#7 GPT vs BERT

GPT(GPT-3)와 BERT는 모두 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 각각 획기적인 성능을 보여주었고, 딥러닝의 발전에 큰 기여를 한 모델들입니다. 하지만 이 두 모델은 구조와 학습 방법, 사용 용도 등에서 다른 점이 있습니다. 아래에서 GPT와 BERT의 주요 차이점을 자세히 설명하겠습니다.

 

아키텍처

GPT(GPT-3): GPT는 OpenAI에서 개발한 모델로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. GPT-3는 특히 1750억 개의 파라미터를 가진 규모가 큰 모델로, 언어 모델(Language Model)로서 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. GPT-3는 단방향 언어 모델로, 문맥을 이전 토큰들만으로 이해합니다.

BERT: BERT는 구글에서 개발한 모델로, Bidirectional Encoder Representations from Transformers의 약자입니다. BERT는 양방향으로 문맥을 고려하여 단어의 표현을 학습하는데 중점을 두었습니다. 이를 위해 Masked Language Model(MLM)과 Next Sentence Prediction(NSP) 두 가지의 학습 태스크를 동시에 사용하여 양방향 정보를 활용합니다. BERT는 주로 사전 학습된 언어 모델로 활용되며, 추가적인 작업(전이 학습)을 통해 다양한 자연어 처리 작업에 적용됩니다.

 

학습방법

GPT: GPT 모델은 비지도 학습(unsupervised learning) 방식으로 학습됩니다. 큰 양의 텍스트 데이터를 사용하여 문장의 다음 단어를 예측하도록 학습합니다. 이러한 자기 회귀 방식으로 언어 모델을 학습합니다. GPT는 입력 문장의 좌측에 위치한 토큰들만을 이용해 오른쪽에 있는 토큰들을 예측합니다.

BERT: BERT 모델은 마스킹(masking)과 다음 문장 예측(next sentence prediction)이라는 두 가지 다른 학습 태스크를 활용하여 사전 학습됩니다. 마스킹은 입력 문장에서 임의의 단어들을 마스크(mask) 처리한 후, 해당 단어들을 예측하는 방식으로 이루어집니다. 다음 문장 예측은 두 문장이 주어졌을 때, 두 번째 문장이 첫 번째 문장의 뒤에 오는지를 예측하는 과정입니다. BERT는 이러한 양방향 학습을 통해 문맥 정보를 더 잘 반영할 수 있습니다.

 

사용 용도

GPT: GPT 모델은 주로 생성적인 작업에 사용됩니다. 주어진 문장의 뒷부분을 자연스럽게 완성시키거나, 문장 생성, 기계 번역, 요약 등에 활용됩니다. GPT는 자연어 생성에 강점을 가지고 있습니다.

BERT: BERT는 주로 문장의 의미를 이해하고 문장 내 단어의 표현을 얻는데 강점을 가지고 있습니다. 따라서 BERT는 다양한 자연어 처리 작업에 전이 학습(transfer learning)을 통해 적용됩니다. 텍스트 분류, 개체명 인식, 질문-답변 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.

 

 

요약하면, GPT는 단방향 언어 모델로서 주로 생성 작업에 사용되며, BERT는 양방향 언어 모델로서 주로 의미 이해와 문장 표현 추출에 사용되는 모델입니다. 둘 다 효과적인 사전 학습과 전이 학습을 통해 다양한 자연어 처리 작업에 적용되고 있습니다.