허깅페이스 트렌스포머 활용강좌, BERT 로딩 MLM 파이프라인

자연어 처리는 인공지능 분야에서 매우 중요한 작업 중 하나입니다. 여러 가지 모델들이 있지만,
그 중에서도 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 특히 그 뛰어난 성능으로
주목받고 있습니다. 본 글에서는 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 사용하여 BERT 모델을 로딩하고
마스크 언어 모델(Masked Language Model, MLM) 파이프라인을 구현하는 방법을 설명하겠습니다.

1. 소개

BERT는 구글에 의해 개발된 모델로, 문맥에서 단어의 의미를 이해하고 예측하는 데 강력한 능력을
가지고 있습니다. BERT의 가장 큰 특징 중 하나는 두 가지 방향으로 정보를 수집할 수 있다는 것입니다.
즉, 입력 단어가 문장의 왼쪽과 오른쪽 모두의 단어에 의존하게 함으로써 더 깊은 의미를 파악합니다.

2. 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리

허깅페이스는 여러 가지 최신 자연어 처리 모델을 쉽게 사용할 수 있도록 만들어진 라이브러리입니다.
우리는 먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.

pip install transformers

3. BERT 로딩

이제 BERT 모델을 로딩하고 마스크 언어 모델 작업을 수행하기 위해 필요한 설정을 해 보겠습니다.

3.1. BERT 모델 및 토크나이저 로딩

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM

# 토크나이저와 모델 로딩
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-uncased")

3.2. 입력 데이터 준비

BERT 모델은 입력 문장에서 특정 단어를 마스킹하여 그 단어를 예측하는 방식으로 학습됩니다.
여기서는 입력 문장을 정의하고, 일부 단어를 마스킹한 후 그것을 입력으로 사용하여 결과를
예측해 보겠습니다.

import torch

# 입력 문장 정의
input_text = "The capital of France is [MASK]."
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

4. 마스크 언어 모델 예측

이제 모델을 사용하여 마스킹된 단어를 예측해 보겠습니다.
모델의 출력은 여러 토큰에 대한 확률 분포를 제공합니다.
우리는 가장 높은 확률을 가진 토큰을 선택하여 원래 문장을 완성할 수 있습니다.

# 모델 예측 수행
with torch.no_grad():
    outputs = model(input_ids)
    predictions = outputs.logits

# 마스크된 토큰의 ID 얻기
masked_index = torch.where(input_ids == tokenizer.mask_token_id)[1]

# 가장 높은 확률을 가진 토큰 선택
predicted_index = predictions[0, masked_index].argmax(axis=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_index)

# 결과 출력
print(f"예측된 단어는: {predicted_token}")  # 예를 들면 "Paris"가 나올 수 있음

5. 모델 성능 평가

BERT 모델은 많은 자연어 처리 태스크에서 훌륭한 성능을 보여 줍니다.
특히 MLM 태스크에서의 성능을 평가하는 것도 중요합니다.
모델의 성능을 정량적으로 평가하려면 라벨과 예측된 결과를 비교해야 합니다.

def evaluate_performance(predicted, actual):
    return predicted == actual

# 예시로 올바른 단어 "Paris"와 예측된 단어 비교
actual_token = "Paris"
performance = evaluate_performance(predicted_token, actual_token)

if performance:
    print("모델의 예측이 정확합니다.")
else:
    print("모델의 예측이 틀렸습니다.")

6. 결론

이번 글에서는 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 사용하여 BERT 모델을 로딩하고, 마스크된 언어 모델
태스크를 수행하는 방법을 알아보았습니다. BERT는 그 자체로도 강력한 모델이지만, 특정 도메인에
맞게 파인튜닝하는 과정이 추가되면 더욱 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.

이 글을 통해 여러분이 자연어 처리 분야에 대한 이해를 높이고,
허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 활용한 모델 활용법을 익힐 수 있기를 바랍니다.
앞으로 더 많은 예제와 심화 내용을 다룰 예정이니 계속해서 주목해 주세요!