NLP에서 사전 학습된 언어 모델 (Pretrained Language Models)의 활용

사전 학습된 언어 모델(Pretrained Language Models)은 현대 NLP에서 핵심적인 역할을 담당하고 있다.
이 글에서는 사전 학습 모델의 개념, 주요 모델, 활용 사례, 그리고 한계를 다룬다.

사전 학습된 언어 모델이란?

정의

사전 학습된 언어 모델은 대규모 데이터셋에서 일반적인 언어 표현을 학습한 후, 특정 작업에 적응(Fine-Tuning)할 수 있는 모델이다.

  • GPT, BERT, RoBERTa와 같은 대표적인 모델 존재.
  • Fine-Tuning이나 Zero-Shot Learning으로 특정 태스크에 활용.

주요 언어 모델 소개

1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

  • Google에서 개발한 양방향 Transformer 모델.
  • 문맥을 양방향으로 이해.
  • 사용 사례: 문장 분류, 질의응답, 개체명 인식.

Python 예제

from transformers import BertTokenizer, BertModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

inputs = tokenizer("This is an example sentence.", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
print(outputs.last_hidden_state.shape)

2. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

  • OpenAI에서 개발한 생성 중심 모델.
  • 문맥 기반 텍스트 생성에 강점.
  • 사용 사례: 대화형 AI, 글쓰기 도우미.

Python 예제

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

input_text = "Artificial intelligence is"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

3. RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach)

  • BERT를 개선한 모델로 더 많은 데이터와 긴 학습을 통해 성능 향상.
  • 사용 사례: 텍스트 분류, 감성 분석.

4. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

  • 텍스트 입력을 텍스트 출력으로 변환.
  • 사용 사례: 번역, 요약, 질의응답.

활용 사례

1. 텍스트 분류

  • 감성 분석, 스팸 필터링 등에서 BERT와 같은 모델이 높은 성능 제공.

2. 질의응답 (Question Answering)

  • 대규모 데이터에서 정보를 추출.
  • SQuAD 벤치마크에서 우수한 성능.

3. 텍스트 생성

  • GPT 기반 모델이 글쓰기 보조 및 대화형 AI에 활용.

4. 요약 (Summarization)

  • T5, BART를 사용하여 문서 요약 수행.

사전 학습 모델의 한계

  1. 계산 자원 요구: 학습 및 추론에 많은 자원이 필요.
  2. 데이터 의존성: 학습 데이터의 품질이 성능에 큰 영향을 미침.
  3. 편향 문제: 학습 데이터의 편향이 모델에 반영될 수 있음.
  4. 도메인 적응 필요: 일반적인 언어 표현 외의 작업에는 추가 학습 필요.

결론

사전 학습된 언어 모델은 NLP의 발전을 크게 이끌었으며, 다양한 작업에서 우수한 성능을 제공한다.
다만 자원과 데이터 품질 등의 한계를 인지하고, 적절히 활용하는 것이 중요하다.