BERT 이해하기

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 자연어 처리(NLP)에서 혁신적인 모델 중 하나이다. BERT는 구글이 개발한 사전 학습된 언어 모델로, 텍스트의 양방향(contextual) 정보를 활용하여 매우 정확한 언어 이해 능력을 보여준다. 이제 BERT의 원리와 특징을 쉽게 설명하겠다.

1. Transformer 구조

BERT는 트랜스포머(Transformer)라는 모델 구조에 기반한다. 트랜스포머는 NLP에서 많이 사용되는 모델로, 인코더(encoder)와 디코더(decoder)로 이루어져 있다. 하지만 BERT는 인코더만 사용한다. 인코더는 입력 문장의 모든 단어를 한 번에 처리하며, 각 단어의 문맥(context)을 고려하여 해당 단어를 벡터로 변환한다.

2. 양방향 처리 (Bidirectional)

BERT의 가장 큰 특징 중 하나는 문장을 양방향으로 이해한다는 점이다. 기존 모델들은 보통 문장을 왼쪽에서 오른쪽으로, 혹은 오른쪽에서 왼쪽으로 한 방향으로만 읽었다. 그러나 BERT는 양방향으로 문장을 이해한다. 즉, 어떤 단어를 분석할 때 그 단어 앞과 뒤에 있는 단어들을 모두 참고한다. 이를 통해 문맥을 더 잘 이해할 수 있다.

3. 사전 학습 (Pre-training)

BERT는 대규모 텍스트 데이터로 먼저 사전 학습(Pre-training)된 후, 특정 작업에 맞게 미세 조정(Fine-tuning)된다. 사전 학습 단계에서는 두 가지 주요 작업이 수행된다:

 

1) Masked Language Model (MLM): 문장 내의 일부 단어를 가리고(masked), 모델이 그 단어가 무엇인지 맞히도록 훈련한다. 이를 통해 모델은 문맥을 바탕으로 단어를 예측하는 능력을 키운다.

학습 과정:

• 먼저, 입력 문장의 15% 정도의 단어를 임의로 선택하여 마스크(Mask) 처리한다. 이때 선택된 단어는 특별한 [MASK] 토큰으로 대체된다.
• 예를 들어, "The cat sat on the mat"라는 문장이 있을 때, 15%의 단어가 선택되어 "The cat [MASK] on the mat"처럼 변환된다.
• 모델은 문장의 나머지 단어들을 이용해 [MASK]로 가려진 단어가 무엇인지 예측해야 한다.
• 예를 들어, "The cat [MASK] on the mat"에서 모델은 "[MASK]"가 "sat"라는 단어임을 예측해야 한다.

의의: MLM을 통해 BERT는 문장 내의 다양한 문맥을 이해하고, 특정 단어가 주어진 문맥에서 어떻게 사용되는지를 학습한다. 이는 BERT가 문장의 양방향 정보를 활용할 수 있게 만들어 준다.

특징:

• BERT는 단순히 이전 단어나 이후 단어만을 사용하지 않고, 전체 문맥을 고려하여 예측을 수행하므로, 문장 전체를 더 깊이 이해할 수 있다.
• 일부 단어만을 가리고 예측하는 방식이므로, 모델은 다양한 문맥에서의 단어 사용 방식을 학습하게 된다.

2) Next Sentence Prediction (NSP): 두 개의 문장이 주어졌을 때, 두 번째 문장이 첫 번째 문장 뒤에 실제로 이어지는 문장인지 아닌지를 맞히도록 훈련한다. 이 과정은 문장의 관계를 이해하는 데 도움을 준다. 주로 문장 순서 이해 및 연결성 예측과 관련이 있다.

학습 과정:

• 모델은 두 개의 문장을 쌍으로 받아들인다. 이때, 첫 번째 문장(A)과 두 번째 문장(B)이 실제로 연속적인 경우도 있고, 그렇지 않은 경우도 있다.
• 예를 들어, 문장 A가 "The cat sat on the mat"이고 문장 B가 "It was raining outside"라면, 이 두 문장은 관련이 없을 수 있다.
• 모델은 주어진 두 문장이 연속적인 문장인지를 예측한다. 예측 결과는 두 가지로 나타날 수 있다:
  • "Yes": 문장 B가 문장 A 뒤에 실제로 이어지는 문장일 때.
  • "No": 문장 B가 문장 A와 관계없는 문장일 때.

의의: NSP 작업을 통해 BERT는 문장 사이의 논리적 관계를 학습한다. 이는 문맥을 이해하는 데 매우 중요하다. 예를 들어, 질문에 대한 적절한 답변을 찾거나, 문서 내에서 문장 간의 연관성을 분석할 때 유용하다.

특징:

• NSP를 통해 BERT는 두 문장이 실제로 이어지는지 여부를 학습하며, 이는 문서 수준의 이해를 도울 수 있다.
• NSP 작업은 특히 질의응답 시스템이나 대화형 AI에서 문맥을 이해하고 유지하는 데 큰 도움을 준다.

4. 파인 튜닝 (Fine-tuning)

사전 학습이 끝난 BERT는 다양한 NLP 작업에 맞게 미세 조정될 수 있다. 이 작업에는 문장 분류, 감정 분석, 질의 응답, 번역 등이 포함된다. BERT는 사전 학습을 통해 이미 많은 언어 지식을 얻었기 때문에, 파인 튜닝 과정에서 비교적 적은 데이터와 시간을 들여도 좋은 성능을 발휘할 수 있다.

5. 응용 및 성능

BERT는 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며, 특히 문장 분류, 질의응답 시스템, 감정 분석 등에서 많이 사용된다. BERT의 양방향 이해 능력과 사전 학습된 언어 지식 덕분에, 이전 모델들보다 훨씬 높은 정확도를 제공한다.

정리하자면, BERT는 트랜스포머 구조에 기반한, 양방향 문맥 이해를 특징으로 하는 사전 학습된 언어 모델로, 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보여주는 혁신적인 모델이다.