BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 2018년 구글 AI에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한다. BERT는 다양한 NLP 작업에서 혁신적인 성능을 보여주었고, 이후 많은 연구 및 응용 모델들의 기초가 되었다.

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

 

BERT의 핵심 아이디어

BERT의 가장 큰 특징은 양방향(bidirectional)으로 문맥을 이해한다는 점이다. 이는 단어의 의미를 파악할 때, 그 단어의 앞뒤 맥락을 동시에 고려한다는 것을 의미한다. 전통적인 NLP 모델들은 주로 단방향(unidirectional) 또는 좌우에서 단방향으로 문장을 이해하지만, BERT는 양방향성을 활용하여 단어의 의미를 더 정확하게 파악한다.

BERT의 주요 구성 요소

1. 트랜스포머 인코더(Transformer Encoder): BERT는 트랜스포머의 인코더 부분만을 사용한다. BERT의 구조는 여러 개의 인코더 레이어로 이루어져 있으며, 각 레이어는 Self-Attention과 피드포워드 뉴럴 네트워크로 구성된다.
2. 사전 학습(Pre-training): BERT는 두 가지 주요 사전 학습 목표를 사용하여 훈련된다.
   • Masked Language Model (MLM): 입력 텍스트에서 랜덤하게 일부 단어를 [MASK] 토큰으로 가리고, 모델이 이 가려진 단어들을 예측하게 한다. 이를 통해 모델은 단어의 앞뒤 맥락을 활용하여 의미를 학습하게 된다.
   • Next Sentence Prediction (NSP): BERT는 두 개의 문장이 주어졌을 때, 두 번째 문장이 첫 번째 문장의 바로 다음 문장인지 아닌지를 예측하도록 학습된다. 이 과정은 문장 간의 관계를 이해하는 데 도움을 준다.
3. 입력 표현(Input Representation): BERT의 입력은 단어 임베딩(Word Embedding), 세그먼트 임베딩(Segment Embedding), 그리고 포지셔널 인코딩(Positional Encoding)을 합쳐서 구성된다.
   • 단어 임베딩: 각 단어를 고정된 크기의 벡터로 표현한다.
   • 세그먼트 임베딩: 두 문장이 입력될 경우, 문장 A와 문장 B를 구분하기 위해 각 문장에 다른 임베딩을 추가한다.
   • 포지셔널 인코딩: 단어의 순서를 표현하기 위해 위치 정보를 더한다.
4. Fine-tuning: BERT는 사전 학습된 모델을 다양한 다운스트림 작업(예: 텍스트 분류, 질문 답변, NER 등)에 맞게 미세 조정(fine-tuning)할 수 있다. Fine-tuning 과정에서 BERT의 사전 학습된 파라미터를 사용하고, 각 작업에 맞는 간단한 추가 계층(예: 선형 계층)을 붙여서 최종 모델을 완성한다.

BERT의 응용 분야

BERT는 매우 다양한 NLP 작업에 활용될 수 있습니다. 주요 응용 분야는 다음과 같다:

1. 텍스트 분류(Text Classification): 입력 문장을 분류하기 위한 작업이다. 예를 들어, 감정 분석(Sentiment Analysis)과 같은 작업에서 BERT는 문장의 감정을 분류하는 데 사용된다.
2. Named Entity Recognition (NER): 문장에서 고유명사, 장소, 날짜 등 특정 엔터티를 식별하는 작업이다. BERT는 문맥을 이해하여 엔터티를 정확하게 추출할 수 있다.
3. 질문 답변(Question Answering): 주어진 질문에 대해, 문서 내에서 정답을 추출하는 작업이다. BERT는 SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)와 같은 데이터셋에서 매우 높은 성능을 기록했다.
4. 문장 유사도 평가(Sentence Similarity): 두 문장이 의미적으로 유사한지를 평가하는 작업이다. BERT는 문장의 의미를 잘 이해하여 유사도를 판단할 수 있다.

BERT의 성능

BERT는 여러 NLP 벤치마크에서 새로운 기록을 세우며 그 우수성을 입증했다. 특히, BERT는 SQuAD, GLUE(General Language Understanding Evaluation), SWAG(Situations With Adversarial Generations) 등 다양한 데이터셋에서 뛰어난 성능을 발휘하였다.

BERT의 변형 및 후속 연구

BERT의 성공 이후, 다양한 변형 모델들이 등장했다.

• RoBERTa: BERT의 사전 학습 과정에서 몇 가지 변경 사항을 적용하여 성능을 더 높인 모델이다.
• DistilBERT: BERT의 경량화된 버전으로, 빠른 속도와 적은 자원으로 비슷한 성능을 낼 수 있도록 설계되었다.
• ALBERT: BERT의 효율성을 개선하여 파라미터 수를 줄인 모델이다.
• GPT 시리즈: BERT와 달리 트랜스포머의 디코더 부분을 사용하며, 단방향으로 텍스트를 생성하는 모델이다.

BERT는 트랜스포머 기반의 혁신적인 언어 모델로, 자연어 처리의 다양한 작업에서 획기적인 성능을 보였다. BERT의 사전 학습과 Fine-tuning 방법론은 NLP의 패러다임을 바꾸었고, 이후 많은 후속 연구에 영감을 주었다. BERT는 현재도 NLP 모델링의 중요한 기초 기술로 사용되고 있다.