기술 가이드
BERT 모델의 구조와 활용 예시
🔍 서론: BERT란 무엇인가?BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글이 2018년에 발표한 자연어 처리(NLP) 모델로, 언어의 문맥을 양방향으로 이해하는 혁신적인 구조를 기반으로 합니다. 기존 모델이 문장을 좌우 한 방향으로만 해석했다면, BERT는 단어의 앞뒤 문맥을 동시에 학습함으로써 더 정확한 의미 파악이 가능합니다.자연어 처리 분야에서의 주요 문제들을 획기적으로 해결한 BERT는 출시 이후 많은 NLP 과제에서 최고 성능을 기록하며 산업 전반에 영향을 미쳤습니다.⚙️ BERT의 구조: 트랜스포머 인코더 기반의 양방향 모델✅ 트랜스포머(Transformer)의 등장BERT는 트랜스포머 아키텍처 중에서도 인코더(Enco..
