주요 언어 모델 특징 비교: BERT, GPT-2, XLNet 이 세 모델은 현대 자연어 처리(NLP) 분야에 혁명을 일으킨 대표적인 언어 모델들입니다. 모두 트랜스포머(Transformer)라는 강력한 아키텍처를 공유하지만, 마치 각기 다른 철학을 가진 라이벌처럼 언어를 학습하는 방식에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 이 차이점을 이해하는 것은 NLP 기술을 올바르게 활용하는 데 매우 중요합니다. 1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT는 문장의 양쪽 문맥을 동시에 고려하여 단어의 의미를 파악하는 양방향(Bidirectional) 모델입니다. 이는 마치 우리가 문장을 읽을 때 특정 단어의 의미를 파악하기 위해 앞뒤 단어를 모두 살펴보는 것과 유사합니다. BERT는 트랜스포머의 인코더(Encoder) 구조만을 사용하며, '마스크 언어 모델(MLM)'이라는 독창적인 방식으로 양방향 학습을 구현했습니다. 이 특징 덕분에 BERT는 문장 분류(Sentiment Analysis), 개체명 인식(Named Entity Recognition) 등 문장의 전체적인 의미를 이해하는 것이 중요한 과제(NLU, Natural Language Understanding)에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 주요 특징: 양방향 문맥 이해 사용된 아키텍처: 트랜스포머 인코더 학습 방식: 마스크 언어 모델 (Masked Language Model, MLM) 강점: 문맥을 깊이 있게 이해하여 NLU 과제에 강력함. 단점: 학습(pre-training) 단계에서는 문장의 일부를 [MASK] 토큰으로 가리고 예측하는 훈련을 하지만, 실제 사용(fine-tuning 또는 inference) 단계에서는 [MASK] 토큰이 없는 온전한 문장을 다루게 됩니다. 이 학습 환경과 실제 사용 환경 간의 차이로 인해 모델 성능이 저하될 수 있는 불일치(discrepancy) 문제가 있으며, 모델 구조상 자연스...