Transformer 아키텍처에서 BERT와 GPT는 각각 다른 방식으로 인코더와 디코더를 활용한 모델입니다. 이 둘을 분리해서 개발하거나 주로 한 가지만 사용하는 이유는 주로 해당 모델의 목적과 데이터 특성, 계산 비용 등에 기인합니다.
BERT $($Bidirectional Encoder Representations from Transformers$)$:
BERT는 인코더를 주요 구성 요소로 사용한 모델로, 양방향 언어 모델링을 통해 문맥을 이해하고 단어의 의미를 학습합니다. 따라서 문장에서 특정 단어를 예측하는 것뿐만 아니라 주변 문맥도 고려하여 임베딩합니다. 이러한 덕분에 BERT는 문장 내의 단어 순서와 문맥을 잘 파악하여 자연어 이해 작업에 우수한 성능을 보입니다. 주로 텍스트 분류, 문장 의미 분석, 텍스트 유사도 측정 등에 활용됩니다.
장점: 양방향 문맥 이해로 더 나은 문장 이해, 다양한 NLP 작업에 적용 가능
단점: 디코더 부분이 없어서 생성 작업에는 적합하지 않음
활용 분야
1. 텍스트 분류 $($Text Classification$)$: 문장이 어떤 카테고리에 속하는지 분류하는 작업에서 BERT는 높은 성능을 발휘합니다. 예를 들어, 스팸 메일 탐지, 감정 분석, 주제 분류 등에 활용됩니다.
2. 문장 의미 분석 $($Sentence Understanding$)$: 문장 내에 담긴 의미를 이해하고 추출하는 작업에 적합합니다. 의미 도출, 연관성 분석, 중의성 해소 등에 사용됩니다.
3. 텍스트 유사도 측정 $($Text Similarity Measurement$)$: 두 문장의 유사성을 측정하는 작업에 사용됩니다. 검색 엔진, 정보 검색, 추천 시스템 등에서 활용됩니다.
GPT $($Generative Pre-trained Transformer$)$:
GPT는 디코더를 주요 구성 요소로 사용한 모델로, 주어진 문장의 이전 단어를 통해 다음 단어를 예측하고 생성합니다. 이로써 문장을 생성하는 데 효과적이며, 텍스트 생성 작업에 특히 유용합니다. GPT 모델은 문장을 순차적으로 생성하기 때문에 시퀀스 생성 작업에서 강점을 가집니다. 주로 자연어 생성, 기계 번역, 챗봇 등에 활용됩니다.
장점: 텍스트 생성 작업에 특화되어 있어 생성 능력이 뛰어남
단점: 문장 이해 측면에서는 BERT에 비해 약함
활용 분야
1. 자연어 생성 $($Natural Language Generation$)$: 주어진 문맥을 기반으로 자연스러운 문장을 생성하는 작업에 적합합니다. 기계 번역, 요약 생성, 문장 완성 등에서 사용됩니다.
2. 기계 번역 $($Machine Translation$)$: 다국어 간 문장 번역 작업에서 사용됩니다. 주어진 문장을 이해하고, 번역을 생성하는데 활용됩니다.
3. 대화형 시스템 $($Conversational Systems$)$: GPT 모델은 대화형 시스템 및 챗봇 개발에 사용됩니다. 주어진 대화 문맥을 이해하고 응답을 생성하는 데 활용됩니다.
각 모델의 주요 목적과 특성에 따라 BERT와 GPT 중 하나를 선택하여 개발하는 경우가 많습니다. 그러나 BERT와 GPT를 결합하여 인코더-디코더 구조로 활용하는 연구나 모델도 있습니다. 그러나 하나의 모델에 두 가지 역할을 모두 갖는 것은 모델의 복잡성과 계산 비용 등을 고려해야 하는 어려움이 있을 수 있습니다. 이런 이유로 각 모델은 자체적으로 특정 작업에 특화된 모델로 개발 및 활용되는 경우가 많습니다.