BERT 모델에는 몇 개의 Transformer 레이어가 사용됩니까?

BERT는 Transformer를 네트워크 구조로 사용하는 사전 훈련된 언어 모델입니다. 순환 신경망(RNN)과 비교하여 Transformer는 병렬로 계산할 수 있으며 시퀀스 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다. BERT 모델에서는 입력 시퀀스를 처리하기 위해 다층 변환기가 사용됩니다. 이러한 Transformer 레이어는 self-attention 메커니즘을 활용하여 입력 시퀀스의 전역 상관 관계를 모델링합니다. 따라서 BERT 모델은 상황별 정보를 더 잘 이해할 수 있어 언어 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

BERT 모델에는 사전 훈련과 미세 조정이라는 두 가지 주요 단계가 포함되어 있습니다. 사전 훈련 단계에서는 비지도 학습을 위한 대규모 코퍼스를 사용하여 텍스트의 문맥 정보를 학습하고 언어 모델 매개변수를 얻습니다. 미세 조정 단계에서는 사전 훈련된 매개변수를 사용하여 특정 작업에 대한 미세 조정을 수행하여 성능을 향상시킵니다. 이 2단계 설계를 통해 BERT는 다양한 자연어 처리 작업에서 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다.

BERT 모델에서 입력 시퀀스는 먼저 임베딩 레이어를 통해 단어를 벡터 표현으로 변환한 다음 여러 Transformer 인코더에 의해 처리되어 최종적으로 시퀀스 표현을 출력합니다.

BERT 모델에는 BERT-Base와 BERT-Large의 두 가지 버전이 있습니다. BERT-Base는 12개의 Transformer 인코더 레이어로 구성되며, 각 레이어에는 12개의 Self-Attention 헤드와 피드포워드 신경망이 포함되어 있습니다. 셀프 어텐션 헤드는 입력 시퀀스의 각 위치와 다른 위치의 상관 관계를 계산하고 이러한 상관 관계를 가중치로 사용하여 입력 시퀀스의 정보를 집계합니다. 피드포워드 신경망은 입력 시퀀스의 각 위치 표현에 대해 비선형 변환을 수행합니다. 따라서 BERT 모델은 여러 계층의 self-attention 및 비선형 변환을 통해 입력 시퀀스의 표현을 학습합니다. BERT-Large는 BERT-Base보다 더 많은 레이어와 더 큰 매개변수 크기를 가지므로 입력 시퀀스의 의미 및 컨텍스트 정보를 더 잘 캡처할 수 있습니다.

BERT-Large는 BERT-Base를 기반으로 더 많은 레이어를 추가합니다. 여기에는 24개의 Transformer 인코더 레이어가 포함되어 있으며 각 레이어에는 12개의 self-attention 헤드와 피드포워드 신경망이 있습니다. BERT-Base와 비교하여 BERT-Large는 더 많은 매개변수와 더 깊은 레이어를 갖고 있으므로 더 복잡한 언어 작업을 처리하고 일부 언어 작업에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

BERT 모델은 훈련 과정에서 양방향 언어 모델 방법을 사용한다는 점에 유의해야 합니다. 즉, 입력 시퀀스에서 일부 단어를 무작위로 덮은 다음 모델이 이러한 덮힌 단어를 예측하도록 합니다. 이를 통해 모델은 작업을 처리할 때 이전 단어가 현재 단어에 미치는 영향을 고려할 뿐만 아니라 후속 단어가 현재 단어에 미치는 영향도 고려할 수 있습니다. 이 훈련 방법 역시 모델이 어떤 위치에서든 입력 시퀀스를 처리할 수 있어야 하므로 시퀀스 정보를 처리하려면 다층 변환기를 사용해야 합니다.

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