BERT와 GPT의 차이점 및 기본 개념1. 개요딥러닝과 자연어 처리(NLP) 분야에서 BERT와 GPT는 가장 널리 사용되는 언어 모델 중 하나입니다. 두 모델은 모두 트랜스포머(Transformer) 기반의 아키텍처를 사용하지만, 학습 방식과 활용 방법에서 차이가 있습니다. 이번 글에서는 BERT와 GPT의 기본 개념을 이해하고, 두 모델의 차이점을 비교해 보겠습니다.2. BERT란?BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google이 2018년에 발표한 사전 훈련된 언어 모델입니다. BERT는 트랜스포머의 인코더(Encoder) 아키텍처를 기반으로 하며, 문맥을 양방향으로 고려하는 것이 특징입니다.2.1. BERT의 핵심 개념..
