BERT vs ResNet 비교하기

Serendipity·2023년 12월 8일

2023 LeSN

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BERT 모델과 ResNet 모델은 근본적으로 다른 목적과 구조를 가진 두 가지 중요한 인공지능 모델입니다. 이들의 차이점을 여러 측면에서 살펴보겠습니다.

1. 목적 및 사용 분야

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- 주로 자연어 처리(NLP)에 사용됩니다.
- 텍스트 데이터의 언어적 문맥을 이해하고, 문장 분류, 질문 답변, 감정 분석 등에 사용됩니다.
ResNet (Residual Networks)
- 컴퓨터 비전 분야에 주로 사용됩니다.
- 이미지 분류, 객체 감지, 세그멘테이션 등에 활용되며, 이미지 데이터의 시각적 패턴 인식에 초점을 맞춥니다.

2. 구조 및 레이어

BERT
- 트랜스포머 모델을 기반으로 합니다. 이는 주로 자기 주의 메커니즘(self-attention mechanism)을 사용합니다.
- BERT는 다수의 인코더 레이어로 구성되어 있으며, 각 레이어는 자기 주의와 전방 피드-포워드 네트워크를 포함합니다.
ResNet
- 컨볼루션 레이어를 기반으로 하는 딥 뉴럴 네트워크입니다.
- ResNet의 핵심은 잔차 연결(residual connections)로, 이를 통해 더 깊은 네트워크를 효율적으로 학습할 수 있습니다.

3. 파라미터 수

BERT
- BERT 모델의 파라미터 수는 버전에 따라 다릅니다. BERT-large는 340 million (3.4억)개의 파라미터를 가집니다.
  (Model Size: L=24, D=1024, A=16)
ResNet
- ResNet 모델 역시 여러 버전이 있으며, 파라미터 수는 버전에 따라 다릅니다. 예를 들어, ResNet-50은 약 2천5백만 개의 파라미터를 가집니다.

4. 데이터 처리 방식

BERT
- 텍스트를 토큰으로 분리하고, 각 토큰을 벡터로 변환하여 처리합니다.
- 양방향 문맥을 고려하여 각 단어의 의미를 파악합니다.
ResNet
- 이미지를 픽셀 데이터로 처리하며, 컨볼루션 연산을 통해 특징을 추출합니다.
- 잔차 연결을 통해 깊은 네트워크에서도 효과적으로 학습합니다.

5. 학습 및 추론 시간

BERT와 ResNet 모두
- 복잡한 모델 구조와 큰 파라미터 수로 인해 상당한 계산 리소스를 요구합니다.
- 특히 BERT는 언어 모델의 성격상 긴 텍스트를 처리할 때 더 많은 시간이 소요될 수 있습니다.
- ResNet은 이미지 해상도와 네트워크 깊이에 따라 학습 및 추론 시간이 달라집니다.

이러한 차이점들을 고려할 때, BERT와 ResNet은 각각의 분야에서 특화된 성능을 보여주는 것을 알 수 있습니다. BERT는 언어의 복잡한 문맥을 이해하는 데 강점을 가지고 있으며, ResNet은 이미지에서의 패턴 인식과 깊은 학습 구조에서의 효율성을 갖추고 있습니다.

레이어 수

레이어 수는 BERT와 ResNet 모델의 버전에 따라 다릅니다. 여기에 가장 흔히 사용되는 버전들의 레이어 수를 설명하겠습니다.

BERT

BERT-Base:
- 12개의 인코더 레이어 (Transformer Blocks)를 포함합니다.
BERT-Large:
- 24개의 인코더 레이어를 포함합니다.

ResNet

ResNet 모델은 다양한 버전이 있으며, 주요한 것들은 다음과 같습니다:

ResNet-18:
- 18개의 레이어를 포함합니다.
ResNet-34:
- 34개의 레이어를 포함합니다.
ResNet-50:
- 50개의 레이어를 포함합니다. 이는 "bottleneck" 아키텍처를 사용하는 첫 모델입니다.
ResNet-101:
- 101개의 레이어를 포함합니다.
ResNet-152:
- 152개의 레이어를 포함합니다.

이러한 레이어 수는 각 모델의 깊이와 복잡성을 나타냅니다. 예를 들어, BERT-Large는 BERT-Base보다 더 많은 레이어를 가지므로 더 복잡한 언어적 특징을 학습할 수 있습니다. 마찬가지로, ResNet의 깊이가 깊어질수록 더 정교한 이미지 특징을 추출할 수 있습니다.

레이어 별 역할

BERT-Large와 ResNet-152가 데이터를 처리하는 과정에서 각 레이어가 수행하는 역할을 살펴보겠습니다. 이들의 레이어 구성은 모델의 깊이와 복잡성에 따라 달라집니다.

BERT 모델의 각 인코더 레이어는 구조적으로 동일한 구성 요소를 가지고 있지만, 각 레이어가 학습하는 가중치와 파라미터는 서로 다릅니다. 즉, 모든 레이어는 같은 종류의 구성 요소(예: 멀티 헤드 자기 주의, 포지션 와이즈 피드-포워드 네트워크)를 포함하지만, 각 레이어는 학습 과정에서 고유한 정보를 학습하고 저장합니다.

BERT 인코더 레이어의 구성 요소:

멀티 헤드 자기 주의 (Multi-Head Self-Attention):
- 각 헤드는 문장 내의 각 단어가 다른 단어들과 어떻게 상호작용하는지 학습합니다.
- 이 메커니즘은 문장 내의 단어들 사이의 관계를 이해하는 데 중요합니다.
포지션 와이즈 피드-포워드 네트워크:
- 자기 주의 메커니즘을 통해 얻은 정보를 바탕으로 각 단어 또는 토큰의 새로운 표현을 생성합니다.

레이어별 차이점:

각 레이어는 구조적으로 유사하지만, 학습 과정에서 각기 다른 가중치와 파라미터를 학습합니다.
초기 레이어는 문장의 기본적인 구조와 의미를 학습하는 경향이 있으며, 후속 레이어는 더 복잡한 언어적 관계와 문맥적 정보를 포착합니다.

결과적으로, BERT 모델에서 모든 레이어는 동일한 아키텍처를 공유하지만, 각 레이어는 고유한 방식으로 데이터를 처리하고 이해합니다. 이러한 구조는 모델이 텍스트 데이터의 복잡한 언어적 특성을 효과적으로 학습할 수 있도록 합니다.

ResNet-152 (152 레이어)

ResNet-152의 레이어 구성은 이미지의 특징을 단계적으로 추출하고, 깊은 네트워크에서도 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다:

초기 컨볼루션 및 풀링 레이어:
- 이미지에서 기본적인 특징(에지, 색상 등)을 추출합니다.
잔차 블록 (Residual Blocks):
- 잔차 블록 x 3 (각 64, 64, 256 필터를 사용)
- 잔차 블록 x 8 (각 128, 128, 512 필터를 사용)
- 잔차 블록 x 36 (각 256, 256, 1024 필터를 사용)
- 잔차 블록 x 3 (각 512, 512, 2048 필터를 사용)
- 각 잔차 블록은 컨볼루션 레이어와 잔차 연결을 포함합니다. 이를 통해 네트워크는 더 깊은 레이어에서도 효과적으로 학습할 수 있으며, 이미지의 고차원적인 특징을 학습합니다.
글로벌 평균 풀링 및 완전 연결 레이어:
- 이미지 내에서 추출된 특징을 종합하여 최종적으로 분류를 위한 예측을 수행합니다.

이렇게 각 레이어는 데이터를 처리하는 과정에서 서로 다른 역할을 하며, 모델의 전체적인 목적에 기여합니다. BERT-Large는 각 레이어를 통해 텍스트의 문맥적 의미를 이해하고, ResNet-152는 각 레이어를 통해 이미지의 복잡한 특징을 단계적으로 추출합니다.

ResNet의 잔차블록(Residual Blocks)

ResNet 모델의 잔차 블록(Residual Blocks)은 깊은 신경망에서의 성능 저하 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 잔차 블록은 각각 독특한 특성을 가지고 있으며, 이미지에서 고차원적인 특징을 추출하는 데 중요한 역할을 합니다. ResNet-152에서 이러한 잔차 블록들은 다음과 같은 방식으로 작동합니다:

잔차 블록의 기본 구조

각 잔차 블록은 일반적으로 두 개 또는 세 개의 컨볼루션 레이어를 포함합니다.
각 레이어는 활성화 함수(ReLU)를 거친 후 다음 레이어로 전달됩니다.
블록의 입력은 마지막 컨볼루션 레이어의 출력에 "더해지며", 이를 통해 레이어의 입력과 출력이 "잔차 연결"을 형성합니다.

잔차 연결의 역할

잔차 연결은 입력을 레이어의 출력에 직접 더함으로써, 네트워크가 학습해야 하는 목표를 "잔차" 형태로 조정합니다.
이는 깊은 네트워크에서 그라디언트 소실 문제를 완화하고, 더 깊은 네트워크를 효과적으로 학습할 수 있도록 도와줍니다.

잔차 블록의 종류

기본 블록 (Basic Block): ResNet-18과 ResNet-34에 사용되며, 각 블록은 2개의 컨볼루션 레이어를 포함합니다.
Bottleneck 블록: ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152에 사용되며, 각 블록은 3개의 컨볼루션 레이어를 포함합니다. 이 구조는 더 깊은 네트워크에서 효율적인 학습을 가능하게 합니다.

각 잔차 블록의 역할

초기 잔차 블록은 이미지의 기본적인 특징을 추출합니다 (예: 에지, 질감).
중간 잔차 블록은 더 복잡한 특징을 추출합니다 (예: 형태, 패턴).
마지막 잔차 블록은 매우 고차원적인 특징을 학습합니다 (예: 객체의 전체적인 구조).

각 블록이 처리하는 과정에서, 이미지의 다양한 수준의 특징이 점차적으로 추출되고, 이를 통해 모델은 깊은 구조에도 불구하고 효과적으로 학습하고 높은 성능을 달성할 수 있습니다.

Resnet 레이어 구성, 처리과정

ResNet-152 모델을 통한 이미지 처리 과정을 설명하는 것은 복잡합니다. 이 모델은 깊은 컨볼루션 신경망으로, 각 레이어가 이미지의 특징을 추출하고 이를 다음 레이어로 전달합니다. 그러나 실제로 각 레이어에서 생성되는 특징 맵(feature maps)은 고차원 데이터이며, 이를 간단한 형태로 표현하는 것은 제한적입니다.

그럼에도 불구하고, ResNet-152의 각 레이어에서 일어나는 기본적인 과정을 단순화하여 설명하겠습니다. 아래 표는 ResNet-152의 주요 레이어와 예상되는 간단화된 출력을 제공합니다.

레이어 번호	레이어 유형	예시 입력	예시 출력	설명
1	초기 컨볼루션 및 풀링	원본 이미지	특징 맵 A	기본적인 특징 추출 (에지, 색상 등)
2-8	잔차 블록 (1st set)	특징 맵 A	특징 맵 B	더 복잡한 특징 추출 (질감, 패턴 등)
9-36	잔차 블록 (2nd set)	특징 맵 B	특징 맵 C	고수준의 특징 추출 (객체의 일부, 구조적 요소 등)
37-136	잔차 블록 (3rd set)	특징 맵 C	특징 맵 D	더 고차원적이고 추상적인 특징 추출 (객체 인식, 관계 이해 등)
137-152	잔차 블록 (4th set) 및 마무리 레이어	특징 맵 D	최종 분류 출력	이미지 내 객체의 종합적인 이해 및 분류

각 레이어의 "예시 입력"과 "예시 출력"은 이미지에서 추출되는 특징 맵의 변화를 나타내는 매우 단순화된 표현입니다. 실제 ResNet-152 모델에서 각 레이어의 출력은 다차원 특징 맵으로, 각 맵은 이미지의 특정한 시각적 특징을 나타냅니다.

이 표는 ResNet-152 모델이 이미지를 처리하는 과정을 개략적으로 설명하는 데 도움이 될 수 있으나, 각 레이어에서 실제로 일어나는 복잡한 계산과 특징 추출 과정은 이러한 간단한 설명을 훨씬 넘어섭니다. 실제 연구 및 모델 개발에서는 이러한 레이어들의 출력을 직접 분석하여 모델의 성능을 평가하고 개선 방향을 모색합니다.

ResNet 모델 처리 과정(예시)

ResNet-152 모델에서 생성되는 예상 특징 맵(feature map)을 단순화하여 설명하겠습니다. 특징 맵은 이미지의 특정 특징을 나타내는 고차원 데이터로, 다양한 형태와 크기를 가질 수 있습니다. 실제 특징 맵은 매우 복잡하지만, 여기서는 단순화된 형태로 예시를 제공합니다.

예를 들어, ResNet-152 모델의 중간 레이어에서 처리되는 이미지의 특징 맵을 가정해 봅시다. 이 특징 맵은 이미지의 특정 부분(예: 객체의 경계, 텍스처)에 대한 정보를 포함할 수 있습니다.

특징 맵 예시 (간략화된 형태):
- 크기: 28x28 (가정)
- 채널 수: 256 (가정)
- 각 셀의 값은 해당 위치에서 감지된 특정 특징의 강도를 나타냅니다.

이 특징 맵은 다음과 같은 형태일 수 있습니다:

[
  [0.1, 0.3, 0.2, ..., 0.0],
  [0.0, 0.4, 0.5, ..., 0.1],
  ...,
  [0.2, 0.1, 0.0, ..., 0.3]
]

여기서 각 숫자는 특정 위치에서 감지된 특징의 강도를 나타내며, 행과 열은 이미지 내의 위치를 나타냅니다. 이러한 특징 맵은 이미지의 고유한 특징을 나타내며, 이후 레이어에서 더 복잡한 특징을 추출하는 데 사용됩니다.

실제 모델에서는 이러한 특징 맵이 수백 개의 채널을 가질 수 있으며, 각 채널은 이미지의 다른 특징을 나타냅니다. 이러한 특징 맵을 분석하여 이미지의 중요한 정보를 추출하고, 최종적으로 이미지 분류나 객체 감지 등의 작업에 활용합니다.

ResNet 특징맵의 크기, 채널 수

ResNet-152 모델의 각 레이어에서 생성되는 특징 맵(feature map)의 형태를 표로 나타내겠습니다. 이 표는 ResNet-152의 주요 구성 요소와 그에 따른 예상되는 특징 맵의 크기 및 채널 수를 단순화하여 보여줍니다. 실제 모델의 특징 맵은 입력 이미지의 크기, 모델의 구체적인 구현, 그리고 학습 과정에서 조정되는 파라미터에 따라 달라질 수 있습니다.

레이어 구간	레이어 유형	특징 맵 크기	채널 수	설명
초기 레이어	초기 컨볼루션 및 풀링	112x112	64	기본적인 특징 추출
1-2	잔차 블록 (1st set)	56x56	256	낮은 수준의 특징 추출
3-7	잔차 블록 (2nd set)	28x28	512	중간 수준의 특징 추출
8-36	잔차 블록 (3rd set)	14x14	1024	고수준의 특징 추출
37-152	잔차 블록 (4th set)	7x7	2048	매우 고차원적이고 복잡한 특징 추출
최종 레이어	글로벌 평균 풀링 및 완전 연결	1x1	2048	이미지 분류를 위한 최종 특징 집약

각 레이어 또는 레이어 그룹은 특징 맵의 크기를 줄이고 채널 수를 늘려가며, 이미지에서 점점 더 복잡하고 고차원적인 특징을 추출합니다. 초기 레이어는 주로 기본적인 시각적 요소(예: 에지, 질감)를 포착하고, 후속 레이어는 이미지의 더 복잡한 특징(예: 형태, 패턴)을 학습합니다. 최종 레이어에서는 글로벌 평균 풀링을 통해 모든 특징을 하나의 벡터로 집약하여 분류 작업에 사용합니다.

ResNet 변환 과정

ResNet-152 모델에서 특징 맵과 채널 수가 변화하는 과정은 컨볼루션 연산, 잔차 연결, 그리고 풀링 레이어를 통해 이루어집니다. 이러한 변화는 입력된 이미지의 특징을 점진적으로 추출하고, 추상화하는 데 중요한 역할을 합니다. 아래 표는 ResNet-152의 주요 단계에서 특징 맵과 채널 수의 변화를 보여주고, 이러한 변화가 이루어지는 이유를 설명합니다.

단계	연산 유형	입력 크기	출력 크기	채널 수 변화	이유 및 설명
초기 컨볼루션 및 풀링	컨볼루션, 맥스 풀링	224x224	112x112	3 → 64	이미지에서 기본적인 특징(에지, 색상)을 추출하고, 크기를 줄임으로써 계산 효율성을 높입니다.
첫 번째 잔차 블록	컨볼루션, 잔차 연결	56x56	56x56	64 → 256	낮은 수준의 특징을 보다 정교하게 추출하고, 채널 수 증가로 특징의 다양성을 증가시킵니다.
두 번째 잔차 블록	컨볼루션, 잔차 연결, 다운샘플링	56x56	28x28	256 → 512	중간 수준의 특징을 추출하고, 다운샘플링을 통해 특징 맵의 크기를 줄임으로써 추상화 수준을 높입니다.
세 번째 잔차 블록	컨볼루션, 잔차 연결, 다운샘플링	28x28	14x14	512 → 1024	고수준의 특징을 추출하고, 추가적인 다운샘플링으로 이미지의 고차원적인 정보를 포착합니다.
네 번째 잔차 블록	컨볼루션, 잔차 연결, 다운샘플링	14x14	7x7	1024 → 2048	매우 복잡한 특징을 추출하고, 최종적으로 이미지 내의 가장 추상적인 정보를 포착합니다.
최종 출력 레이어	글로벌 평균 풀링, 완전 연결	7x7	1x1	2048 → 2048	모든 특징을 하나의 벡터로 집약하고, 이를 바탕으로 이미지를 분류합니다.

각 단계에서의 연산 유형과 변화는 다음과 같은 목적을 가집니다:

초기 컨볼루션 및 풀링: 이미지의 기본적인 특징을 추출하고, 데이터의 크기를 줄여 계산 효율성을 높입니다.
잔차 블록: 잔차 연결을 통해 더 깊은 네트워크에서도 효과적으로

학습할 수 있도록 도와주며, 각 단계에서 특징의 다양성과 복잡성을 증가시킵니다.
다운샘플링: 특징 맵의 크기를 줄여 계산 부담을 감소시키고, 이미지의 고차원적인 특징을 더 잘 포착할 수 있도록 합니다.
최종 출력 레이어: 글로벌 평균 풀링을 통해 추출된 모든 특징을 하나의 벡터로 집약하고, 완전 연결 레이어를 통해 최종 분류를 수행합니다.

이러한 각 단계는 이미지에서 점점 더 추상적이고 복잡한 특징을 추출하는 데 중요한 역할을 하며, 이를 통해 ResNet-152는 이미지 내의 다양한 객체와 패턴을 효과적으로 인식하고 분류할 수 있습니다.

ResNet 특징 맵 시각화

시각적으로 ResNet-152 모델의 특징 맵 변화를 표현하기 위해, 각 단계에서의 특징 맵의 형태를 그림으로 설명하겠습니다. 이 그림들은 각 레이어의 출력인 특징 맵의 크기와 채널 수를 나타내며, 특징 맵의 각 셀이 이미지의 특정 특징을 어떻게 인코딩하는지를 개략적으로 보여줍니다.

초기 컨볼루션 및 풀링

예시 입력: 원본 이미지 (224x224x3)
예시 출력: 특징 맵 (112x112x64)
시각적 표현:
- 각 파란색 셀은 112x112 격자의 한 부분을 나타내며, 각 셀 안에는 64개의 다른 값을 나타내는 작은 점들이 있습니다.

첫 번째 잔차 블록

예시 입력: 특징 맵 (112x112x64)
예시 출력: 특징 맵 (56x56x256)
시각적 표현:
- 각 녹색 셀은 56x56 격자의 한 부분을 나타내며, 각 셀 안에는 256개의 다른 값을 나타내는 작은 점들이 있습니다.

두 번째 잔차 블록

예시 입력: 특징 맵 (56x56x256)
예시 출력: 특징 맵 (28x28x512)
시각적 표현:
- 각 빨간색 셀은 28x28 격자의 한 부분을 나타내며, 각 셀 안에는 512개의 다른 값을 나타내는 작은 점들이 있습니다.

세 번째 잔차 블록

예시 입력: 특징 맵 (28x28x512)
예시 출력: 특징 맵 (14x14x1024)
시각적 표현:
- 각 노란색 셀은 14x14 격자의 한 부분을 나타내며, 각 셀 안에는 1024개의 다른 값을 나타내는 작은 점들이 있습니다.
- 이 단계에서 특징 맵은 더 작아지지만, 채널 수가 증가하여 이미지의 더 복잡한 특징을 포착합니다.

네 번째 잔차 블록

예시 입력: 특징 맵 (14x14x1024)
예시 출력: 특징 맵 (7x7x2048)
시각적 표현:
- 각 보라색 셀은 7x7 격자의 한 부분을 나타내며, 각 셀 안에는 2048개의 다른 값을 나타내는 작은 점들이 있습니다.
- 이 최종 단계에서 특징 맵은 가장 작지만, 가장 많은 채널을 가지며, 이미지의 가장 추상적인 특징을 인코딩합니다.

최종 출력 레이어

예시 입력: 특징 맵 (7x7x2048)
예시 출력: 글로벌 평균 풀링을 거쳐 1x1x2048 벡터
시각적 표현:
- 단일 회색 셀은 모든 특징이 하나의 벡터로 집약된 것을 나타냅니다.
- 이 벡터는 이미지를 분류하기 위한 최종적인 특징 정보를 포함합니다.

각 단계에서 특징 맵의 크기는 줄어들고, 채널 수는 증가합니다. 이는 이미지의 특징을 점차 추상화하고, 고차원적으로 포착하는 과정을 나타냅니다. ResNet-152 모델은 이러한 특징 맵을 분석하여 이미지의 복잡한 패턴과 객체를 인식하고 분류합니다.

이 그림들은 각 레이어에서 이미지의 특징이 어떻게 추출되고 인코딩되는지를 나타내는 간단한 시각적 표현입니다. 실제 모델에서는 이러한 특징 맵이 수백 개의 채널을 가지며, 각 채널은 이미지의 다양한 특징을 나타냅니다. 이러한 특징 맵을 분석하여 모델이 이미지를 어떻게 이해하고 처리하는지를 파악할 수 있습니다.

BERT 레이어 구성

BERT-Large 모델의 레이어 구성을 표와 함께 설명하겠습니다. BERT-Large는 24개의 인코더 레이어로 구성되어 있으며, 각 레이어는 멀티 헤드 자기 주의(Multi-Head Self-Attention)와 포지션 와이즈 피드-포워드 네트워크(Position-Wise Feed-Forward Network)라는 두 가지 주요 구성 요소를 포함합니다.

표: BERT-Large 레이어 구성

레이어 번호	구성 요소	설명
1	멀티 헤드 자기 주의	문장 내 각 단어가 다른 단어들과 어떻게 관련되는지 학습합니다.
1	포지션 와이즈 피드-포워드 네트워크	각 단어에 대한 새로운 표현을 생성합니다.
2	멀티 헤드 자기 주의	(동일)
2	포지션 와이즈 피드-포워드 네트워크	(동일)
...	...	...
24	멀티 헤드 자기 주의	(동일)
24	포지션 와이즈 피드-포워드 네트워크	(동일)

Bert 모델 처리 과정(예시)

BERT 모델의 각 인코더 레이어에서의 처리 과정과 예시 출력값을 표로 작성했습니다. 이 예시는 BERT 모델의 기본적인 작동 방식을 이해하기 위한 것이며, 실제 모델의 출력값은 고차원 벡터로 구성되어 있어 여기에서 단순화하여 제시합니다.

입력 문장: "안녕하세요 저는 연구생입니다"

레이어 번호	레이어 유형	예시 입력	예시 출력	설명
1	멀티 헤드 자기 주의	["안녕하세요", "저는", "연구생입니다"]	["안녕_1", "저는_1", "연구생_1"]	문맥에 따른 단어 의미 강화
1	포지션 와이즈 피드-포워드 네트워크	["안녕_1", "저는_1", "연구생_1"]	["안녕_1'", "저는_1'", "연구생_1'"]	단어 표현 정제
2	멀티 헤드 자기 주의	["안녕_1'", "저는_1'", "연구생_1'"]	["안녕_2", "저는_2", "연구생_2"]	추가 문맥 정보 통합
2	포지션 와이즈 피드-포워드 네트워크	["안녕_2", "저는_2", "연구생_2"]	["안녕_2'", "저는_2'", "연구생_2'"]	단어 표현 더욱 정제
...	...	...	...	...
24	멀티 헤드 자기 주의	["안녕_23'", "저는_23'", "연구생_23'"]	["안녕_24", "저는_24", "연구생_24"]	전체 문맥에서의 깊은 의미 이해
24	포지션 와이즈 피드-포워드 네트워크	["안녕_24", "저는_24", "연구생_24"]	["안녕최종", "저는최종", "연구생_최종"]	최종적으로 문맥적으로 풍부하고 정제된 단어 표현 생성

이 표에서 각 단계의 "예시 입력"과 "예시 출력"은 실제 BERT 모델에서 생성되는 고차원 벡터의 추상화된 형태입니다. 실제 모델에서는 이들 각각이 수백 차원을 갖는 벡터로 표현됩니다. "안녕_1", "저는_1", "연구생_1" 등의 표기는 각 레이어에서 해당 단어의 표현이 어떻게 변화하는지를 나타내는 가상의 표현입니다.

이러한 방식으로 BERT-Large는 각 레이어를 통해 점진적으로 문장의 전체적인 의미와 문맥을 파악하며, 최종적으로는 각 단어의 풍부하고 정교한 표현을 생성합니다. 이를 바탕으로 다양한 자연어 처리 작업에

적용될 수 있습니다.

고차원 벡터 예

BERT 모델에서 생성되는 고차원 벡터는 일반적으로 수백에서 수천 차원에 이르며, 각 차원은 복잡한 언어적 특성을 나타냅니다. 예를 들어, "안녕하세요"라는 단어의 벡터 표현은 각 인코더 레이어를 거치며 점차 발전합니다. 실제 BERT 모델의 벡터는 깊은 신경망에 의해 계산되며, 이러한 벡터를 정확히 예측하는 것은 불가능합니다. 그러나, 단순화된 형태의 예시 고차원 벡터를 제공할 수 있습니다. BERT-Large 모델에서 각 토큰의 벡터는 1024차원을 가집니다. 예를 들어, "안녕하세요"라는 토큰의 벡터 표현을 다음과 같이 간략화하여 표현할 수 있습니다:

[0.85, -0.24, 0.47, ..., 0.31, -0.58, 0.12]

이 벡터는 총 1024개의 요소를 가지며, 각 요소는 해당 토큰에 대한 언어적 특성의 일부를 나타냅니다. 실제 BERT 모델에서는 이러한 벡터가 매우 복잡한 계산을 통해 생성되며, 각 차원은 특정한 언어적 정보나 문맥적 관계를 인코딩합니다.

위의 예시에서 제공된 값들은 임의로 생성된 것이며, 실제 BERT-Large 모델의 출력 벡터와는 다를 수 있습니다. 실제 연구나 응용에서는 이러한 벡터를 직접적으로 분석하고 해석하여, 모델의 작동 방식을 이해하거나 특정 자연어 처리 과제에 적용합니다.

BERT-단어의 벡터 표현이 발전

"점차 발전한다"는 표현은 BERT 모델에서 각 인코더 레이어를 거치면서 각 단어의 벡터 표현이 지속적으로 개선되고, 더욱 정교해진다는 의미입니다. 여기서 "발전"이라는 말은 다음과 같은 과정을 포함합니다:

문맥적 정보의 통합: BERT는 문장 내에서 각 단어의 위치와 주변 단어들과의 관계를 고려하여 단어의 의미를 해석합니다. 이 과정은 인코더 레이어를 거치면서 점진적으로 이루어집니다. 예를 들어, "은행"이라는 단어는 그 주변의 다른 단어들(예: "나무", "돈")과의 관계에 따라 다르게 해석될 수 있습니다.
특징의 추출 및 강화: 각 레이어는 특정한 언어적 특징을 추출하고 강화합니다. 초기 레이어는 문장의 기본적인 구조를 이해하는 데 중점을 두고, 후속 레이어는 더 복잡한 의미나 추론을 처리합니다.
고차원적 표현의 생성: 각 레이어를 거칠 때마다, 단어의 벡터 표현은 점차 더 많은 정보를 포함하게 됩니다. 이는 단어가 전체 문장에서 어떤 역할을 하는지, 어떤 의미를 가지는지를 더 정확하게 반영합니다.
정확도와 세밀함의 향상: 이러한 과정을 통해, 모델은 문장의 의미를 더 정확하고 세밀하게 파악할 수 있게 됩니다. 최종적으로, 모델은 문장 전체의 맥락에서 각 단어의 의미를 통합하여 이해합니다.

결과적으로, "점차 발전한다"는 각 인코더 레이어를 거치면서 단어의 벡터 표현이 문맥적 의미를 더 잘 반영하게 되고, 모델이 전체 문장을 더 잘 이해하게 된다는 것을 의미합니다.

Serendipity

I'm an graduate student majoring in Computer Engineering at Inha University. I'm interested in Machine learning developing frameworks, Formal verification, and Concurrency.