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. ..