BERT

BERT란 무엇인가요?

BERT는 **양방향 인코더 표현 변환기(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)**의 약자로, 자연어 처리(NLP)를 위한 오픈 소스 기계 학습 프레임워크입니다. Google AI Language 연구원들이 개발하여 2018년에 공개된 BERT는 기계가 인간처럼 언어를 이해하도록 NLP 분야에 큰 혁신을 가져왔습니다.

BERT의 핵심은 문장 내 특정 단어의 앞뒤에 위치한 단어들을 모두 고려해 문맥에 따라 의미를 해석하도록 돕는 것입니다. 이러한 양방향 접근 방식 덕분에 BERT는 언어의 미묘한 뉘앙스를 파악할 수 있어 다양한 NLP 과제에서 매우 강력하게 활용됩니다.

BERT의 배경과 역사

언어 모델의 진화

BERT 이전의 대부분 언어 모델은 텍스트를 한 방향(왼쪽→오른쪽 또는 오른쪽→왼쪽)으로만 처리해 맥락 파악이 한계가 있었습니다.

기존 Word2Vec, GloVe 같은 모델은 단어마다 맥락과 상관없는 벡터를 할당해, 한 단어가 여러 의미를 가질 경우(예: “은행"이 금융기관 또는 강둑) 구분하는 데 한계가 있었습니다.

Transformer의 등장

2017년 “Attention Is All You Need” 논문에서 Transformer 아키텍처가 도입되었습니다. Transformer는 자기-어텐션(self-attention) 메커니즘을 활용해 입력의 각 부분이 가지는 중요도를 동적으로 반영합니다.

이로써 모든 단어를 동시에 처리하고 대규모 학습이 가능해져 NLP에 혁신을 가져왔습니다.

BERT의 개발

Google 연구팀은 Transformer 아키텍처 기반으로 BERT를 개발해 2018년 “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” 논문에서 공개했습니다. BERT의 혁신은 좌우 맥락을 모두 고려하는 양방향 학습 방식에 있습니다.

BERT는 전체 영어 위키피디아(25억 단어)와 BookCorpus(8억 단어)로 사전학습되어, 패턴, 구문, 의미에 대한 깊은 이해력을 갖췄습니다.

BERT의 아키텍처

개요

BERT는 Transformer 아키텍처에서 인코더 부분만 쌓은 구조입니다(디코더 미사용). 여러 층(12개 또는 24개 Transformer 블록)으로 구성되며, 각 층은 자기-어텐션과 피드포워드 신경망으로 이루어져 있습니다.

토크나이징과 임베딩

BERT는 WordPiece 토크나이저를 사용해 희귀 단어나 신조어도 처리할 수 있도록 단어를 부분 단위로 나눕니다.

각 입력 토큰은 다음 세 가지 임베딩의 합으로 표현됩니다:

1. 토큰 임베딩: 각 토큰(단어 또는 부분 단위)
2. 세그먼트 임베딩: 해당 토큰이 문장 A 또는 B에 속하는지 표시
3. 포지션 임베딩: 각 토큰의 위치 정보 제공

이러한 임베딩 덕분에 BERT는 구조와 의미 모두를 파악할 수 있습니다.

자기-어텐션 메커니즘

자기-어텐션은 문장 내 모든 토큰이 서로를 얼마나 중요하게 여기는지 학습해, 멀리 떨어진 단어 간의 관계도 포착합니다.

예를 들어 “은행이 금리를 인상했다”에서 “은행”과 “금리” 사이의 의미적 연관성을 파악해, “은행”이 금융 기관임을 이해합니다.

양방향 학습

BERT의 양방향 학습은 양쪽 맥락을 모두 반영합니다. 두 가지 학습 목표를 사용합니다:

1. 마스킹 언어 모델링(MLM): 입력 토큰 일부를 무작위로 가리고, 주변 맥락을 활용해 예측하도록 학습
2. 다음 문장 예측(NSP): 문장 B가 문장 A 다음에 실제로 오는지 예측해, 문장들 간 관계 학습

BERT의 작동 원리

마스킹 언어 모델링(MLM)

MLM에서 BERT는 전체 토큰 중 15%를 무작위로 선정해 다음과 같이 처리합니다:

• **80%**는 [MASK]로 대체
• **10%**는 임의의 다른 토큰으로 대체
• **10%**는 변화 없음

이 방식은 더 깊은 언어 이해를 유도합니다.

예시:

• 원문: “The quick brown fox jumps over the lazy dog.”
• 마스킹: “The quick brown [MASK] jumps over the lazy [MASK].”
• 모델은 “fox”와 “dog”를 예측

다음 문장 예측(NSP)

NSP는 문장 간 관계를 학습합니다.

• **50%**는 B가 실제 다음 문장
• **50%**는 B가 무작위 문장

예시:

• 문장 A: “The rain was pouring down.”
• 문장 B: “She took out her umbrella.” → “IsNext”
• 문장 B: “I enjoy playing chess.” → “NotNext”

다운스트림 과제 미세 조정

사전학습 이후에는, 출력 레이어를 추가해 각종 NLP 과제에 맞게 미세 조정합니다. 미세 조정은 처음부터 훈련하는 것보다 적은 데이터와 연산만 필요합니다.

BERT의 활용 사례

BERT는 다양한 NLP 과제에서 최첨단 성능을 보여줍니다.

감정 분석

BERT는 미묘한 표현까지 파악하며 감정(긍정/부정 등)을 분류합니다.

• 예시: 이커머스 업체가 리뷰 분석에 활용해 제품 개선

질의응답

BERT는 질문을 이해하고, 맥락에서 답을 도출합니다.

• 예시: 챗봇이 “반품 정책이 어떻게 되나요?” 질문에 정책 문서를 참고해 답변

개체명 인식(NER)

NER은 이름, 조직, 날짜 등 주요 개체를 식별·분류합니다.

• 예시: 뉴스 사이트가 엔터티 추출로 주제별 검색 강화

언어 번역

BERT는 번역 전용 모델은 아니지만, 다른 모델과 결합해 언어 이해도를 높여 번역 품질 개선에 기여합니다.

텍스트 요약

핵심 개념을 뽑아 간결한 요약문을 생성할 수 있습니다.

• 예시: 로펌이 계약서를 요약해 신속하게 정보 파악

텍스트 생성 및 완성

BERT는 마스킹된 단어나 구절을 예측해 텍스트 생성에 활용됩니다.

• 예시: 이메일 작성 시 다음 단어 추천

실제 활용 예시

Google 검색

2019년 Google은 BERT를 검색 알고리즘에 도입해, 쿼리의 맥락과 의도를 더 정확히 파악하게 했습니다.

예시:

• 검색어: “Can you get medicine for someone pharmacy?”
• BERT 적용 시: Google은 사용자가 타인을 위해 약을 수령할 수 있는지 묻는 의도임을 이해

AI 자동화 및 챗봇

BERT는 챗봇의 사용자 입력 이해도를 높입니다.

• 예시: 고객 지원 챗봇이 복잡한 질문을 인간의 개입 없이 처리

헬스케어

BioBERT와 같은 특화 모델은 생의학 텍스트 분석에 사용됩니다.

• 예시: 연구자들이 신약 개발, 논문 분석에 BioBERT 활용

법률 문서 분석

법률 전문가들도 BERT로 문서를 분석·요약합니다.

• 예시: 로펌이 책임 조항 등을 빠르게 식별

BERT의 변형 및 확장

효율성 또는 특수 도메인에 맞춘 다양한 BERT 변형이 존재합니다:

• DistilBERT: 더욱 작고 빠르며, BERT 성능의 95%를 40% 적은 파라미터로 구현
  활용: 모바일 환경 등
• TinyBERT: 더욱 소형화해 모델 크기와 추론 속도 단축
• RoBERTa: 더 큰 배치와 데이터로 학습, NSP 미사용, 성능 향상
• BioBERT: 생의학 텍스트 사전학습으로 생의학 NLP 특화
• PatentBERT: 특허 분류에 최적화
• SciBERT: 과학 논문 등 과학 텍스트 특화
• VideoBERT: 영상과 텍스트 통합해 동영상 이해 지원

AI, AI 자동화, 챗봇에서의 BERT

AI 응용 프로그램 고도화

BERT의 맥락 이해력은 다양한 AI 응용 서비스의 품질을 높입니다:

• 향상된 언어 이해: 텍스트의 뉘앙스와 맥락 해석
• 효율적 전이 학습: 사전학습 모델을 적은 데이터로 미세 조정
• 다재다능성: 과제별 모델 개발 필요성 감소

챗봇에 미친 영향

BERT는 챗봇과 AI 자동화 품질을 대폭 향상시켰습니다.

예시:

• 고객 지원: 챗봇이 사용자의 질문을 정확히 이해·응답
• 가상 비서: 명령 인식 및 응답 품질 강화
• 언어 번역 봇: 맥락과 정확성 유지

AI 자동화

BERT는 AI 자동화로 대량 텍스트를 인간의 개입 없이 처리할 수 있게 합니다.

활용 예시:

• 문서 처리: 자동 분류, 태깅, 요약
• 콘텐츠 모니터링: 부적절한 콘텐츠 식별
• 자동 보고서 작성: 주요 정보 추출

BERT 관련 주요 연구

1. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
   저자: Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova
   BERT의 아키텍처와 다양한 벤치마크 성능, 좌우 맥락을 모두 고려하는 학습 방식을 소개합니다.
   더 알아보기

2. Multi-Task Bidirectional Transformer Representations for Irony Detection
   저자: Chiyu Zhang, Muhammad Abdul-Mageed
   BERT를 아이러니 탐지에 적용, 멀티태스크 및 사전학습으로 도메인 적응력을 확보. 82.4 macro F1 점수 달성.
   더 알아보기

3. Sketch-BERT: Learning Sketch Bidirectional Encoder Representation from Transformers by Self-supervised Learning of Sketch Gestalt
   저자: Hangyu Lin, Yanwei Fu, Yu-Gang Jiang, Xiangyang Xue
   스케치 인식 및 검색을 위한 Sketch-BERT 제안, 자기 지도 학습 및 참신한 임베딩 네트워크 활용.
   더 알아보기

4. Transferring BERT Capabilities from High-Resource to Low-Resource Languages Using Vocabulary Matching
   저자: Piotr Rybak
   어휘 매칭을 활용해 BERT를 저자원 언어로 확장, NLP 기술의 민주화 기여.
   더 알아보기