[기타] ChatGPT와 Google BERT 비교

ChatGPT와 Google BERT 비교

자연어 처리 분야에서 최근에 가장 큰 관심을 받고 있는 모델 중 두 가지는 바로 OpenAI의 ChatGPT와 Google의 BERT입니다. 이 둘은 양대산맥이라고 할 수 있을 정도로 자연어 처리 분야에서 큰 역할을 하고 있으며, 이번 글에서는 이 둘을 비교하여 어떤 차이점이 있는지 살펴보겠습니다.

 

1. 모델 구조

• ChatGPT: 트랜스포머(Transformer) 기반 모델로, 인코더만 사용하여 일련의 텍스트를 입력받아 다음 단어를 예측하는 방식입니다. 인코더만 사용하므로 모델이 단방향으로 작동합니다.
• BERT: 양방향 트랜스포머(Transformer) 기반 모델로, 인코더와 디코더를 모두 사용합니다. 입력 시퀀스의 좌우 방향 모두를 고려하여 문맥을 파악합니다.

2. 사전학습 방식

• ChatGPT: 언어 모델링(Language Modeling) 방식을 사용합니다. 대규모 텍스트 데이터를 모델에 입력하여 모델이 다음 단어를 예측하도록 학습시킵니다.
• BERT: 마스킹(Masking) 방식을 사용합니다. 입력된 문장에서 일부 단어를 마스킹하고, 마스킹된 단어를 예측하도록 학습시킵니다.

3. 예측 방식

• ChatGPT: 일련의 단어를 입력받아 다음 단어를 예측하는 방식입니다. 문맥을 파악하여 다음 단어를 자연스럽게 예측합니다.
• BERT: 입력된 문장에서 특정 단어나 문장을 예측하는 방식입니다. 예를 들어, 다음 문장에서 "[MASK]는 과일입니다."에서 [MASK]에 들어갈 단어를 예측하는 방식입니다.

4. 파인튜닝 방식

• ChatGPT: 파인튜닝 시 인코더의 파라미터를 업데이트합니다.
• BERT: 파인튜닝 시 인코더와 디코더의 파라미터를 모두 업데이트합니다.

5. 모델 크기

• ChatGPT: GPT-3 모델은 175B 파라미터를 가지며, 대규모 모델부터 소규모 모델까지 다양한 사이즈의 모델을 제공합니다.
• BERT: BERT-Large 모델은 340M 파라미터를 가지며, 자연어 이해와 관련된 다양한 태스크에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다.