Google Burst의 의미와 개념에 대해 알아보겠습니다.
Google Burt의 의미와 개념을 이해하세요
Google BERT 의미 Google생성되어 출시된 생성형입니다. 인공지능(AI) 언어 모델을 의미합니다. Google BERT는 언어 이해를 위한 양방향 트랜스포머 사전 훈련된 언어 모델입니다. Open AI에 GPT가 있다면 Google에는 BERT가 있습니다. Google BERT는 인공 지능(AI) 분야의 언어 모델입니다. 자연어 처리(NLP)최첨단 딥러닝 모델구글에서 2018년 11월에 발표했습니다. BERT는 사전 학습된 임베딩을 기반으로 소량의 데이터 집합으로 미세 조정하여 다른 작업에 적용함으로써 높은 성능을 달성할 수 있는 언어 모델입니다. 구글 BERT의 가장 큰 특징은 양방향 언어 모델이라는 것입니다. 기존 언어 모델과 달리 BERT는 왼쪽에서 오른쪽으로 학습한 다음 오른쪽에서 왼쪽으로 동시에 문장을 고려하는 양방향 학습을 통해 사전 학습됩니다. 구글 BERT를 통해 구글 검색 엔진은 사용자에게 가장 관련성 있는 검색 결과를 제공할 수 있으며, 음성 검색 영역에서도 관련성이 높은 검색 결과를 제공할 수 있습니다. BERT는 맥락을 이해하므로 사용자의 의도를 파악하고 사용자가 검색 시 직접 키워드를 입력하지 않고도 검색 결과에 관련성이 높은 결과를 제공할 수 있는 언어 모델입니다.
Google Burt 의미 및 개념 설명
Google BERT는 Open AI의 GPT와 같이 Google이 만든 생성적 인공지능(AI) 모델을 말합니다. Google BERT는 Transformer의 Encoder만을 사용하여 문장을 양방향으로 학습하는 언어 모델입니다. BERT는 “Bidirectional Encoder Representations from Transformers”의 약자입니다. Google BERT는 사전 학습 모델이며 Google이 방대한 데이터를 사용하여 학습한 모델입니다. BERT는 Google이 만든 맥락을 고려하는 Transformers 기반의 고성능 텍스트 임베딩 모델입니다. Google은 Google BERT를 Google 검색 엔진에 적용하여 Google 검색 엔진을 개선하여 인간 언어를 더 잘 분석하고 이해할 수 있는 AI 기반 검색 결과를 제공할 수 있도록 했습니다. BERT는 자연어 처리(NLP) 분야에서 인간이 사용하는 언어인 자연어를 처리하는 분야입니다. GPT(생성적 사전 훈련된 트랜스포머)이 모델은 Google BERT와 함께 사용할 수 있습니다. Google은 2018년 11월에 BERT를 오픈 소스로 출시했습니다. Google BERT는 Open AI의 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 상응하며 구별됩니다. BERT는 GPT와 다른 방식으로 학습됩니다. BERT는 “양방향”으로 학습된 언어 모델인 반면 GPT는 “단방향”으로 학습된 언어 모델입니다.[버트와 GPT 비교]
GPT가 문장의 왼쪽에서 오른쪽으로 학습한 반면, BERT는 문장의 왼쪽에서 오른쪽으로 학습한 다음 오른쪽에서 다시 왼쪽으로 학습하여 맥락을 이해하는 데 더 나은 언어 모델이 되었습니다. Google BERT는 인간 언어와 맥락을 이해하는 데 매우 좋고 효과적인 모델입니다. BERT는 입력, 사전 학습, 전이 학습의 세 단계로 구현됩니다.[BERT의 3가지 구현 단계]
BERT의 입력 단계에서 임베딩은 세 개의 임베딩 레이어를 통과하여 생성됩니다. 입력 단계에서 세 개의 임베딩 레이어는 토큰 임베딩, 세그먼트 임베딩, 위치 임베딩입니다. 여기서 임베딩은 인간이 사용하는 자연어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자와 벡터로 변환하는 전체 프로세스를 말합니다.[입력 임베딩의 3가지 레이어]
Token Embedding은 각 문자를 임베딩하는 것이고, Segment Embedding은 토큰화된 단어를 다시 문장으로 만드는 것입니다. Position Embedding은 토큰 순서대로 인코딩하는 것입니다. 사전 학습 단계에서는 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터를 학습하여 임베딩을 만들고, Fine Tuning 단계에서는 이를 기반으로 레이블이 지정된 소량의 데이터를 학습하여 특정 작업을 수행합니다. Google BERT는 단어를 임베딩하고 인코딩한 후 MLM(Masked Language Model)과 NSP(Next Sentence Prediction) 방식을 사용하여 언어 모델을 학습합니다. BERT는 MLM을 통해 양방향성을 구현합니다. MLM(Masked Language Model)은 자동 인코딩 언어 모델입니다. MLM은 예측을 위해 문장을 양방향으로 읽습니다. MLM에서는 입력 문장에서 토큰을 무작위로 버리고 토큰과 매칭하여 학습합니다. 전체 단어 중 15개를 무작위로 마스크하고 모델은 마스크된 단어를 예측하도록 학습하여 문맥 이해 능력을 향상시킵니다. NSP(Next Sentence Prediction)에서는 두 문장을 주고 문장 간의 관련성을 고려하여 순서를 예측하여 학습을 진행합니다. BERT는 NSP를 통해 두 문장을 입력하고 이진 분류 테스트를 수행하여 두 번째 문장이 첫 번째 문장의 다음 문장인지 여부를 예측합니다. BERT는 MLM과 NSP 전략을 사용하여 한 네트워크가 양방향을 고려하는 양방향 학습을 수행하므로 컨텍스트 정보가 벡터에 잘 반영될 수 있습니다. 전이 학습 단계는 학습된 언어 모델을 전이 학습하여 실제 자연어 처리(NLP)를 수행하는 프로세스입니다. BERT는 또한 언어 표현 사전 학습의 새로운 방법입니다. BERT는 대규모 텍스트 코퍼스를 사용하여 범용 언어 이해 모델을 학습하며 모델에 관심이 있는 질문과 답변과 같은 자연어 처리 작업에 적용할 수 있습니다. Google BERT는 일반적으로 텍스트 코퍼스로만 학습합니다. 일반적으로 사전 학습을 완료한 피처 표현에는 컨텍스트 종속적 방법과 컨텍스트 독립적 방법이 있을 수 있습니다. 그리고 컨텍스트 종속적 피처 표현은 단방향 또는 양방향일 수 있습니다. 구글 BERT는 문맥에 의존하는 특징 표현의 전이 학습을 수행하여 구축된 양방향 학습 방법입니다. BERT는 자연어 이해를 위한 양방향 학습 모델을 모두 지원하는 알고리즘으로 구성되어 있습니다. BERT는 사전 학습 방법을 사용하여 기존 모델인 Word2Vec 및 GloVe보다 높은 성능을 보이는 모델입니다. 모델 프로세스는 구글 BERT를 사용하는지 여부에 따라 다릅니다. BERT 언어 모델을 코퍼스에 적용하고 좋은 임베딩 값을 추가 모델에 입력하여 수행합니다. BERT는 3억 3천만 단어의 거대한 코퍼스를 정제하고 임베딩한 다음 학습시키는 언어 모델입니다. 자체 레이블을 생성하고 반지도 학습을 수행하는 모델입니다. 코퍼스는 코퍼스를 의미합니다. 구글 BERT는 임베딩 성능이 뛰어납니다. BERT는 단어의 의미를 벡터처럼 잘 표현할 수 있으므로 언어 모델 자체의 성능이 매우 뛰어나 모든 자연어 처리 분야에서 높은 성능을 보일 수 있는 범용 언어 모델이 되었습니다. BERT는 일반적인 자연어 처리 모델에서는 잘 작동하지만 금융이나 과학과 같은 특정 분야의 언어 모델에서는 성능이 떨어지는 것으로 알려져 있습니다. 이는 각 분야에서 사용하는 단어가 다르고 언어의 특성이 다르기 때문입니다. 특정 분야에서 Google BERT의 성능을 개선하기 위해 해당 분야의 언어 데이터를 수집하여 추가적으로 학습한 후 다시 높은 성능을 보입니다. Google BERT는 Google 검색을 사람처럼 만드는 목적으로 만들어졌습니다. 사용자가 Google 검색 엔진에 특정 검색 키워드를 입력하면 Google이 검색어를 사람처럼 이해하고 해석하도록 하는 것이 목적입니다. BERT는 특히 단어와 전치사를 많이 사용하는 음성 검색과 같은 대화형 질의에 중요합니다. Google BERT는 사용자의 의도를 이해하고 정확한 검색 결과를 제공하는 목적에 가장 적합한 Google의 핵심 알고리즘입니다.