인코더와 디코더
자연어 처리(NLP) 분야에서 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 ‘혁신’이라는 단어가 부족할 만큼 엄청난 변화를 가져왔습니다. 그중에서도 대표적으로 거론되는 모델이 바로 BERT와 GPT입니다.
- BERT는 트랜스포머의 인코더(Encoder) 구조를 주로 활용하며,
- GPT는 트랜스포머의 디코더(Decoder) 구조를 주로 활용합니다.
두 모델 모두 자연어 처리 성능을 획기적으로 끌어올린 주역이지만, 내부 작동 원리나 주로 쓰이는 용도가 서로 다릅니다. 이번 글에서는 BERT와 GPT의 개념과 특징, 그리고 각각이 활용되는 분야까지 간략히 살펴보겠습니다.
1. 트랜스포머(Transformer)의 기본 개념
BERT와 GPT를 이해하기 위해서는 트랜스포머를 간단히 짚고 넘어갈 필요가 있습니다.
- 트랜스포머는 Self-Attention 메커니즘을 기반으로, 문장 내 단어(토큰)들이 서로 어떤 관련성을 가지는지 효율적으로 학습할 수 있도록 고안된 신경망 아키텍처입니다.
- 전통적인 RNN(LSTM)이나 CNN 기반 모델보다 훨씬 빠르고, 병렬화가 용이하며, 긴 문맥을 잘 처리한다는 장점이 있습니다.
트랜스포머는 크게 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성되어 있는데, BERT는 주로 인코더 블록만 사용하며, GPT는 디코더 블록만 사용한다는 차이가 있습니다.
2. BERT(인코더 기반 모델)
2.1. BERT란?
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글에서 제안한 트랜스포머 기반의 인코더 모델입니다.
- 양방향(Bidirectional)이라는 이름처럼, 텍스트의 앞뒤 맥락을 모두 고려하여 단어 임베딩을 학습한다는 점이 특징입니다.
2.2. 학습 방식
1) Masked Language Modeling (MLM)
- BERT는 입력 문장 중 일부 토큰을 MASK 토큰으로 가리고, 모델이 이를 추론하게끔 학습합니다.
- 이 과정을 통해 모델이 단어의 양쪽 맥락을 동시에 살펴보며 ‘가려진 단어가 무엇일까?’를 맞추도록 학습됩니다.
2) Next Sentence Prediction (NSP)
- 문장 A와 문장 B가 실제로 연속해서 나타나는지(true) 혹은 무작위로 선택된 것인지(false)를 맞추도록 학습합니다.
- 이 과정을 통해 문장 간 관계나 문맥적 흐름을 이해하는 능력을 얻게 됩니다.
2.3. 특징
- 양방향 컨텍스트: 단어 주변의 앞뒤 정보를 모두 활용하여 문맥을 이해합니다.
- 정적(Static) 마스킹: MLM 과정에서 일부 단어를 MASK로 가린 뒤 학습을 진행합니다(사전에 ‘마스킹된 형태의 입력’이 정해짐).
- 학습 효율: 대규모 코퍼스에서 사전 학습(Pre-training)을 마친 뒤, 특정 태스크에 맞춰 파인튜닝(Fine-tuning)하면 높은 성능을 보입니다.
2.4. 활용 분야
- 문장 분류(Sentiment Analysis, 감정 분석 등)
- 자연어 추론(NLI, Natural Language Inference)
- 질의응답(Question Answering)
- 개체명 인식(NER, Named Entity Recognition)
- 텍스트 요약(Summarization) - 인코더 특징을 활용한 추출형(Extractive) 등
BERT는 특히 문서 이해나 문서 분류, QA 등 해석 기반 작업에서 뛰어난 성능을 자랑합니다.
3. GPT(디코더 기반 모델)
3.1. GPT란?
- GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI)에서 개발한 트랜스포머 기반 디코더(Decoder) 모델입니다.
- GPT-1 → GPT-2 → GPT-3 → GPT-4 순으로 발전해오면서, 파라미터 수가 급증하고, 성능도 비약적으로 향상되었습니다.
3.2. 학습 방식
1) Language Modeling (LM)
- GPT는 문장의 다음 단어를 예측하는 자연스러운 언어 모델링을 수행합니다.
- P(단어_t \| 단어_1, 단어_2, …, 단어_{t-1})라는 조건부 확률을 최대화하며, 지금까지 나온 단어(맥락)에 근거하여 다음 단어를 생성하는 방식입니다.
2) 오토리그레시브(Auto-Regressive) 특성
- GPT는 순방향(왼쪽→오른쪽)으로만 단어를 예측하고, 이전의 단어들을 통해서만 정보를 얻습니다.
- 이는 언어 생성에 유리하며, 긴 문장을 자연스럽게 이어나가는 역량이 뛰어납니다.
3.3. 특징
- 단방향(한방향) 컨텍스트: 이전 단어(왼쪽 맥락)만 보고 다음 단어를 예측하므로, 생성 태스크에 특화되어 있습니다.
- 오토리그레시브 모델: GPT는 이전 단어들을 조건으로 새 단어를 만들어가는 생성 방식(LM).
- Few-shot, Zero-shot 능력: GPT-3 이후 모델들은 별도의 추가 학습 없이도 문제 예시를 조금만 주거나 아예 주지 않아도 상당히 높은 수준의 성능을 발휘합니다.
3.4. 활용 분야
- 텍스트 생성: 자연스러운 문장, 시나리오, 스토리 등을 자동 작성.
- 요약, 번역: 맥락 기반으로 텍스트를 요약하거나 다른 언어로 변환.
- 질의응답(ChatGPT 등): 대화형 인터페이스로 질의응답 시스템을 구현.
- 코드 생성(Codex): 프로그래밍 언어를 이해해 코드 스니펫을 작성하거나 오류를 찾아내는 활용.
4. BERT vs GPT 한눈에 비교
구분BERTGPT
| 주요 구조 | 인코더(Encoder) | 디코더(Decoder) |
| 학습 방향 | 양방향(Bidirectional) | 한방향(Unidirectional) |
| 학습 방식 | Masked Language Modeling + NSP | Language Modeling (오토리그레시브) |
| 특징 | 문맥 이해에 최적화 | 문맥 생성에 최적화 |
| 활용 분야 | 문서 분류, QA, NER, 감정 분석 등 | 텍스트 생성, 요약, 번역, 대화형 AI |
- 요약하자면, BERT는 문맥을 철저히 이해해 해석 기반 NLP 태스크를 잘 수행하고, GPT는 이전 단어를 기반으로 자연스럽게 다음 단어를 생성해 창의적 텍스트 생성에 강점을 지니고 있습니다.
5. 실제 적용 시 고려 사항
5.1. 데이터와 태스크 특성
- BERT: 문서 분류, QA, NER 등 분류/추론/해석 태스크에 활용하기 좋습니다. ‘학습 데이터에 정답 레이블이 존재’하는 감독학습(Supervised)에 파인튜닝하는 경우가 많습니다.
- GPT: 텍스트 생성, 대화, 스토리 제작, 코드 완성 등 생성형 태스크에 탁월합니다. 프롬프트 설계(Prompt Engineering)를 통해 다양한 문제 상황에 대응할 수 있습니다.
5.2. 모델 크기와 리소스
- GPT 시리즈는 파라미터 수가 기하급수적으로 늘어나면서 초거대 모델 시대를 열었습니다.
- 모델 크기가 크면 성능이 좋아지지만, 그만큼 학습 비용과 추론 비용이 커지므로 GPU/TPU, 서버 비용, 인프라 규모 등을 종합적으로 고려해야 합니다.
5.3. 프롬프트 엔지니어링
- GPT 등 생성형 모델을 실제 서비스에 적용할 때는, 어떻게 질문(프롬프트)을 구성하느냐가 매우 중요합니다.
- 짧은 지시로 원하는 결과를 얻기 어렵다면, 예시 문장 등을 포함해 Few-shot 혹은 Chain-of-Thought 기법 등을 사용하기도 합니다.
BERT와 GPT는 모두 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 탄생했지만, 인코더 구조 / 디코더 구조라는 결정적인 차이가 존재합니다.
- BERT는 양방향 학습으로 문맥 이해에 특화된 모델이며,
- GPT는 한방향 오토리그레시브 생성으로 텍스트 생성 능력이 뛰어납니다.
둘 다 NLP 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있으며, 실제 프로젝트나 연구에서 태스크에 맞춰 적절히 선택해 사용하면 좋습니다. 더 나아가, 최근에는 인코더-디코더 구조(예: T5, BART)나 거대 멀티모달 모델(Vision-Language, Speech-Language 등)도 등장하며 NLP, CV, 음성까지 다양한 데이터를 처리할 수 있는 시대로 발전하고 있습니다.
이상으로 BERT와 GPT의 구조적·기능적 차이와 활용 분야를 정리해보았습니다.
궁금하신 내용은 댓글이나 메일 부탁드립니다.
감사합니다.