자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인공지능(AI) 기술 중 가장 활발하게 연구되고 있는 분야 중 하나로, 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 등장으로 비약적인 발전을 이루었습니다. 특히, BERT, GPT, 트랜스포머(Transformer) 모델은 NLP의 핵심 기술로 자리 잡으며 다양한 AI 애플리케이션에서 활용되고 있습니다.
이 글에서는 자연어 처리를 위한 LLM의 개념과 작동 원리를 설명하고, 대표적인 모델인 BERT, GPT, 트랜스포머의 특징과 차이점을 분석해보겠습니다.
자연어 처리와 LLM의 역할
자연어 처리는 무엇인가?
자연어 처리(NLP)는 인간이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. NLP는 다음과 같은 작업에 활용됩니다.
- 문장 분류: 뉴스 기사나 리뷰의 감성 분석
- 기계 번역: 구글 번역, 딥L(DeepL) 같은 번역 서비스
- 질의응답(QA): 챗봇, AI 비서(Siri, Alexa)
- 문서 요약: 긴 문서를 자동으로 요약
- 텍스트 생성: 자동 이메일 작성, 소설 생성
트랜스포머 모델의 등장과 NLP 혁신
기존의 NLP 모델(RNN, LSTM)은 긴 문장을 처리하는 데 한계가 있었습니다. 하지만, 2017년 구글이 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델이 등장하면서 자연어 처리 기술이 획기적으로 발전했습니다.
트랜스포머 모델은 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 활용하여 문장 내 단어 간의 관계를 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다.
- 셀프 어텐션(Self-Attention): 문장에서 특정 단어가 다른 단어들과 어떻게 연결되는지 파악
- 병렬 연산 가능: 기존 RNN보다 학습 속도가 빠름
- 스케일링 용이: 더 큰 모델을 훈련하기 쉬움
BERT: 양방향 문맥 이해를 위한 모델
BERT란 무엇인가?
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 2018년 구글이 발표한 자연어 처리 모델로, 트랜스포머의 인코더(Encoder) 부분을 사용하여 문맥을 양방향으로 학습하는 것이 특징입니다.
BERT의 특징
- 양방향 문맥 학습(Bidirectional Context Learning): 문장을 왼쪽과 오른쪽 방향에서 동시에 학습하여 더 깊이 있는 의미 파악 가능
- 마스크드 언어 모델(Masked Language Model, MLM): 문장의 일부 단어를 가리고 이를 예측하도록 훈련
- 다양한 NLP 작업에 활용 가능: 감성 분석, 문장 분류, 질문 응답 시스템 등에 널리 사용됨
GPT: 자연스러운 텍스트 생성을 위한 모델
GPT란 무엇인가?
GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI가 개발한 언어 모델로, 트랜스포머의 디코더(Decoder) 부분을 사용하여 텍스트 생성에 최적화된 모델입니다.
GPT의 특징
- 단방향 학습(Unidirectional Training): 문장을 왼쪽에서 오른쪽으로 예측하며, 다음 단어를 순차적으로 생성
- 자동 회귀 모델(Autoregressive Model): 이전 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습
- 대규모 데이터 학습 및 프롬프트 기반 응답: GPT-3, GPT-4와 같은 최신 모델은 수십억 개의 매개변수를 포함
트랜스포머: BERT와 GPT의 공통 기반
트랜스포머 모델의 핵심 구조
트랜스포머는 BERT와 GPT의 기본 구조로 사용되며, 크게 두 부분으로 구성됩니다.
- 인코더(Encoder) - BERT에서 사용: 문장의 의미를 이해하는 역할
- 디코더(Decoder) - GPT에서 사용: 새로운 문장을 생성하는 역할
트랜스포머 기반 모델의 확장
트랜스포머는 이후 다양한 모델로 발전하며, 다음과 같은 최신 AI 모델의 핵심 구조가 되었습니다.
- T5(Text-to-Text Transfer Transformer): 문장 요약 및 번역에 활용
- XLNet: BERT보다 더 유연한 양방향 학습 방식 도입
- BART: BERT와 GPT의 장점을 결합한 모델
결론: BERT, GPT, 트랜스포머의 비교 및 활용
| 모델 | 학습 방식 | 주요 특징 | 활용 분야 |
|---|---|---|---|
| BERT | 양방향 | 문맥 이해 최적화 | 감성 분석, 질문 응답 |
| GPT | 단방향 | 자연스러운 텍스트 생성 | 챗봇, 자동 글쓰기 |
| 트랜스포머 | 인코더+디코더 | BERT와 GPT의 기반 모델 | 다양한 NLP 작업 |
LLM은 BERT의 문맥 이해 능력, GPT의 생성 능력, 트랜스포머의 강력한 구조를 바탕으로 점점 더 발전하고 있습니다. 앞으로도 자연어 처리 기술이 다양한 산업에서 더욱 활발히 활용될 것으로 기대됩니다.