. 이를 통해, 각 모델의 적절한 활용 방법에 대한 인사이트를 얻을 수 있었습니다. BERT의 장단점 섹션에서는 BERT의 강점과 약점을 상세히 분석하며, BERT의 적절한 활용 방법을 이해할 수 있었습니다.

마지막으로, BERT의 의의 섹션에서는 BERT가 NLP 분야에 미친 영향과 앞으로의 발전 가능성에 대해 탐구했습니다. BERT의 영향력과 미래의 발전 가능성을 통해, BERT의 중요성을 이해할 수 있었습니다.

이 글을 통해 BERT에 대한 깊은 이해를 얻으셨기를 바랍니다. BERT의 세계는 광대하며, 이를 통해 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 달성할 수 있습니다. 앞으로도 BERT와 같은 강력한 모델들이 계속해서 발전해 나갈 것이며, 이를 통해 NLP 분야는 더욱 성장할 것입니다.

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