개요 : Transformer 모델은 인공지능 자연어처리 분야에서 혁명적인 변화를 이끈 기술입니다. 그중에서도 BERT, GPT, T5는 대표적인 아키텍처로 각각의 구조와 사용 목적, 성능 차이에 대해 명확한 이해가 필요합니다. 이 글에서는 Python 기반 예제를 통해 BERT, GPT, T5의 핵심 구조와 차이를 비교하고, 실제 적용 시 어떤 모델이 적합한지 실질적인 도움을 제공하고자 합니다.
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글에서 2018년에 발표한 사전 학습 기반 모델입니다. BERT의 가장 큰 특징은 양방향 인코더 구조입니다. 이는 입력 문장의 양쪽 방향을 모두 고려하여 문맥을 파악할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 문장 "나는 사과를 먹었다"에서 "사과"라는 단어가 과일인지 기업인지 판별하는 데 앞뒤 문맥이 중요하다는 점에서 BERT는 큰 장점을 가집니다. BERT는 인코더만 사용하는 구조이며, 문장 분류, 개체명 인식, 질의응답 등 문장 이해 중심 태스크에 활용됩니다. Python 환경에서는 `transformers` 라이브러리를 통해 간편하게 구현할 수 있습니다.
from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
inputs = tokenizer("Hello, how are you?", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
대규모 데이터로 사전 학습된 BERT는 다양한 다운스트림 태스크에 효과적으로 적용되며, 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.
GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 언어 생성 특화 모델로, 기본적으로 디코더 기반 구조를 채택합니다. GPT는 좌우 단방향 방식으로 문맥을 예측하며, 텍스트 생성, 대화, 요약 등의 작업에 강점을 보입니다. GPT-2, GPT-3는 수십억 개의 파라미터를 기반으로 고급 언어 생성 능력을 보유하고 있으며, 다음과 같은 Python 코드로 손쉽게 테스트할 수 있습니다.
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
inputs = tokenizer("Once upon a time", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
GPT는 특히 스토리텔링, 시나리오 생성, 코드 자동화 등 생성 중심의 태스크에서 널리 활용되고 있습니다.
T5(Text-To-Text Transfer Transformer)는 Google이 발표한 모델로, 모든 자연어처리 문제를 텍스트-투-텍스트 방식으로 통합하여 학습하는 점이 특징입니다. 번역, 요약, 문장 수정 등 다양한 작업을 하나의 프레임워크로 처리할 수 있습니다. T5는 인코더-디코더 구조를 채택하며, 프롬프트 기반 입력 방식으로 태스크를 명시할 수 있습니다.
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")
input_text = "summarize: The quick brown fox jumps over the lazy dog."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
T5는 멀티태스크 환경에서의 유연한 적용이 가능하며, 텍스트 기반 AI 시스템 개발에 적합한 모델로 각광받고 있습니다.
요약 : BERT, GPT, T5는 각각의 구조적 차이와 기능적 특성을 지니며, 이해 중심 작업에는 BERT, 생성 중심에는 GPT, 멀티태스크에는 T5가 적합합니다. Python의 `transformers` 라이브러리를 통해 다양한 실습이 가능하며, 프로젝트의 요구에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 핵심입니다.