2023 년 12 월 30 일

BERT 대 LLM

자연어 처리(NLP) 매니아라면 BERT와 LLM이라는 두 가지 개념이 등장한다는 사실을 알게 될 것입니다.

BERT는 Transformers의 양방향 인코더 표현을 나타내고 LLM은 대규모 언어 모델을 나타냅니다. 이러한 모델은 장점과 단점을 통해 나름대로 NLP를 개선했습니다.

이 기사에서는 BERT와 LLM, 그리고 이들이 제공하는 기능에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 시작하자.

BERT - 더욱 정확하고 강력해졌습니다.

Google은 단어를 통해 상황을 더 잘 이해하고 학습할 수 있도록 BERT를 개발했습니다. 주변 단어(왼쪽 및 오른쪽)를 학습하여 단어 컨텍스트를 학습하는 양방향 접근 방식을 통해 이를 수행합니다. 오른쪽 단어만 읽을 수 있는 기존 모델의 한계를 극복했습니다.

BERT는 NLP 연구 분야의 급속한 성장의 핵심인 변환기 기반 모델을 사용합니다. 의미론에 대한 상황 기반 이해의 영리한 혼합으로 인해 BERT는 높은 정확성을 제공하고 특정 질문이나 엔터티에 대한 답변에 탁월합니다. 따라서 기업이나 조직이 쿼리에 응답하기 위해 매우 정확하고 컨텍스트 중심의 모델을 원한다면 BERT가 적합합니다.

BERT 내부

기술적으로 BERT는 다음 문장 예측과 MLM(Masked Language Model)이라는 두 가지 핵심 목표를 가진 양방향 변환기를 사용합니다. BERT는 양방향이므로 모델 의미 학습은 왼쪽에서 오른쪽으로, 오른쪽에서 왼쪽으로 동시에 발생합니다.

학습에 대한 의존도가 높기 때문에 BERT에는 수많은 특정 작업 데이터를 사용한 사전 교육이 필요합니다. 적절한 사전 훈련이 없으면 BERT는 예상되는 정확도 수준으로 수행되지 않을 수 있습니다.

LLM — NLP 작업의 기본

대규모 언어 모델은 단어의 순서를 예측하는 통계 모델을 사용합니다. 이를 통해 LLM은 기본적인 NLP 작업을 수행할 수 있는 더 넓은 능력을 갖게 됩니다. 예를 들어 AI 텍스트 생성기는 LLM 모델을 사용하여 인간과 유사한 텍스트를 생성합니다. 음성인식이나 기계번역에도 효과적이다.

BERT와 달리 언어 모델은 텍스트에 대한 의존도가 높은 쿼리를 처리할 수 있습니다. 컨텍스트를 기억하는 능력이 높을수록 사용자는 LLM 모델과 더 자세히 상호 작용할 수 있어 더 오랜 기간 동안 컨텍스트를 기억해야 하는 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

LLM 내부

LLM 내에서는 장기 메모리 기능으로 정보를 저장하고 검색할 수 있는 메모리 셀이 포함된 순환 신경망인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용합니다. LLM은 단기 기억의 한계를 쉽게 극복합니다.

자세히 살펴보면 대부분의 LLM이 텍스트를 생성할 수 있으므로 더 정확해지려면 많은 사전 훈련 텍스트가 필요하다는 것을 알 수 있습니다. LLM은 또한 주어진 데이터의 패턴을 이해하는 방법으로 딥 러닝을 사용합니다. LLM이 훈련되면 이제 일상적인 작업에서 사용자를 지원할 수 있습니다. 이러한 패턴과 연결 인식은 패턴을 식별하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 됩니다.

BERT 애플리케이션 및 제한 사항

BERT는 NLP 분야에 수많은 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 주목할만한 것 중 일부는 다음과 같습니다.

  • 의미론적 유사성을 측정하기 위해 문장을 비교합니다.
  • 분류에 따라 텍스트를 분류합니다.
  • BERT를 사용하여 사용자의 쿼리 컨텍스트를 이해하고 더 나은 결과를 제공하세요.
  • 측면 기반 감정 분석을 수행합니다.
  • 입력된 설명을 기반으로 사용자에게 정확한 추천을 제공합니다.

그러나 알아야 할 제한 사항이 있습니다. 이러한 제한 사항에는 다음이 포함됩니다.

  • BERT가 작동하려면 많은 교육 시간과 컴퓨팅 리소스를 투자해야 합니다.
  • BERT는 자동 회귀 작업(예: 간섭 중 토큰 예측)으로 어려움을 겪습니다.
  • BERT에는 사용 사례를 제한하는 최대 입력 길이가 512개 토큰뿐입니다.

LLM 응용 프로그램 및 제한 사항

LLM은 다음을 포함하여 다양한 응용 프로그램을 제공합니다.

  • 더 나은 상황 이해로 검색 엔진 결과가 향상되었습니다.
  • 향상된 AI 봇 및 보조 성능을 통해 소매업체에 고객 서비스 수행 기능을 제공합니다.
  • 다양한 다양한 데이터 세트로 사전 교육을 받을 수 있는 LLM의 능력은 번역에 탁월합니다.
  • Google의 SecPALM LLM은 스크립트 동작을 학습하고 악의적인 동작을 식별할 수 있습니다.
  • 독창적인 콘텐츠 제작을 위한 탁월한 선택
  • 코드 생성, 코드 완성 및 버그 감지 기능을 제공합니다.

BERT와 LLM 비교 — BERT 또는 LLM을 선택해야 합니까?

BERT와 LLM 중에서 선택하는 것은 요구 사항에 따라 다릅니다. 두 NLP 모델 모두 자신의 업무에 탁월합니다. 따라서 귀하의 필요에 맞는 것을 선택하는 것은 귀하에게 달려 있습니다.

예를 들어 의미론(양방향 컨텍스트) 및 언어 컨텍스트 이해에 탁월한 모델을 원한다면 BERT가 귀하의 목적에 부합합니다. 감정 분석, 엔터티 인식 또는 질문 답변을 수행해야 하는 다양한 NLP 작업에서 잘 수행될 수 있습니다. 그러나 BERT를 선택하기 전에 사전 훈련 관련 데이터가 많이 필요하다는 점을 다양하게 고려해야 합니다. 도메인별로도 달라야 합니다. 다양해야 할 또 다른 사항은 계산 리소스입니다. BERT에는 상당한 계산 리소스가 필요합니다.

반면에 계산량이 적은 언어 모델을 찾고 있다면 LLM이 좋은 선택입니다. LLM은 특정 도메인에 국한되지 않고 제한된 데이터 세트가 있는 사용 사례에도 적합합니다. 따라서 음성 인식과 같은 NLP 작업에 적합합니다. LLM은 정보를 더 오래 기억할 수 있으므로 상황 기억이 필요한 모든 작업에 적합합니다.

결론

NLP 세계에서 BERT와 LLM은 모두 고유한 기능을 제공합니다. 둘 다 한계가 있지만 가장 중요한 것은 중요한 NLP 문제를 해결할 수 있는 독특한 능력을 가지고 있다는 것입니다. BERT는 양방향 학습을 제공할 수 있는 뛰어난 NLP 모델입니다. 의미론과 컨텍스트에 대한 깊은 이해로 인해 사용자에게 강력한 작업 처리를 지원하는 도구를 제공합니다.

반면에 LLM은 계산량이 많을 필요 없이 장기적인 상황 기억에 액세스할 수 있는 보다 편안한 접근 방식을 제공합니다.

바이오 저자 :

Kai Lentmann은 한 번에 하나의 혁신을 이루기 위해 기술 분야에 뛰어들고 있는 저널리스트입니다. 스타트업, 대형 기술 및 기업의 혁신 부서에서 3년의 경험을 보유한 그는 여러분에게 멋지고 미친 과정을 안내하는 친절한 이웃 속삭이는 사람입니다. 카이는 혁신 전문 용어 뒤에 숨은 빛나는 외관을 무너뜨리는 사명을 갖고 AI / WebXNUMX / 크리에이티브 기술에 관한 모든 것에서 가장 강력한 이야기만을 제공합니다. 기술적인 사람부터 기술 이야기꾼까지. 여행을 계속하세요! 🚀 #전문용어 금지 #카이톡스테크

저자 소개, 

카이리 마토스


{ "email": "Email address invalid", "url": "Website address invalid", "required": "필수 필드 누락"}