BERT(트랜스포머의 양방향 인코더 표현)

Bert의 작동 방식

BERT의 핵심 혁신은 트랜스포머 아키텍처에 기반한 양방향 학습 방식에 있습니다. 텍스트를 순차적으로 읽는 이전 모델과 달리 BERT의 주의 메커니즘은 전체 문장을 한 번에 고려할 수 있습니다. 사전 훈련 중에 이러한 양방향 이해를 달성하기 위해 BERT는 두 가지 주요 전략을 사용합니다:

1. 마스크 언어 모델(MLM): 이 작업에서는 문장의 일부 단어가 무작위로 숨겨지거나 '마스크'되며, 모델의 임무는 마스크가 벗겨진 주변의 단어를 기반으로 원래의 마스크된 단어를 예측하는 것입니다. 이를 통해 모델은 양방향에서 심층적인 문맥 관계를 학습해야 합니다.
2. 다음 문장 예측(NSP): 모델에 두 개의 문장이 주어지면 두 번째 문장이 원본 텍스트에서 논리적으로 첫 번째 문장을 따르는 문장인지 예측해야 합니다. 이는 BERT가 문장 관계를 이해하는 데 도움이 되며, 이는 질문 답변 및 단락 분석과 같은 작업에 매우 중요합니다.

대규모 텍스트 코퍼스에 대한 이러한 광범위한 사전 학습을 마친 BERT는 미세 조정이라는 프로세스를 통해 특정 작업에 맞게 조정할 수 있습니다. 여기에는 소규모의 작업별 데이터 세트에 대해 모델을 추가로 학습시키는 작업이 포함되므로 개발자와 연구자에게 매우 유용한 도구가 됩니다. 사전 훈련된 많은 BERT 모델은 Hugging Face와 같은 플랫폼을 통해 액세스할 수 있습니다.

실제 애플리케이션

언어의 뉘앙스를 이해하는 BERT의 능력은 다양한 실제 인공지능(AI) 애플리케이션에서 상당한 개선을 이끌어냈습니다:

• 검색 엔진: Google 검색은 사용자 검색어, 특히 대화형 또는 복잡한 검색어를 더 잘 이해하여 보다 관련성 높은 검색 결과를 제공하기 위해 BERT를 도입한 것으로 유명합니다. 예를 들어, BERT는 "누군가 약국에서 약을 구할 수 있나요"와 같은 검색어의 의도를 파악하는 데 도움이 되는 "for" 및 "to"와 같은 전치사의 중요성을 이해합니다.
• 챗봇 및 가상 비서: BERT는 챗봇과 가상 비서가 사용자 요청을 보다 정확하게 이해하고, 대화의 맥락을 유지하며, 고객 서비스, 예약 시스템 및 정보 검색에서 보다 유용한 응답을 제공할 수 있도록 기능을 향상시킵니다.
• 감정 분석: 기업은 BERT 기반 모델을 사용하여 고객 리뷰, 소셜 미디어 댓글, 설문조사 응답을 분석하여 여론과 제품 피드백을 보다 정확하게 측정할 수 있습니다.
• 텍스트 요약 및 질문 답변: BERT를 미세 조정하여 긴 문서를 자동으로 요약하거나 주어진 텍스트 구절을 기반으로 질문에 답하는 시스템을 만들 수 있습니다. 이는 스탠포드 질문 답변 데이터세트(SQuAD)와 같은 데이터세트를 벤치마킹한 것입니다.

버트와 다른 모델

BERT를 다른 AI 모델과 구별하는 것이 중요합니다:

• GPT: 둘 다 트랜스포머 기반 LLM이지만, BERT는 인코더 전용 모델로 양방향에서 문맥을 이해하도록 설계되었습니다. 따라서 감성 분석, 명사 인식(NER), 텍스트 분류와 같은 분석 작업에 탁월합니다. 반면, GPT 모델은 디코더 중심이며 한 방향(왼쪽에서 오른쪽)으로 텍스트를 읽으므로 새롭고 일관된 텍스트를 생성하는 데 최적화되어 있습니다.
• 컴퓨터 비전 모델과 비교: BERT는 텍스트를 처리하고 이해하며, 이는 Ultralytics YOLO와 같은 컴퓨터 비전(CV) 모델과는 근본적으로 다릅니다. YOLO11과 같은 비전 모델은 이미지와 비디오의 픽셀을 분석하여 객체 감지나 인스턴스 분할과 같은 작업을 수행합니다. BERT가 언어를 해석하는 동안, 이 모델이 대중화시킨 트랜스포머 아키텍처는 CV의 발전에 영감을 주어 RT-DETR과 같은 모델에 사용되는 비전 트랜스포머(ViT) 와 같은 모델로 이어졌습니다.

울트라틱스 허브와 같은 플랫폼은 트랜스포머 원칙에 기반한 모델을 포함해 다양한 AI 모델의 훈련과 배포를 용이하게 합니다. BERT 및 이와 유사한 모델의 개발에는 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 표준 머신 러닝 프레임워크가 사용되는 경우가 많습니다.