✳️ [BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding] 논문 리뷰

https://arxiv.org/pdf/1810.04805

 

✳️ [BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding] 논문 공부

 

 

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아니 변기가 컨셉이라서 toilet 일부러 끼워넣는 건가??? 진짜 웃기다ㅋㅋㅋㅋㅋ

 

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✳️ 논문 읽기

experiment랑 영향 지표 부분은 대각선리딩..

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✳️ 논문 정리

 

🎮 Abstract

 

이 논문에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)라는 새로운 언어 모델을 소개

기존 언어 모델들과 달리, BERT는 모든 레이어에서 왼쪽과 오른쪽 문맥을 동시에 고려하는 딥 양방향 표현을 사전 학습(pre-train)

 

• 주요 특징:
  • 양방향 Transformer 구조를 사용하여 문맥을 양쪽에서 모두 학습.
  • 사전 학습된 BERT는 다양한 작업(질문 응답, 문장 추론 등)에 대해 작업별 아키텍처 수정 없이 간단히 하나의 출력층만 추가해 미세 조정(fine-tuning) 가능.
• 사전 학습 방식:
  • Masked Language Model (MLM): 입력 문장에서 일부 토큰을 마스킹하고, 그 토큰을 문맥을 기반으로 예측.
  • Next Sentence Prediction (NSP): 두 문장이 이어지는지 아닌지를 예측.
• 성능:
  • GLUE benchmark에서 80.5% (기존 대비 7.7% 상승).
  • MultiNLI에서 86.7% (4.6% 상승).
  • SQuAD v1.1에서 F1 93.2 (1.5점 상승).
  • SQuAD v2.0에서 F1 83.1 (5.1점 상승).

 

BERT는 구조적으로 단순하면서도 다양한 자연어 처리 작업에서 새로운 최고 성능을 달성하며, 딥러닝 기반 자연어 이해(NLU)의 새로운 기준을 제시

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🎮  Introduction 

 

자연어 처리(NLP) 작업에서 언어 모델 사전 학습(language model pre-training)은 성능 향상에 매우 효과적인 것으로 알려져 있음

이는 문장 수준(task 예: 자연어 추론, 패러프레이징)과 토큰 수준(task 예: 개체명 인식, 질문 응답) 작업 모두에 적용

 

기존 사전 학습 방식은 두 가지로 나뉨

 

1. Feature-based:
   • 예시: ELMo
   • 사전 학습된 표현을 별도의 모델에 특징(feature)으로 추가하는 방식.
   • 작업마다 아키텍처를 따로 설계해야 한다.
2. Fine-tuning:
   • 예시: OpenAI GPT
   • 사전 학습된 모델의 모든 파라미터를 작업에 맞춰 미세 조정(fine-tuning).
   • 최소한의 작업별 파라미터만 추가한다.

 

 

그러나 기존 방식은 단방향(unidirectional) 언어 모델을 기반으로 하고 있어 한계가 있다:

 

• 예: OpenAI GPT는 왼쪽에서 오른쪽으로만 문맥을 학습.
• 이는 문장 수준 작업뿐만 아니라, 특히 토큰 수준 작업(질문 응답 등)에서는 양방향 문맥 정보가 부족하여 성능이 제한

 

 

이 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 BERT를 제안:

 

• 양방향 Transformer 구조를 활용해 모든 레이어에서 왼쪽-오른쪽 문맥을 함께 학습
• 이를 위해 Masked Language Model (MLM) 방식을 도입:
  • 입력 토큰 중 일부를 무작위로 마스킹하고, 이를 문맥을 기반으로 예측.
• Next Sentence Prediction (NSP) 작업도 추가해 문장 간 관계를 학습

 

이로써 BERT는:

 

• 특정 작업에 특화된 복잡한 아키텍처 없이,
• 단 하나의 출력층만 추가하여 다양한 NLP 작업에서 최고 성능을 달성

 

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🎮 Related Work

 

 

1. Unsupervised Feature-based Approaches (비지도 특징 기반 방법)

 

• 전통적인 단어 임베딩:
  • 비신경망(Brown et al., 1992)부터 신경망(Mikolov et al., 2013; Pennington et al., 2014) 기반까지.
  • 예시: Word2Vec, GloVe → 고정된 단어 표현(embedding)을 학습하여 다양한 NLP 시스템에 사용.
• 문장/문단 수준 임베딩:
  • 예시: Skip-thought vectors (Kiros et al., 2015), Paragraph Vector (Le & Mikolov, 2014).
  • 문맥을 고려한 임베딩을 제공하지만, 주로 좌-우 방향 중 하나 또는 비교적 얕은 모델 사용.
• ELMo (Peters et al., 2018a):
  • 좌-우 방향 LSTM 언어 모델을 독립적으로 학습한 후 이를 합쳐서 문맥 임베딩을 생성.
  • feature-based 방식으로, 기존 task-specific 모델에 특징으로 추가.
  • 한계: 깊은 양방향성(bidirectional)이 아닌 얕은 결합.
• 기타 연구:
  • Melamud et al. (2016): LSTM으로 좌-우 문맥을 이용해 단어 예측.
  • Fedus et al. (2018): Cloze task(문장 내 단어 가리기)를 텍스트 생성 robustness 향상에 활용.

 

2. Unsupervised Fine-tuning Approaches. (비지도 미세 조정 방법)

 

• 초기에는 단순히 단어 임베딩만 사전 학습(Collobert & Weston, 2008).
• 최근: 문장이나 문서 단위 인코더를 사전 학습한 후, fine-tuning을 통해 downstream task에 적용.
  • 예시:
    • Dai & Le (2015), Howard & Ruder (2018): 문맥 인코더 사전 학습 후 미세 조정.
    • OpenAI GPT (Radford et al., 2018): 좌-우 중 한 방향(left-to-right) Transformer로 사전 학습 후 fine-tuning.
• 장점: 최소한의 task-specific 파라미터만 추가.
• BERT와 비교: GPT는 좌-우 단방향성이라 문맥 정보에 한계.

 

3. Transfer Learning from Supervised Data (지도 데이터 기반 전이 학습)

 

• 대규모 지도 학습 데이터셋을 활용한 전이 학습:
  • 자연어 추론(NLI: Conneau et al., 2017), 머신 번역(McCann et al., 2017) 등.
• 컴퓨터 비전에서도 ImageNet 사전 학습 모델을 다양한 작업에 전이 (Deng et al., 2009; Yosinski et al., 2014).
• 이와 유사하게 NLP에서도 대규모 사전 학습된 모델의 전이 학습이 중요.

 

BERT의 차별점:

 

• Feature-based 방식 (예: ELMo)와 fine-tuning 방식 (예: GPT)의 장점을 결합.
• 딥 양방향 Transformer를 사전 학습하여 문맥을 좌-우 모두에서 깊게 이해.
• 다양한 task에 하나의 아키텍처로 쉽게 fine-tuning 가능.

 

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🎮  BERT

 

구조 개요

 

BERT는 두 단계로 이루어진다:

 

1. Pre-training (사전 학습):
   • 라벨 없는 데이터(Wikipedia, BooksCorpus)를 사용하여 모델을 일반적인 언어 이해 능력을 학습.
   • 두 가지 pre-training task:
     • Masked Language Model (MLM)→ 양방향 문맥을 학습할 수 있는 핵심.
     • → 입력 문장에서 15%의 토큰을 무작위로 마스킹하고, 이 토큰을 주변 문맥으로 예측.
     • Next Sentence Prediction (NSP)→ 문장 간 관계 이해에 도움.
     • → 두 문장이 이어지는지 여부를 예측(IsNext or NotNext).
2. Fine-tuning (미세 조정):
   • 사전 학습된 BERT를 downstream task (예: 질문 응답, 문장 분류)에 맞춰 전체 파라미터를 조정.
   • task별로 입출력만 다르게 설정하고 동일한 모델 구조를 사용.
   • 예: 질문-문단 쌍 입력 → [CLS] 토큰을 활용해 분류하거나, 특정 토큰 위치를 예측.

 

 

모델 아키텍처

 

• Transformer 인코더 구조 (Vaswani et al., 2017 기반).
• 구성 요소:
  • BERTBASE: 12-layer, 768 hidden size, 12 attention heads → 110M 파라미터.
  • BERTLARGE: 24-layer, 1024 hidden size, 16 attention heads → 340M 파라미터.
• GPT와의 차이점:
  • GPT: 왼쪽-오른쪽 단방향 self-attention.
  • BERT: 완전한 양방향 self-attention.

 

 

 

입출력 표현 (Input/Output Representation)

 

• 입력 시퀀스: 한 문장 또는 두 문장 쌍을 하나의 시퀀스로 병합.
  • [CLS]: 시퀀스 시작을 나타내는 특수 토큰 → 분류 작업에 사용.
  • [SEP]: 문장 구분을 위한 특수 토큰.
• WordPiece 임베딩 (vocab size 30,000) 사용.
• 각 토큰 표현:
• → Token Embedding + Segment Embedding + Position Embedding의 합으로 구성.

 

 

Pre-training 세부

 

1. Masked Language Model (MLM):
   • 15% 토큰을 마스킹.
   • 마스킹 비율:
     • 80%: [MASK] 토큰으로 대체.
     • 10%: 임의의 다른 토큰으로 대체.
     • 10%: 원래 토큰 유지.
   • → 양방향 문맥을 학습하면서도 fine-tuning 시 [MASK] 토큰이 없는 상황을 고려해 오버피팅 방지.
2. Next Sentence Prediction (NSP):
   • 50% 확률로 이어지는 문장 쌍(IsNext), 50% 확률로 무작위 문장 쌍(NotNext).

 

 

Fine-tuning 세부

 

• 다양한 작업에 대해 모델 전체를 학습:
  • 분류 작업: [CLS] 토큰의 마지막 hidden state를 활용.
  • 토큰 수준 작업 (NER, QA): 각 토큰의 hidden state를 활용.
• Transformer의 self-attention 덕분에 문장 쌍 입력 시 cross-attention이 자연스럽게 이루어짐.

 

 

BERT의 핵심 장점

 

• 양방향 Transformer로 깊은 문맥 정보를 효율적으로 학습.
• 단일 구조로 다양한 작업에 쉽게 적용 가능 (질문 응답, 문장 분류, NER 등).
• 사전 학습과 fine-tuning을 통해 소량의 task-specific 데이터로도 우수한 성능을 달성.

 

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🎮 Experiments

 

 

BERT의 성능을 검증하기 위해 11개의 자연어 처리(NLP) 작업에 대해 fine-tuning 실험을 진행했다. 대표적인 벤치마크는 GLUE, SQuAD, SWAG

 

 

1. GLUE (General Language Understanding Evaluation)

 

• 8개의 다양한 자연어 이해 작업을 포함하는 벤치마크 (문장 분류, 문장 쌍 관계 예측 등).
• Fine-tuning 방법:
  • 입력 시퀀스의 [CLS] 토큰의 출력 벡터를 분류기에 전달.
  • 3 epoch 동안 학습, learning rate는 5e-5, 4e-5, 3e-5, 2e-5 중 dev set에서 최적 선택.
• 결과 (테스트 세트):
  • BERTLARGE가 GLUE 평균 점수 82.1%로 최고 성능.
  • OpenAI GPT (75.1%), 이전 SOTA 대비 7%+ 성능 향상.
• MNLI (Multi-Genre NLI):
  • BERTLARGE: 86.7% / 85.9% (matched/mismatched).
  • GPT 대비 4.6% 절대 성능 향상.

 

2. SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)

 

• SQuAD v1.1: 질문에 대한 답변 범위(span)를 문서에서 찾는 작업.
  • 입력: 질문-문단 쌍을 하나의 시퀀스로 연결 (질문: A segment, 문단: B segment).
  • 학습: 답변 시작/끝 위치를 예측하는 벡터 S와 E 추가.
  • 결과:
    • BERTLARGE (single): F1 90.9 / EM 84.1
    • BERTLARGE (ensemble): F1 93.2 / EM 87.4 (리더보드 1위).
• SQuAD v2.0: 답변이 없는 경우도 포함된 버전.
  • 답변이 없을 때는 [CLS] 위치를 정답으로 설정.
  • 결과:
    • BERTLARGE (single): F1 83.1 / EM 80.0
    • 이전 최고 성능보다 F1 +5.1 개선.

 

3. SWAG (Situations With Adversarial Generations)

 

• 상식 추론을 평가하는 데이터셋: 주어진 문장에 대해 가장 그럴듯한 다음 문장을 선택.
• 방법:
  • 4개의 후보 문장을 각각 질문-후보 형태로 입력, [CLS] 벡터를 통해 점수화.
• 결과:
  • BERTLARGE: 정확도 86.3% (OpenAI GPT 대비 +8.3% 개선).

 

 

Ablation Studies (구성 요소 영향 분석)

1. Pre-training task의 영향:
   • NSP 제거: MNLI, QNLI, SQuAD 등에서 성능 하락 → NSP가 문장 관계 이해에 중요.
   • Left-to-right (LTR) + No NSP (GPT 스타일): BERTBASE 대비 성능 저하 (특히 SQuAD에서 크게 감소).
   • LTR + BiLSTM 추가 → 일부 개선되지만 BERT 수준에 못 미침.
2. 모델 크기 영향:
   • Layer 수, hidden size, attention head 수를 늘릴수록 일관되게 성능 향상.
   • BERTLARGE가 소규모 데이터셋(MRPC 등)에서도 BERTBASE보다 성능이 더 좋음.
3. Feature-based vs Fine-tuning (CoNLL-2003 NER):
   • Fine-tuning: F1 92.8 (SOTA).
   • Feature-based (고정 특징 추출): F1 96.1 (last four hidden layers concat).
   • Feature-based도 강력하지만, fine-tuning이 일관적으로 더 나은 성능.

 

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🎮  Ablation Studies

 

Ablation study에서는 BERT의 구성 요소들이 성능에 얼마나 기여하는지를 평가

주로 pre-training task, 모델 크기, fine-tuning vs feature-based 접근의 영향을 분석

 

 

1. Pre-training Task의 영향

 

• NSP 제거 (No NSP):
  • Next Sentence Prediction (NSP)을 제거한 경우:
  • GLUE (MNLI, QNLI)와 SQuAD에서 성능 하락.
  • 특히 QNLI와 SQuAD에서 크게 감소 → 문장 관계 이해가 중요한 작업에서 NSP가 효과적.
• Left-to-Right (LTR) + No NSP (GPT-style):
  • GPT처럼 좌측 문맥만 학습하는 구조 + NSP 제거.
  • 모든 작업에서 성능 하락 (특히 SQuAD에서 10.7 F1 포인트 하락).
  • 이유: 양방향 문맥 정보 부족 → 문장 내 토큰 간 관계 파악이 제한적.
• LTR + BiLSTM 추가:
  • 좌측 문맥 기반 모델 위에 BiLSTM을 추가해 양방향성을 보완.
  • SQuAD에서는 성능이 개선되지만, 여전히 BERT 양방향 모델보다 낮은 성능.

 

2. 모델 크기 영향 (Model Size)

 

• 실험 변인:
  • 레이어 수 (L), 히든 사이즈 (H), 어텐션 헤드 수 (A).
• 결과:
  • 모델이 클수록 GLUE (MNLI, MRPC, SST-2)와 SQuAD에서 일관된 성능 향상.
  • 소규모 데이터셋(MRPC)에서도 큰 모델이 더 좋은 성능 → 사전 학습의 효과.
  • 예시:
    • (L=3, H=768): MNLI 77.9%
    • (L=24, H=1024): MNLI 86.6%
• 시사점:
  • 대규모 사전 학습된 모델은 소량의 downstream 데이터셋에서도 일반화 성능이 높음.

 

 

3. Feature-based vs Fine-tuning (CoNLL-2003 NER)

 

• Fine-tuning:
  • 모델 전체를 학습 (최고 F1: 92.8).
• Feature-based:
  • BERT의 hidden layer 출력을 고정하고, 그 위에 간단한 모델(BiLSTM)을 쌓는 방식.
  • 상위 4개 hidden layer concat → F1 96.1 (fine-tuning보다 약간 낮음).
  • Feature-based 접근도 강력하지만, fine-tuning이 대부분의 task에서 일관적으로 우수.

 

핵심 결론:

 

• NSP는 문장 관계 이해에 중요.
• 양방향 문맥 (MLM)이 단방향보다 훨씬 우수.
• 모델 크기가 성능을 좌우, 특히 사전 학습을 충분히 할 경우 작은 데이터셋에서도 효과적.
• Fine-tuning이 feature-based보다 일관적으로 더 나은 성능을 보이지만, feature-based도 강력한 baseline.

 

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🎮 Conclusion

 

BERT 연구는 언어 모델 기반 전이 학습(transfer learning)의 중요성을 다시 한 번 입증했다. 특히:

 

• 기존 연구들은 단방향 언어 모델을 기반으로 전이 학습을 진행했지만,
• BERT는 딥 양방향 모델을 사전 학습하여 더 넓은 범위의 자연어 처리 작업에서 탁월한 성능을 발휘

 

주요 공헌:

 

1. 딥 양방향 Transformer 모델을 통해:
   • 좌우 문맥을 모두 고려한 언어 표현을 사전 학습.
   • 다양한 NLP 작업(질문 응답, 문장 추론 등)에서 state-of-the-art 성능 달성.
2. 사전 학습 + fine-tuning 프레임워크:
   • 하나의 모델 구조로 다양한 downstream 작업을 처리.
   • Task-specific 아키텍처 없이, 단일 출력층만 추가해 fine-tuning으로 쉽게 적용.
3. 저자들의 주요 발견:
   • MLM (Masked Language Model)과 NSP (Next Sentence Prediction)의 결합이 성능 향상에 핵심적.
   • 모델 크기 확장이 작은 데이터셋에서도 성능 향상을 가능하게 함.

 

 

향후 방향:

• BERT 기반 모델의 확장:
  • 후속 연구들은 BERT 구조를 기반으로 다양한 응용(예: RoBERTa, ALBERT)과 개선을 시도.
• 다양한 언어와 작업으로 확장:
  • BERT의 프레임워크는 영어뿐 아니라 다른 언어, 다양한 유형의 NLP 문제로 확장 가능.

 

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✳️ 논문 리뷰

 

1. 🧾 논문 개요

• BERT는 Bidirectional Encoder Representations from Transformers의 약자로, 자연어 처리(NLP)에서 딥 양방향 Transformer 인코더를 사전 학습(pre-training)하여 다양한 downstream 작업에 적용할 수 있도록 설계된 모델
• 기존 언어 모델들이 주로 단방향(unidirectional)으로 문맥을 학습한 반면, BERT는 양방향(bidirectional)으로 문맥을 학습
• Masked Language Model (MLM)과 Next Sentence Prediction (NSP)이라는 두 가지 사전 학습 과제를 통해 깊은 문맥 이해 능력을 학습하고, 다양한 NLP 작업에서 fine-tuning만으로 state-of-the-art 성능을 달성

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2. 🎯 주요 기여

• 딥 양방향 Transformer 구조를 처음으로 사전 학습에 적용하여, 좌-우 문맥을 모두 고려한 언어 표현을 학습.
• MLM을 통해 단방향성의 한계를 극복하고, 문장 내 모든 위치의 단어를 예측하는 방식으로 깊은 문맥 정보를 학습.
• NSP를 도입해 문장 간 관계를 학습, 질문 응답(QA) 및 자연어 추론(NLI) 작업에서 성능을 개선.
• 하나의 모델 구조로 다양한 NLP 작업에 쉽게 적용 가능 → task-specific 아키텍처 없이 fine-tuning만으로 다양한 작업에서 최고 성능.
• GLUE, SQuAD, SWAG 등 주요 벤치마크에서 기존 최고 성능을 대폭 갱신.

 

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3. 🧪 실험 및 결과

• GLUE benchmark에서 BERTLARGE가 평균 82.1%로 기존 GPT 대비 7%+ 절대 성능 향상.
• SQuAD v1.1 (질문 응답):
  • F1: 93.2 (ensemble 기준, 이전 SOTA 대비 1.5 point 상승).
• SQuAD v2.0 (답변 없는 질문 포함):
  • F1: 83.1, 이전 최고 성능 대비 5.1 point 향상.
• SWAG (상식 추론):
  • 정확도 86.3%, 기존 GPT 대비 8.3% 절대 성능 향상.
• Ablation Studies에서 MLM, NSP, 모델 크기가 성능에 미치는 영향을 체계적으로 분석:
  • NSP 제거 시 문장 관계 작업(QNLI, SQuAD 등)에서 성능 하락.
  • 모델 크기를 늘릴수록 소규모 데이터셋에서도 성능 향상.

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4. ✅ 강점과 ❗한계

✅ 강점

• 양방향 문맥 학습을 통한 깊은 언어 이해 능력 → 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능.
• 하나의 사전 학습된 모델로 다양한 작업에 적용 가능 → 범용성 및 재사용성이 뛰어남.
• fine-tuning 기반 접근으로 작업별 아키텍처 설계 부담을 줄임.
• 대규모 pre-training data (Wikipedia + BooksCorpus)를 활용해 작은 데이터셋에서도 높은 성능을 유지.

 

❗한계

• NSP의 효과 논란: 이후 연구(RoBERTa 등)에서는 NSP가 큰 도움이 되지 않는다고 밝혀짐.
• 사전 학습 비용이 매우 높음: BERTLARGE는 340M 파라미터로 학습에 TPU 클러스터 수일 이상 소요.
• 긴 문장 처리 한계: Transformer의 구조상 512 토큰 제한 → 긴 문서나 대화 처리에는 한계.
• 데이터셋 편향: Wikipedia와 BooksCorpus 기반 학습으로, 도메인 특화된 작업에 적합하지 않을 수 있음.

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5. 📝 총평

BERT는 자연어 처리 분야에 혁신적 전환점을 가져온 논문으로, 딥 양방향 Transformer 사전 학습을 통해 기존 NLP 모델들의 한계를 극복했다. MLM + NSP라는 독창적인 사전 학습 전략과 범용적인 fine-tuning 프레임워크를 제안해, 다양한 NLP 작업에서 최고 성능을 달성하며 전이 학습의 패러다임을 확립했다.

 

다만, 사전 학습 비용과 구조적 한계(긴 문서 처리) 등은 이후 연구들(RoBERTa, ALBERT, Longformer 등)을 통해 보완되고 있으며, BERT는 현대 NLP 모델들의 기반으로 자리 잡았다.

 

 

 

 

 

 

한 문장 총평:

BERT는 딥 양방향 Transformer 사전 학습을 통해 자연어 처리의 새로운 시대를 연 기념비적 모델이다.