GPT2 BERT 이후 등장한 주요 NLP 모델 BERT와 GPT 이후 자연어 처리 분야에서는 다양한 사전학습 모델이 등장하며 빠르게 발전해왔다.이러한 모델들은 기존 구조를 개선하거나 확장하여 성능을 높이고 다양한 작업에 적용될 수 있도록 발전하였다.1. RoBERTaRoBERTa는 BERT를 개선한 모델로, 더 많은 데이터와 더 긴 학습을 통해 성능을 향상시킨 모델이다.BERT 기반 구조 유지더 큰 데이터로 학습학습 방식 개선BERT보다 더 안정적인 성능을 보여주며 다양한 NLP 작업에서 활용된다.2. ALBERTALBERT는 BERT의 구조를 경량화하여 효율성을 높인 모델이다.파라미터 공유 방식 적용모델 크기 감소연산 효율성 향상비슷한 성능을 유지하면서도 더 적은 자원으로 학습이 가능하다.3. T5T5는 모든 NLP 문제를 텍스트-투-텍스트(Tex.. 2026. 4. 19. BERT와 GPT 차이 정리 BERT와 GPT는 모두 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 사전학습된 대표적인 자연어 처리 모델이다.두 모델은 Transformer 구조를 기반으로 하지만, 구조와 학습 방식에서 중요한 차이를 가진다.1. BERT의 구조와 특징BERT는 Transformer의 Encoder 구조를 기반으로 한 모델이다.입력 문장을 양방향으로 이해하며, 문맥 정보를 동시에 반영할 수 있다.Transformer Encoder 기반양방향(Bidirectional) 문맥 이해Masked Language Model 방식으로 학습즉, 문장의 앞뒤 단어를 모두 참고하여 단어의 의미를 파악할 수 있다는 특징이 있다.2. GPT의 구조와 특징GPT는 Transformer의 Decoder 구조를 기반으로 한 모델이다.이전 단어들을 기반으로.. 2026. 4. 19. 이전 1 다음