BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Bidirectional Encoder Representations from Transformers의 약자인 BERT는 Google에서 개발한 혁신적인 언어 모델입니다. 2018년 연구 논문에서 소개된 BERT는 왼쪽과 오른쪽(양방향) 모두에서 주변 환경을 기반으로 단어의 컨텍스트를 이해하는 최초의 모델이 되어 자연어 처리(NLP) 분야를 변화시켰습니다. 컨텍스트를 파악하는 이러한 능력을 통해 BERT는 일반적으로 텍스트를 단일 방향으로 처리하는 이전 모델보다 훨씬 효과적으로 인간 언어의 뉘앙스를 포착할 수 있습니다. BERT는 대규모 언어 모델(LLM)의 한 유형이며 많은 최신 NLP 애플리케이션의 기본 기술로 간주됩니다.

Bert 작동 방식

BERT의 핵심 혁신은 Transformer 아키텍처를 기반으로 하는 양방향 훈련 방식에 있습니다. 텍스트를 순차적으로 읽는 이전 모델과 달리 BERT의 어텐션 메커니즘을 통해 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" 처리되고 모델의 작업은 주변의 마스크 처리되지 않은 단어를 기반으로 원래 마스크 처리된 단어를 예측하는 것입니다. 이를 통해 모델은 양방향에서 심층적인 문맥 관계를 학습할 수 있습니다.
2. 다음 문장 예측(NSP): 모델에 두 문장이 주어지고 두 번째 문장이 원래 텍스트에서 첫 번째 문장을 논리적으로 따르는 문장인지 예측해야 합니다. 이는 BERT가 질문 응답 및 단락 분석과 같은 작업에 중요한 문장 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.

대규모 텍스트 말뭉치에 대한 광범위한 사전 훈련 후 BERT는 미세 조정이라는 프로세스를 통해 특정 작업에 맞게 조정할 수 있습니다. 여기에는 더 작고 작업별 데이터 세트에서 모델을 추가로 훈련하여 개발자와 연구자에게 매우 다양한 도구가 되는 과정이 포함됩니다. 많은 사전 훈련된 BERT 모델은 Hugging Face와 같은 플랫폼을 통해 액세스할 수 있습니다.

실제 애플리케이션

언어적 뉘앙스를 이해하는 BERT의 능력은 다양한 실제 인공 지능(AI) 애플리케이션에서 상당한 개선을 가져왔습니다.

• 검색 엔진: Google 검색은 사용자 쿼리, 특히 대화형 쿼리나 복잡한 쿼리를 더 잘 이해하기 위해 BERT를 통합하여 더욱 관련성 높은 검색 결과를 제공합니다. 예를 들어 BERT는 "약국에서 다른 사람을 위해 약을 구할 수 있나요?"와 같은 검색에서 "for" 및 "to"와 같은 전치사의 중요성을 파악하여 의도를 파악하는 데 도움을 줍니다.
• 챗봇 및 가상 어시스턴트: BERT는 챗봇 및 가상 어시스턴트가 사용자 요청을 보다 정확하게 이해하고, 대화에서 컨텍스트를 유지하며, 고객 서비스, 예약 시스템 및 정보 검색에서 더 유용한 응답을 제공하는 능력을 향상시킵니다.
• 감성 분석: 기업은 BERT 기반 모델을 사용하여 고객 리뷰, 소셜 미디어 댓글 및 설문 조사 응답을 분석하여 여론과 제품 피드백을 더 높은 정확도로 측정합니다.
• 텍스트 요약 및 질의 응답: BERT는 긴 문서를 자동으로 요약하거나 주어진 텍스트 구절을 기반으로 질문에 답변하는 시스템을 만드는 데 미세 조정될 수 있습니다. 이는 Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)와 같은 데이터 세트에서 벤치마킹됩니다.

Bert 대 다른 모델

BERT를 다른 AI 모델과 구별하는 것이 중요합니다.

• vs. GPT: 둘 다 Transformer 기반 LLM이지만 BERT는 양방향 컨텍스트 이해를 위해 설계된 인코더 전용 모델입니다. 따라서 감성 분석, 개체명 인식(NER) 및 텍스트 분류와 같은 분석 작업에 탁월합니다. 대조적으로 GPT 모델은 디코더 중심이며 텍스트를 한 방향(왼쪽에서 오른쪽)으로 읽으므로 새롭고 일관성 있는 텍스트를 생성하는 데 최적화되어 있습니다.
• vs. 컴퓨터 비전 모델: BERT는 텍스트를 처리하고 이해하며, 이는 Ultralytics YOLO와 같은 컴퓨터 비전(CV) 모델과는 근본적으로 다릅니다. YOLO11과 같은 비전 모델은 이미지와 비디오의 픽셀을 분석하여 객체 탐지 또는 인스턴스 분할과 같은 작업을 수행합니다. BERT는 언어를 해석하는 반면, BERT가 대중화한 Transformer 아키텍처는 CV의 발전에 영감을 주어 RT-DETR과 같은 모델에서 사용되는 Vision Transformer(ViT)와 같은 모델을 탄생시켰습니다.

Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 Transformer 원칙을 기반으로 구축된 모델을 포함하여 다양한 AI 모델의 훈련 및 배포를 용이하게 합니다. BERT 및 유사한 모델의 개발에는 종종 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 표준 머신 러닝 프레임워크가 포함됩니다.