트랜스포머 (Transformer) 개요
트랜스포머는 "Attention is All You Need"라는 논문에서 처음 소개되었습니다.
이 모델은 RNN(Recurrent Neural Network)나 LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 순차적인 구조를 사용하지 않고, Attention 메커니즘만을 사용하여 문장을 처리합니다.
Attention 메커니즘
트랜스포머의 핵심은 "Self-Attention" 메커니즘입니다.
이 메커니즘은 문장 내의 모든 단어 간의 관계를 동시에 고려하여 각 단어에 가중치를 부여합니다. 구조: 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성되어 있습니다.
각 인코더와 디코더는 여러 개의 층으로 구성되며,
각 층에서는 Self-Attention과 Feed Forward Neural Network가 사용됩니다.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 개요
BERT는 트랜스포머의 인코더 구조를 기반으로 하는 모델로, Google에서 개발되었습니다.
BERT는 양방향으로 문장을 읽어 문맥을 파악하므로 문장 내의 단어를 더 정확하게 이해할 수 있습니다.
학습 방식
BERT는 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 사전 학습된 후, 특정 작업에 맞게 미세 조정됩니다.
사전 학습 시에는 "Masked Language Model" 방식을 사용하여 일부 단어를 가리고, 가려진 단어를 예측하는 방식으로 학습됩니다.
성능
BERT는 다양한 자연어 처리 작업에서 최고의 성능을 보여주었습니다.
특히, 문장의 문맥을 파악하는 데 있어서 뛰어난 성능을 보여줍니다.
변형 모델
BERT의 성공 이후로 다양한 변형 모델이 등장하였습니다.
예를 들면, RoBERTa, DistilBERT, ALBERT 등이 있습니다. 트랜스포머와 BERT의 차이점: 트랜스포머는 인코더와 디코더 구조를 가지며, 주로 기계 번역과 같은 작업에 사용됩니다.
BERT는 트랜스포머의 인코더 구조만을 사용하며, 양방향 문맥 정보를 활용하여 다양한 자연어 처리 작업에 사용됩니다. 이 두 모델은 자연어 처리 분야에서 혁신적인 발전을 가져온 모델로, 현재도 많은 연구와 응용이 이루어지고 있습니다.
BERT단점에 대해서 알아보자.
BERT는 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보이지만, 몇 가지 단점이 있습니다
계산 비용
BERT는 매우 큰 모델입니다.
예를 들어, 기본 BERT 모델은 1억 1천만 개의 파라미터를 가지고 있으며,
더 큰 버전은 3억 4천만 개의 파라미터를 가집니다. 이로 인해 학습과 추론에 많은 계산 비용이 필요합니다.
학습 시간
BERT를 처음부터 학습시키는 것은 매우 오랜 시간이 걸립니다.
대부분의 연구자와 개발자는 사전 학습된 BERT 모델을 사용하고 특정 작업에 대해 미세 조정하는 방식을 선택합니다.
메모리 요구 사항
BERT의 크기와 복잡성으로 인해, GPU 메모리에 제약이 생길 수 있습니다. 이로 인해 배치 크기를 줄이거나 모델 크기를 줄여야 할 수 있습니다.
해석 가능성
딥 러닝 모델의 일반적인 문제점으로, BERT는 해석하기 어렵습니다. 즉, 모델이 특정 결정을 내린 이유를 명확하게 파악하기 어렵습니다.
과적합
BERT는 많은 파라미터를 가지고 있기 때문에, 작은 데이터셋에 미세 조정할 때 과적합될 위험이 있습니다. 특정 작업에 대한 최적화: BERT는 다양한 자연어 처리 작업에 뛰어난 성능을 보이지만, 특정 작업에 대해 특화된 모델이 더 좋은 성능을 낼 수 있습니다.
모델의 크기
BERT의 큰 모델 크기로 인해, 실시간 응용 프로그램이나 경량화된 모바일 애플리케이션에 배포하기 어려울 수 있습니다. 이러한 단점들에도 불구하고, BERT는 다양한 자연어 처리 작업에서 혁신적인 성능을 보여주었으며, 많은 연구와 응용이 진행되고 있습니다.
인공지능에서 빠질 수 없는 트랜스포머와 BERT모델에 대해서 알아보았는데
인공지능 학습을 하면서 이해하기 힘든 용어를 정리할 수 있는 시간이 되었다.
정리하여 남겨본다