ELMo와 BERT의 차이점과 장단점 - 동적으로 문맥에 따라 단어 벡터를 생성하는 두 가지 방법의 원리와 성능 비교

ELMo와 BERT의 차이점과 장단점

ELMo와 BERT를 소개하고 차이점과 장단점을 분석해 보도록 하겠습니다.

자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 분야입니다. 자연어 처리는 기계 번역, 감성 분석, 질의응답, 챗봇 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 자연어 처리의 핵심은 단어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 벡터로 표현하는 것입니다. 단어 벡터 (Word Vector)는 단어의 의미와 문법적 특성을 수치화한 것으로, 단어 간의 유사도나 관계를 계산할 수 있습니다. 단어 벡터를 생성하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 최근에는 문맥에 따라 단어 벡터를 동적으로 생성하는 방법이 주목받고 있습니다.

 

문맥에 따라 단어 벡터를 동적으로 생성하는 방법은 같은 단어라도 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 경우에 대응할 수 있습니다. 예를 들어 '배'라는 단어는 '배를 타고 떠나다'와 '배를 맛있게 먹다'라는 문장에서 완전히 다른 의미를 갖습니다. 이러한 경우에는 문장 전체의 의미를 고려하여 단어 벡터를 생성해야 합니다. 이때 사용되는 두 가지 방법이 ELMo와 BERT입니다. ELMo와 BERT는 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 이끌어낸 모델들로, 대규모 텍스트 데이터로 사전 학습된 모델을 다양한 자연어 처리 태스크에 적용할 수 있습니다. 이번 글에서는 ELMo와 BERT의 원리와 성능 비교를 통해 자연어 처리의 기술 발전과 트렌드를 파악해 보겠습니다.

 

ELMo의 원리 및 장단점

ELMo (Embeddings from Language Model)는 2018년에 제안된 모델로, 문맥을 고려하여 단어 벡터를 생성하는 방법입니다. ELMo의 이름은 'ELectra MOdel'의 줄임말이며, 'ELectra'는 'ELectronic Literature Archive'의 약자입니다. ELMo는 기존의 word2vec이나 GloVe와 같은 방법들과 달리, 같은 단어라도 문맥에 따라 다른 벡터로 임베딩해줍니다. 예를 들어 아래의 두 문장에서 '배'라는 단어는 완전히 다른 의미를 가지지만, 앞선 임베딩 방식으로는 같은 임베딩 벡터가 된다는 문제가 있습니다.

• 혁준이는 배를 타고 떠났다.

• 혁준이는 배를 맛있게 먹었다.

 

그러나 단어를 임베딩할 때 해당 단어 주변의 문맥을 고려하여 임베딩을 해준다면 모델의 성능이 더 높아질 것입니다. 이때 ELMo에서는 사전 학습된 언어 모델을 이용하여 단어 임베딩을 생성합니다. ELMo에서 사용하는 언어 모델은 bi-directional language model (biLM)입니다. biLM은 양방향으로 문장을 읽어서 단어의 확률을 예측하는 모델입니다. 즉, 앞뒤의 문맥을 모두 고려하여 단어의 의미를 파악합니다. 예를 들어 아래의 문장에서 '배'라는 단어의 확률을 예측하려면, 앞의 '혁준이는'과 뒤의 '떠났다'라는 단어를 모두 고려해야 합니다.

• 혁준이는 배를 타고 떠났다.

 

biLM은 이러한 양방향 문맥을 고려하기 위해 두 개의 언어 모델을 사용합니다. 하나는 왼쪽에서 오른쪽으로 문장을 읽는 forward language model이고, 다른 하나는 오른쪽에서 왼쪽으로 문장을 읽는 backward language model입니다. 이 두 개의 언어 모델은 각각 다음과 같은 확률을 계산합니다.

• forward language model: P(배 | 혁준이는)

• backward language model: P(배 | 떠났다)

이 두 개의 확률을 결합하면 biLM의 확률이 됩니다.

• biLM: P(배 | 혁준이는, 떠났다)

 

biLM은 이러한 확률을 계산하기 위해 recurrent neural network (RNN)을 사용합니다. RNN은 시계열 데이터를 처리하기에 적합한 신경망 구조로, 이전 시점의 정보를 기억하고 현재 시점의 입력과 함께 처리할 수 있습니다. ELMo에서는 RNN의 한 종류인 long short-term memory (LSTM)을 사용합니다. LSTM은 RNN의 단점인 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안된 구조로, 입력, 출력, 삭제 게이트라는 세 가지 구성 요소를 통해 정보를 선택적으로 저장하거나 삭제할 수 있습니다.

ELMo는 biLM을 통해 각 단어에 대해 여러 개의 벡터를 생성합니다. 이 벡터들은 biLM의 각 층에서 출력되는 벡터들로, 단어의 표면적인 정보와 문맥적인 정보를 함께 반영합니다. ELMo는 이러한 벡터들을 가중 평균하여 최종적인 단어 벡터를 생성합니다. 가중치는 각 자연어 처리 태스크에 맞게 학습됩니다. 즉, ELMo는 사전 학습된 biLM을 기반으로 하되, 특정 태스크에 맞게 임베딩을 조정할 수 있습니다.

 

ELMo의 장점은 다음과 같습니다.

• 문맥에 따라 단어 벡터를 동적으로 생성할 수 있습니다.

• 사전 학습된 biLM을 다양한 자연어 처리 태스크에 적용할 수 있습니다.

• 각 층에서 출력되는 벡터들을 가중 평균하여 최적화된 임베딩을 생성할 수 있습니다.

 

ELMo의 단점은 다음과 같습니다.

• biLM을 학습하는 데에 많은 시간과 자원이 필요합니다.

• biLM의 구조가 복잡하고 파라미터가 많아서 메모리 소모가 큽니다.

• biLM이 생성하는 벡터들이 고정된 길이를 가지므로, 단어 간의 관계나 구조를 반영하기 어렵습니다.

 

BERT의 원리 및 장단점

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 2018년에 제안된 모델로, ELMo와 마찬가지로 문맥을 고려하여 단어 벡터를 생성하는 방법입니다. BERT의 이름은 'Bidirectional Encoder Representations from Transformers'의 줄임말이며, 'Bidirectional'은 양방향 문맥을 고려한다는 의미이고, 'Encoder'는 인코더만 사용한다는 의미이고, 'Transformers'는 transformer라는 신경망 구조를 사용한다는 의미입니다. BERT는 ELMo와 달리 biLM을 사용하지 않고, transformer와 attention mechanism을 사용하여 단어 벡터를 생성합니다. transformer와 attention mechanism은 자연어 처리 분야에서 큰 성과를 낸 모델들로, RNN이나 CNN과 같은 순차적인 구조를 사용하지 않고, 병렬적으로 문장을 처리할 수 있습니다. 또한 attention mechanism은 문장 내의 단어들 간의 관계나 중요도를 계산하여 문맥을 반영할 수 있습니다.

BERT는 transformer의 인코더 부분만 사용하여 단어 벡터를 생성합니다. 인코더는 여러 개의 층으로 구성되며, 각 층은 self-attention과 feed-forward network로 이루어져 있습니다. self-attention은 문장 내의 모든 단어들 간의 유사도나 관련도를 계산하여 가중치 행렬로 나타내는 방법입니다. 이를 통해 문장 전체의 의미를 고려할 수 있습니다. feed-forward network는 각 단어 벡터에 대해 비선형 변환을 적용하는 방법입니다. 이를 통해 단어 벡터의 표현력을 높일 수 있습니다.

 

BERT는 사전 학습된 모델을 다양한 자연어 처리 태스크에 적용할 수 있습니다. 사전 학습은 두 가지 방법으로 이루어집니다. 하나는 masked language model (MLM)이고, 다른 하나는 next sentence prediction (NSP)입니다. MLM은 문장에서 임의로 몇 개의 단어를 가리고 (masking), 가려진 단어를 예측하는 방법입니다. 이를 통해 단어의 의미와 문맥을 학습할 수 있습니다. NSP는 두 개의 문장이 주어졌을 때, 두 번째 문장이 첫 번째 문장의 다음 문장인지 여부를 예측하는 방법입니다.

이를 통해 문장 간의 관계나 일관성을 학습할 수 있습니다.

 

BERT의 장점은 다음과 같습니다.

• 양방향으로 문장 전체의 의미와 구조를 고려할 수 있습니다.

• transformer와 attention mechanism을 사용하여 병렬적으로 문장을 처리할 수 있습니다.

• 사전 학습된 모델을 다양한 자연어 처리 태스크에 적용할 수 있습니다.

• MLM과 NSP를 통해 단어와 문장의 의미와 관계를 학습할 수 있습니다.

 

BERT의 단점은 다음과 같습니다.

• transformer의 구조가 복잡하고 파라미터가 많아서 메모리 소모가 큽니다.

• 사전 학습에 많은 시간과 자원이 필요합니다.

• MLM에서 masking 된 단어가 실제로 존재하지 않는 경우가 있어서 정확도가 떨어질 수 있습니다.

 

ELMo와 BERT의 성능 비교

ELMo와 BERT는 문맥을 고려하여 단어 벡터를 생성하는 방법으로, 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 이끌어낸 모델들입니다. 그렇다면 이들의 성능은 어떻게 비교할 수 있을까요? 이번에는 ELMo와 BERT가 다양한 자연어 처리 태스크에서 어떤 성능을 보여주는지 알아보겠습니다. 자연어 처리 태스크에는 기계 번역, 감성 분석, 개체명 인식, 의미론적 역할 레이블링, 질의응답, 자연어 추론 등이 있습니다. 이들은 단어, 문장, 문단 등 다양한 수준의 언어 이해를 요구합니다.

 

ELMo와 BERT는 사전 학습된 모델을 다양한 자연어 처리 태스크에 적용할 수 있습니다. 이를 위해 사전 학습된 모델에 태스크에 맞는 추가적인 층을 붙이고, 태스크의 데이터로 재학습 (fine-tuning)을 수행합니다. 예를 들어 감성 분석 태스크에서는 사전 학습된 모델에 감성 레이블을 예측하는 분류 층을 추가하고, 감성 데이터로 재학습을 하면 됩니다. 이렇게 하면 사전 학습된 모델이 가지고 있는 언어 지식과 태스크의 특성을 모두 반영할 수 있습니다.

 

ELMo와 BERT의 성능을 비교하기 위해 GLUE (General Language Understanding Evaluation) 벤치마크를 사용할 수 있습니다. GLUE는 여러 가지 자연어 처리 태스크를 포함하고 있는 벤치마크로, 각 태스크의 성능을 평가하고 종합 점수를 계산합니다. GLUE에는 다음과 같은 태스크들이 있습니다.

• CoLA: 문장이 영어 문법에 맞는지 판단하는 태스크

• SST-2: 영화 리뷰의 감성이 긍정인지 부정인지 판단하는 태스크

• MRPC: 두 문장이 의미적으로 같은지 판단하는 태스크

• QQP: 두 질문이 의미적으로 같은지 판단하는 태스크

• STS-B: 두 문장의 의미적 유사도를 0부터 5까지 점수로 평가하는 태스크

• MNLI: 두 문장이 주장과 증거의 관계인지 판단하는 태스크

• QNLI: 자연어 질문과 답변의 쌍이 맞는지 판단하는 태스크

• RTE: 두 문장이 추론 관계인지 판단하는 태스크

• WNLI: 두 문장에서 대명사의 지시 대상이 같은지 판단하는 태스크

 

GLUE 벤치마크에서 ELMo와 BERT의 성능은 다음과 같습니다.

Model CoLA SST-2 MRPC QQP STS-B MNLI QNLI RTE WNLI Average

ELMo 36.0 91.8 86.7/81.6 70.3/89.2 80.4/80.1 76.4/76.1 88.8/84.8 56.8/66.1 65.1/56.3 72.0

BERT 52.1 93.5 88.9/84.8 71.2/89.2 85.8/85.4 84.6/83.4 90.5/86.9 66.4/70.1 65.1/56.3 78.3

위의 표에서 볼 수 있듯이, BERT는 ELMo보다 대부분의 태스크에서 더 높은 성능을 보여줍니다. 특히 CoLA, STS-B, MNLI, QNLI, RTE 등에서는 ELMo보다 큰 차이를 보입니다. 이는 BERT가 ELMo보다 더 풍부하고 다양한 언어 지식을 학습하고, 문장 전체의 의미와 구조를 더 잘 반영할 수 있기 때문입니다.

ELMo와 BERT의 성능 비교를 통해 문맥에 따라 단어 벡터를 생성하는 방법이 자연어 처리 분야에서 얼마나 중요하고 유용한지 알 수 있습니다. 또한 transformer와 attention mechanism과 같은 새로운 신경망 구조와 학습 방법이 얼마나 효과적인지 알 수 있습니다.

 

결론: ELMo와 BERT의 차이점과 장단점 요약 및 시사점

이번 글에서는 ELMo와 BERT의 차이점과 장단점에 대해 알아보았습니다. ELMo와 BERT는 문맥에 따라 단어 벡터를 생성하는 방법으로, 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 이끌어낸 모델들입니다. ELMo는 biLM을 사용하여 단어 벡터를 생성하며, BERT는 transformer와 attention mechanism을 사용하여 단어 벡터를 생성합니다. 또한 이들은 사전 학습된 모델을 다양한 자연어 처리 태스크에 적용할 수 있습니다. ELMo와 BERT의 성능 비교를 통해 BERT가 ELMo보다 대부분의 태스크에서 더 높은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있습니다.

ELMo와 BERT의 차이점과 장단점을 요약하면 다음과 같습니다.

 

• ELMo

o 장점: 문맥에 따라 단어 벡터를 동적으로 생성할 수 있습니다. 사전 학습된 biLM을 다양한 자연어 처리 태스크에 적용할 수 있습니다. 각 층에서 출력되는 벡터들을 가중 평균하여 최적화된 임베딩을 생성할 수 있습니다.

o 단점: biLM을 학습하는 데에 많은 시간과 자원이 필요합니다. biLM의 구조가 복잡하고 파라미터가 많아서 메모리 소모가 큽니다. biLM이 생성하는 벡터들이 고정된 길이를 가지므로, 단어 간의 관계나 구조를 반영하기 어렵습니다.

 

• BERT

o 장점: 양방향으로 문장 전체의 의미와 구조를 고려할 수 있습니다. transformer와 attention mechanism을 사용하여 병렬적으로 문장을 처리할 수 있습니다. 사전 학습된 모델을 다양한 자연어 처리 태스크에 적용할 수 있습니다. MLM과 NSP를 통해 단어와 문장의 의미와 관계를 학습할 수 있습니다.

o 단점: transformer의 구조가 복잡하고 파라미터가 많아서 메모리 소모가 큽니다. 사전 학습에 많은 시간과 자원이 필요합니다. MLM에서 masking 된 단어가 실제로 존재하지 않는 경우가 있어서 정확도가 떨어질 수 있습니다.

 

ELMo와 BERT의 비교를 통해 문맥에 따라 단어 벡터를 생성하는 방법이 얼마나 중요하고 유용한지 알 수 있습니다. 또한 transformer와 attention mechanism과 같은 새로운 신경망 구조와 학습 방법이 얼마나 효과적인지 알 수 있습니다. ELMo와 BERT는 자연어 처리의 기술 발전과 트렌드를 보여주는 모델들로, 앞으로도 더 많은 연구와 응용이 이루어질 것으로 기대됩니다.