AI Architecture

2018년, Google 연구원들은 “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” (Devlin et al.)이라는 획기적인 논문을 발표했습니다. 이 연구는 자연어 처리(NLP) 분야를 근본적으로 변화시켰습니다. BERT 이전의 모델들은 텍스트를 왼쪽에서 오른쪽으로 또는 오른쪽에서 왼쪽으로 순차적으로 처리했습니다. BERT는 동시에 양방향의 문맥을 분석하여 언어 표현을 학습하는 새로운 방법을 도입했습니다. 오늘날 BERT와 그 파생 모델들(RoBERTa, DistilBERT, ALBERT 등)은 검색 엔진, 감성 분석, 질의응답 시스템, 정보 추출 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 BERT 아키텍처와 그 작동 원리 및 학습 과정을 설명합니다.