NLP에서 전이 학습 (Transfer Learning) 활용하기

자연어 처리(NLP)에서 전이 학습은 사전 학습된 모델을 활용하여 새로운 태스크를 해결하는 강력한 기법이다.
이 글에서는 전이 학습의 정의, 주요 기법, 활용 사례, 그리고 한계를 다룬다.

전이 학습이란?

정의

전이 학습은 한 태스크에서 학습한 지식을 새로운 태스크에 적용하는 방법이다.
NLP에서는 대규모 텍스트 코퍼스에서 사전 학습된 모델을 다양한 다운스트림 태스크에 적용한다.

전이 학습의 과정

1. 사전 학습 (Pretraining)

대규모 코퍼스를 사용하여 일반적인 언어 표현을 학습한다.

언어 모델링: 다음 단어 예측 (예: GPT 시리즈).
마스킹 언어 모델링: 일부 단어를 마스킹하고 이를 예측 (예: BERT).

예제

문장: "The cat is on the [MASK]."
예측: "mat"

2. 미세 조정 (Fine-Tuning)

사전 학습된 모델을 특정 태스크에 맞게 조정한다.

감성 분석
문서 분류
질문 응답
기계 번역

주요 전이 학습 기법

1. Feature Extraction

사전 학습된 모델의 특정 층에서 추출한 벡터를 다운스트림 모델에 입력으로 사용한다.

간단한 분류기와 결합하여 빠르게 태스크 해결 가능.

Python 예제

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
inputs = tokenizer("This is an example.", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
features = outputs.last_hidden_state

2. Fine-Tuning

모델 전체를 학습 가능한 상태로 두고 태스크 데이터로 추가 학습을 진행한다.

학습률 조정과 정규화가 성능에 큰 영향을 미친다.

3. Adapters

사전 학습된 모델의 원래 가중치를 동결한 상태로, 소규모 추가 레이어를 학습한다.

효율적인 메모리 사용과 빠른 학습 가능.

전이 학습 모델의 종류

1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

양방향 컨텍스트를 활용하여 문맥적 의미 학습.
대표 태스크: 감성 분석, 질문 응답.

2. GPT (Generative Pretrained Transformer)

순차적 언어 생성에 강점.
대표 태스크: 텍스트 생성, 요약.

3. T5 (Text-To-Text Transfer Transformer)

모든 태스크를 텍스트 변환 문제로 정의.
대표 태스크: 번역, 요약.

4. XLNet

BERT의 한계를 보완한 언어 모델.
순서와 관계없는 단어 샘플링으로 학습.

활용 사례

1. 감성 분석 (Sentiment Analysis)

사전 학습된 BERT 모델을 미세 조정하여 리뷰 데이터의 긍정/부정을 분류.

Python 예제

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)
inputs = tokenizer("I love this product!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)

2. 질문 응답 (Question Answering)

사전 학습된 모델을 사용하여 특정 문서에서 질문에 대한 답을 추출.

3. 요약 (Summarization)

T5와 같은 모델을 사용하여 문서를 요약.

전이 학습의 한계

대규모 데이터 요구: 사전 학습에 많은 리소스 필요.
과적합 가능성: 다운스트림 데이터가 적을 경우 성능 저하 위험.
도메인 의존성: 특정 도메인 데이터에 적합하지 않을 수 있음.

결론

전이 학습은 NLP의 혁신을 이끈 핵심 기술로, 다양한 태스크에서 활용 가능하다.
효율적인 사전 학습과 미세 조정 전략을 통해 더 나은 성능을 달성할 수 있다.