BERT와 GPT의 차이점 및 기본 개념

BERT와 GPT의 차이점 및 기본 개념

1. 개요

딥러닝과 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.

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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

BERT는 마스크드 언어 모델(Masked Language Model, MLM) 과 다음 문장 예측(Next Sentence Prediction, NSP) 을 활용하여 사전 훈련됩니다.

• Masked Language Model (MLM): 입력 문장에서 일부 단어를 [MASK]로 가리고, 이를 예측하도록 학습합니다. 이를 통해 문맥을 양방향으로 이해할 수 있습니다.
• Next Sentence Prediction (NSP): 두 개의 문장이 주어졌을 때, 두 문장이 논리적으로 연속되는지 여부를 예측하는 방식입니다.

2.2. BERT의 구조

BERT는 크게 BERT Base와 BERT Large 두 가지 모델로 제공됩니다.

• BERT Base: 12개의 인코더 레이어, 768 차원(hidden size), 12개의 어텐션 헤드
• BERT Large: 24개의 인코더 레이어, 1024 차원(hidden size), 16개의 어텐션 헤드

BERT는 문장의 양방향 정보를 활용할 수 있어 문맥을 보다 깊이 이해하는 것이 가능합니다.

2.3. BERT의 활용

BERT는 다양한 NLP 태스크에서 사용됩니다.

• 문장 분류(Sentence Classification)
• 질의 응답(Q&A, Question Answering)
• 개체명 인식(NER, Named Entity Recognition)
• 문장 유사도 평가(Sentence Similarity)

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3. GPT란?

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 언어 모델로, 트랜스포머의 디코더(Decoder) 아키텍처를 기반으로 합니다. GPT는 단방향(autoregressive) 모델로, 이전 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습됩니다.

3.1. GPT의 핵심 개념

GPT는 자동 회귀(auto-regressive) 방식으로 학습됩니다. 즉, 한 방향(주로 왼쪽에서 오른쪽)으로만 문맥을 학습하며, 다음 단어를 예측하는 방식입니다.

3.2. GPT의 구조

GPT의 구조는 다음과 같습니다.

• GPT-1: 12개의 디코더 레이어, 768 차원(hidden size), 12개의 어텐션 헤드
• GPT-2: 48개의 디코더 레이어, 1600 차원(hidden size), 48개의 어텐션 헤드
• GPT-3: 96개의 디코더 레이어, 12288 차원(hidden size), 96개의 어텐션 헤드

GPT는 모델 크기가 증가할수록 더 강력한 언어 생성 능력을 갖게 됩니다.

3.3. GPT의 활용

GPT는 텍스트 생성 및 자연어 이해에 활용됩니다.

• 대화형 AI(Chatbot)
• 문서 요약(Text Summarization)
• 코드 생성(Code Generation)
• 창작 글쓰기(Creative Writing)

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4. BERT와 GPT의 차이점

비교 항목	BERT	GPT
구조	인코더(Encoder) 기반	디코더(Decoder) 기반
학습 방식	Masked Language Model (MLM)	Auto-Regressive (AR)
문맥 이해	양방향(Bidirectional)	단방향(Unidirectional)
주요 활용	자연어 이해(NLU)	자연어 생성(NLG)
대표적인 모델	BERT Base, BERT Large	GPT-2, GPT-3, GPT-4

BERT는 문맥을 양방향으로 이해하는 데 강점이 있으며, GPT는 문장을 생성하는 데 강점을 가집니다.

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5. 간단한 예제 코드

BERT와 GPT를 활용하여 문장을 예측하는 예제를 살펴보겠습니다.

5.1. BERT를 활용한 문맥 예측

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM
import torch

# 토크나이저 및 모델 불러오기
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForMaskedLM.from_pretrained(model_name)

# 입력 문장 정의
sentence = "The quick brown fox jumps over the [MASK] dog."
input_ids = tokenizer.encode(sentence, return_tensors='pt')

# 모델 예측
with torch.no_grad():
    output = model(input_ids).logits

# [MASK] 위치 예측
mask_index = input_ids[0].tolist().index(tokenizer.mask_token_id)
predicted_token_id = torch.argmax(output[0, mask_index]).item()
predicted_word = tokenizer.decode([predicted_token_id])

print(f"예측된 단어: {predicted_word}")

5.2. GPT를 활용한 문장 생성

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 토크나이저 및 모델 불러오기
model_name = "gpt2"
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)

# 입력 문장
input_text = "Once upon a time"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# 모델 예측
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)

generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(f"생성된 문장: {generated_text}")

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6. 결론

BERT와 GPT는 NLP에서 중요한 역할을 하는 두 가지 대표적인 모델입니다. BERT는 자연어 이해(NLU)에 강점을 가지며, GPT는 자연어 생성(NLG)에 강점을 가진다는 점이 가장 큰 차이점입니다. 활용 목적에 따라 적절한 모델을 선택하여 사용할 수 있으며, 최근에는 BERT와 GPT의 장점을 결합한 다양한 하이브리드 모델들도 등장하고 있습니다.

앞으로도 NLP 모델의 발전을 지속적으로 살펴보면서, 다양한 응용 사례에 적용할 수 있도록 연구하는 것이 중요합니다.