11-(1) BERT와 GPT의 주요 차이점은 무엇인가요? 각각의 기본 구조와 작동 방식, 적합한 NLP 응용 분야를 위주로 설명해주세요.
🟢 BERT와 GPT의 주요 차이점은 무엇인가요? 각각의 기본 구조와 작동 방식, 적합한 NLP 응용 분야를 위주로 설명해주세요.
BERT와 GPT는 현대 자연어 처리(NLP)의 양대 산맥이지만, 문맥을 이해하고 처리하는 방식에서 근본적인 차이를 보인다. BERT는 문장 전체를 한 번에 보고 의미를 파악하는 ‘독해 전문가’에 가깝고, GPT는 주어진 내용을 바탕으로 다음을 예측하며 글을 써 내려가는 ‘창의적인 작가’에 가깝다.
이러한 NLP 방식의 차이를 정리해보도록 한다.
⚪ 기본 구조: Encoder vs. Decoder
가장 핵심적인 차이는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 어떻게 활용하는지에 있음.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT는 트랜스포머의 인코더(Encoder) 구조만을 사용합니다. 인코더는 문장의 모든 단어를 동시에 보고, 각 단어와 다른 모든 단어 간의 관계를 양방향으로 파악하여 문맥을 이해하는 데 특화되어 있습니다. 마치 책을 읽을 때, 특정 단어의 의미를 파악하기 위해 그 단어의 앞뒤 문맥을 모두 샅샅이 훑어보는 것과 같습니다.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) GPT는 트랜스포머의 디코더(Decoder) 구조만을 사용합니다. 디코더는 현재까지 주어진 단어들만을 바탕으로, 그 다음에 올 단어를 순차적으로 예측하는 방식으로 작동합니다. 즉, 문맥을 오직 단방향(왼쪽에서 오른쪽)으로만 파악합니다. 마치 글을 쓸 때, 이미 쓴 내용을 바탕으로 다음 문장을 이어가는 작가의 모습과 같습니다.
⚪ 작동 방식: 양방향 vs. 단방향
이러한 구조적 차이는 모델의 학습 방식과 작동 원리에 직접적인 영향을 줍니다.
BERT: 빈칸 채우기 (Masked Language Model, MLM) BERT는 문장의 일부 단어를 무작위로 가리고(
[MASK]), 주변 문맥을 이용해 그 빈칸에 들어갈 원래 단어를 맞추는 방식으로 학습합니다. 이 과정을 통해 문장의 양방향 문맥을 깊이 있게 이해하는 능력을 기릅니다. “나는 오늘 아침에[MASK]을 마셨다”라는 문장이 주어지면, ‘아침’과 ‘마셨다’라는 양쪽 단서를 모두 활용해 빈칸이 ‘커피’나 ‘우유’일 것이라고 추론합니다.GPT: 다음 단어 예측 (Autoregressive Language Model) GPT는 문장의 처음부터 특정 지점까지의 단어들이 주어졌을 때, 바로 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로 학습합니다. “나는 오늘 아침에”라는 텍스트가 주어지면, 그 다음에 올 ‘커피’라는 단어를 예측하는 식입니다. 이 방식은 문법적으로 자연스럽고 논리적으로 연결되는 문장을 생성하는 데 매우 효과적입니다.
⚪ 적합한 응용 분야
두 모델의 강점이 다르기 때문에, 각각 더 뛰어난 성능을 보이는 NLP 응용 분야도 다릅니다.
- BERT의 응용 분야 (문맥 이해가 중요한 Task) 문장 전체의 깊은 이해를 바탕으로 무언가를 판단하거나 정보를 추출하는 데 강합니다.
- 문서 분류 (Text Classification): 이메일이 스팸인지 아닌지, 영화 리뷰가 긍정인지 부정인지 분류.
- 질의응답 (Question Answering): 주어진 지문에서 질문에 대한 정답을 찾아내는 작업 (e.g., SQuAD).
- 개체명 인식 (Named Entity Recognition, NER): 문장에서 인명, 지명, 기관명 등을 추출.
- GPT의 응용 분야 (텍스트 생성이 중요한 Task) 자연스러운 문장을 만들어내는 능력을 바탕으로 새로운 텍스트를 창작하는 데 강합니다.
- 텍스트 생성 (Text Generation): 기사 작성, 소설 쓰기, 시 짓기.
- 요약 (Summarization): 긴 글을 짧게 요약.
- 챗봇 및 대화형 AI (Dialogue Systems): 사람과 자연스럽게 대화하는 챗봇.
- 코드 생성 (Code Generation): 자연어 설명을 바탕으로 프로그래밍 코드 작성.
| 특징 | BERT | GPT |
|---|---|---|
| 기본 구조 | Transformer Encoder | Transformer Decoder |
| 문맥 파악 | 양방향 (Bidirectional) | 단방향 (Unidirectional) |
| 학습 방식 | Masked LM (빈칸 채우기) | Autoregressive LM (다음 단어 예측) |
| 핵심 강점 | 문맥 이해 (Understanding) | 문장 생성 (Generation) |
| 주요 응용 | 분류, QA, 정보 추출 | 생성, 요약, 대화 |
⚪ 그래서 현재 LLM 산업에서는?
현재 LLM 산업은 사실상 GPT(Decoder) 계열이 주도하고 있고, BERT(Encoder) 계열은 그 기반 기술로서 특정 전문 분야에서 활약하고 있어.
🟡 GPT 계열 (생성 모델의 주류)
지금 우리가 흔히 “LLM”이라고 부르는 대화형 AI, 콘텐츠 생성 AI는 거의 모두 GPT와 같은 Decoder-only 아키텍처를 기반임.
1. OpenAI의 직계 모델들
- ChatGPT (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o): 현재 LLM 산업의 부흥을 이끈 대표적인 모델이다. 특히 GPT-3의 엄청난 성능을 명령어 학습(Instruction-tuning)과 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)으로 다듬어 누구나 쓰기 쉬운 챗봇으로 만든 것이 성공의 핵심.
2. GPT 아키텍처를 따르는 경쟁 모델들
OpenAI의 성공 이후, 거의 모든 빅테크 기업들이 유사한 Decoder-only 구조의 LLM을 개발해서 경쟁하고 있음.
- Google Gemini: 구글의 차세대 멀티모달 모델로, 검색을 비롯한 구글의 여러 서비스에 통합되고 있음.
- Anthropic Claude: GPT-4의 강력한 대항마로 꼽히며, 특히 긴 문맥을 이해하는 능력과 안전성을 강조하고 있음. (Claude 3 Sonnet, Opus 등)
- Meta Llama 3: 오픈소스 LLM 생태계의 판도를 바꾼 모델이야. 수많은 기업과 개발자들이 Llama를 기반으로 자신들만의 모델을 만들고 있음.
- Mistral AI Mixtral: 프랑스의 스타트업이 만든 모델로, 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용해 적은 비용으로 Llama 이상의 성능을 내면서 오픈소스 진영에서 큰 주목을 받고 있음.
3. 국내(한국) 모델들
국내 기업들도 자체 거대 언어 모델을 개발해 서비스하고 있다.
- Naver HyperCLOVA X: 네이버가 개발한 한국어 중심의 LLM으로, 검색, 쇼핑, 예약 등 네이버 서비스와 결합된 형태로 발전하고 있음.
- Upstage Solar: 업스테이지가 Llama를 기반으로 만든 모델로, 작지만 강력한 성능으로 오픈소스 LLM 성능 평가에서 1위를 차지하기도 했음.
🟡 BERT 계열 (이해 모델의 강자)
BERT는 문장 생성보다는 주어진 문장의 의미를 깊이 이해(Understanding)하는 데 특화되어 있어. 그래서 사용자와 직접 대화하기보다는, 서비스의 기반 기술로 사용되는 경우가 많음.
1. 검색 엔진과 의미 분석
- Google 검색: 구글은 사용자의 검색어 의도를 정확히 파악하기 위해 BERT의 양방향 문맥 이해 능력을 검색 알고리즘 깊숙이 활용하고 있음.
- Semantic Search (의미 기반 검색): 단순히 키워드가 일치하는 문서를 찾는 게 아니라, 의미적으로 유사한 문서를 찾아주는 검색 시스템의 핵심 엔진으로 BERT 계열 모델(특히 Sentence-Transformers)이 널리 쓰임.
2. 특정 목적의 Fine-tuning 모델
BERT 원본을 특정 데이터나 언어에 맞게 추가로 학습시킨 모델들이 산업 곳곳에서 활약 중임.
- RoBERTa, ALBERT, ELECTRA: BERT의 구조나 학습 방식을 개선한 모델들로, 특정 NLP 벤치마크에서 더 높은 성능을 보임.
- KoBERT, Ko-ELECTRA: 한국어 데이터로 사전학습된 모델로, 국내 기업들이 한국어 감성 분석, 문서 분류, 개체명 인식 같은 NLP 문제를 해결할 때 기본적으로 사용하는 모델임.
⚪ 요약
| 계열 (Family) | 핵심 역할 (Core Role) | 주요 사용 모델 / 분야 |
|---|---|---|
| GPT (Decoder) | 생성 (Generation) | ChatGPT, Gemini, Claude, Llama, HyperCLOVA X<br>(대화형 AI, 콘텐츠 생성, 요약, 챗봇) |
| BERT (Encoder) | 이해 (Understanding) | Google 검색, Semantic Search, KoBERT<br>(검색 엔진, 문서 분류, 의미 분석, 정보 추출) |
🟢 예시 답안 (코드잇 제공)
BERT와 GPT는 모두 Transformer 구조를 기반으로 한 사전학습(pre-trained) 언어 모델이지만, 구조와 작동 방식, 그리고 주로 사용되는 NLP 응용 분야에서 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.
[구조와 작동 방식]
BERT는 Transformer의 인코더(Encoder)만 사용하는 구조입니다. 입력 문장을 양방향으로 동시에 바라보며 문맥을 이해하는 양방향(Bidirectional) 구조가 특징입니다. 이 모델은 문장 내에서 일부 단어를 가린 뒤(Masked Language Modeling), 그 가려진 단어를 예측하는 방식으로 사전학습이 진행됩니다. 또한 두 문장이 연결되는지를 예측하는 Next Sentence Prediction(NSP) 작업도 함께 수행합니다.
반면 GPT는 Transformer의 디코더(Decoder)만 사용하는 구조로 구성되어 있습니다. GPT는 한 방향, 즉 왼쪽에서 오른쪽으로 순차적으로 단어를 예측하는 단방향(Unidirectional) 구조입니다. 이 모델은 다음에 올 단어를 예측하는 언어 모델링 방식(Autoregressive Language Modeling)으로 사전학습되며, 입력 문장의 앞부분만을 활용해 다음 단어를 생성합니다.
[적합한 NLP 응용 분야]
BERT는 언어 이해(understanding) 중심의 작업에 적합합니다. 예를 들어 문서 분류, 문장 유사도 판단, 개체명 인식, 질의응답처럼 문장을 해석하거나 의미를 파악해야 하는 작업에서 좋은 성능을 보입니다.
반면 GPT는 언어 생성(generation) 중심의 작업에 강합니다. 예를 들어 텍스트 자동 완성, 대화형 응답 생성, 요약, 창작형 글쓰기, 코드 생성 등 문장을 창의적으로 생성하는 작업에 잘 활용됩니다.
[정리]
BERT는 인코더 기반으로 ‘문장을 이해’하는 데 최적화된 모델이고, GPT는 디코더 기반으로 ‘문장을 생성’하는 데 강점을 가진 모델이라고 볼 수 있습니다.