마이크로소프트는 왜 GPT 모델을 채택했을까?

GPT는 Transformer 모델 구조를 기반으로 하여 입력 문장의 길이에 따른 성능 저하를 크게 방지할 수 있는 구조를 가지고 있습니다. 이러한 구조는 GPT가 긴 문장에 대한 처리에 대해 다른 모델보다 우수한 성능을 보이게 됩니다. 따라서, 대규모의 데이터를 학습할 수 있고, 다양한 자연어 처리 태스크에서 성능이 우수하며, 전이학습에 적합하다는 점 등이 GPT가 선택되었던 이유 중 하나입니다.

GPT 모델의 장점해보해 보기

GPT는 기존의 언어 모델링 모델들과 달리 대규모의 데이터를 학습할 수 있는 능력이 뛰어나다는 것이 가장 큰 장점 중 하나입니다. GPT-3의 경우, 570GB 이상의 데이터를 학습하여 생성된 모델로, 다양한 자연어 처리 태스크에서 최첨단 수준의 성능을 보입니다. 또한, 전이학습을 통해 다른 자연어 처리 태스크에 대해서도 적용이 가능합니다.

또한, GPT는 Transformer 모델 구조를 기반으로 하여, 다른 모델들과 달리 RNN 계열의 모델과 달리 시퀀스의 길이에 크게 영향을 받지 않는 구조를 가지고 있습니다. 이러한 구조는 입력 문장의 길이에 따른 성능 저하를 크게 방지할 수 있어서, GPT는 긴 문장에 대한 처리에 대해 다른 모델보다 우수한 성능을 보입니다.

Google에서 2018년 발표한 모델 BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Google에서 2018년에 발표한 모델로, GPT와 마찬가지로 Transformer 아키텍처를 사용합니다. 하지만 GPT와 달리 양방향으로 학습하며, 이전과 이후의 문맥을 모두 고려합니다. 이를 통해 문장의 의미를 파악하는 데 있어서 좀 더 정확한 결과를 도출할 수 있습니다. BERT의 학습 데이터는 미리 정해진 문장이 아니라, 막연한 문장으로부터 학습됩니다. 이는 일반적인 상황에서의 문장 이해에 더욱 유용한 모델을 만들어줍니다. 하지만 GPT와는 다르게 양방향 학습으로 인해 계산량이 증가하고, 이에 따라 학습 시간과 자원이 많이 필요합니다.

Google에서 2019년 발표한 모델 T5

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): Google에서 2019년에 발표한 모델로, 다양한 자연어 처리 태스크를 하나의 통일된 형태로 풀 수 있는 모델입니다. 이전까지는 각 태스크마다 별도의 모델이 필요했지만, T5는 입력과 출력을 모두 텍스트 형태로 받아들여서 하나의 모델로 다양한 태스크를 수행할 수 있습니다. 이 모델은 GPT와 같이 단방향 학습 방식을 사용하며, 전처리가 매우 간단한 편입니다. 하지만 학습 데이터셋에 따라 결과가 크게 달라지는 단점이 있습니다.

Google Brain에서 2019년 발표한 XL Net

Google Brain에서 2019년에 발표한 모델로, Transformer-XL의 개선 버전입니다. 이 모델은 BERT와 같이 양방향 학습을 사용하면서, GPT와 같이 전체 문장을 입력으로 사용합니다. 이를 통해 전체 문맥을 고려한 의미 파악이 가능하며, 기존 모델들의 문제점인 문장 길이 제한을 극복할 수 있습니다. 하지만 BERT와 마찬가지로 양방향 학습으로 인한 계산량 증가로 인한 문제점이 있습니다.

Facebook에서 2019년 발표한 모델 RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach): Facebook에서 2019년에 발표한 모델로, BERT를 기반으로 개선한 모델입니다. BERT의 학습 데이터를 더욱 다양하게 처리하고, 데이터 양을 늘림으로써 모델의 성능을 향상했습니다. 하지만 모델의 학습 속도가 느릴 수 있으며, 적은 양의 데이터로 pre-training을 수행할 때는 다른 모델보다 높은 성능을 보이지 않을 수 있습니다. 다시 말해서 RoBERTa 모델은 텍스트 분류, 문장 유사도, 질문 응답 등의 일부 태스크에서 뛰어난 성능을 보이지만, 모든 자연어 처리 태스크에서 최고의 성능을 보장하지는 않습니다.