BERT

흔히 BERT라고도 하며 트랜스포머의 양방향 인코더 표현의 약자인 BERT는 Google 뉴럴 네트워크에서 개발한 자연어 처리 사전 학습 기법으로 다양한 작업에 사용할 수 있습니다. 2018년 구글 리서치 연구진이 개발한 BERT는 트랜스포머 딥러닝 모델을 사용하여 텍스트를 숫자 값으로 변환하기 때문에 현재 진행 중인 작업에 직접 최적화하지 않고도 학습할 수 있습니다.

일반적으로 언어를 학습함으로써 모델이 특정 작업에 더욱 집중할 수 있도록 하며, 문맥 이해에 한계가 있는 다른 NLP 모델과 달리 단어의 뉘앙스와 문맥을 더 잘 이해하도록 훈련되었습니다. 양방향 모델인 BERT는 단방향 모델에서 발견되는 '왼쪽에서 오른쪽' 및 '오른쪽에서 왼쪽'으로의 언어 편향성을 피할 수 있습니다.

BERT의 아키텍처는 입력 문장을 두 개의 인코더를 통해 두 번 통과시키는 스택형 트랜스포머 블록의 시퀀스입니다. 입력 및 출력 세트는 NLP 작업 유형에 따라 단어를 나타내는 토큰, 문장 부호, 벡터 임베딩과 같은 단어의 숫자 표현으로 구성됩니다.

BERT의 사전 학습 기법은 최신 기술과 동등하거나 그 이상의 성능을 보여 NLP 업계에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. BERT는 질문 답변, 텍스트 분류, 엔티티 인식 등 다양한 작업에 적용되었습니다. 또한 텍스트 요약 및 자연어 추론과 같은 언어 기반 작업에서도 큰 성공을 거두었습니다.

BERT는 NLP 분야에서 중요한 혁신이며, 더 많은 연구자들이 영감을 받아 새로운 과제에 대한 창의적인 해결책을 찾음에 따라 다양한 애플리케이션과 작업에서 그 사용은 계속 증가할 것으로 예상됩니다.