딥러닝 파이토치 강좌, 버트(BERT)

딥러닝 모델의 발전은 최근 NLP(자연어 처리) 분야에서 특히 두드러진 성과를 내고 있습니다. 그 중 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google에서 개발한 혁신적인 모델로, 자연어 처리 문제를 해결하기 위한 새로운 기준을 제시했습니다. 이번 강좌에서는 BERT의 개념, 작동 원리, 그리고 파이토치를 사용한 실습 예제를 자세히 알아보겠습니다.

1. BERT란 무엇인가?

BERT는 구역 Transformers 아키텍처를 기반으로 하며, 문장에서 단어의 의미를 양방향으로 이해할 수 있도록 설계되었습니다. BERT는 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있습니다:

  • 양방향성(Bidirectional): BERT는 단어의 맥락을 이해하기 위해 좌우 문맥 모두를 고려합니다.
  • 사전학습(Pre-training): 대규모의 텍스트 데이터로 사전 학습을 수행하여 다양한 NLP 작업에서 좋은 성능을 발휘할 수 있도록 합니다.
  • 전이 학습(Transfer Learning): 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 fine-tuning할 수 있습니다.

2. BERT의 기본 원리

BERT는 Transformer 아키텍처의 Encoder 부분만을 사용합니다. 다음은 BERT의 핵심 구성 요소입니다:

2.1 Tokenization

입력 문장은 먼저 토큰화 과정을 거쳐 단어 또는 서브워드로 나누어집니다. BERT에서는 WordPiece라는 토크나이저를 사용합니다. 예를 들어, ‘playing’은 [‘play’, ‘##ing’]으로 나누어질 수 있습니다.

2.2 Masked Language Model (MLM)

BERT는 입력되는 문장에서 임의의 단어를 [MASK] 토큰으로 대체하여 모델이 해당 단어를 예측하도록 훈련됩니다. 이 과정은 모델이 문맥을 이해하는데 큰 도움을 줍니다.

2.3 Next Sentence Prediction (NSP)

BERT는 주어진 두 문장이 연속된 문장인지 예측하는 과제를 통해 문장 간의 관계를 학습합니다.

3. BERT 모델 아키텍처

BERT 모델은 여러 층의 Transformer Encoder로 구성됩니다. 각각의 Encoder는 다음과 같은 역할을 수행합니다:

  • Self-attention: 각 단어가 다른 단어와의 관계를 학습합니다.
  • Feed Forward Neural Network: 각 단어의 표현을 더욱 풍부하게 만듭니다.
  • Layer Normalization: 각 층의 출력을 정규화하여 안정성을 높입니다.

4. BERT를 파이토치로 구현하기

이제 BERT 모델을 파이토치에서 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용할 것입니다. 이 라이브러리는 BERT 모델을 포함한 다양한 NLP 모델의 사전 훈련된 가중치를 제공합니다.

4.1 라이브러리 설치

아래 명령어를 통해 필요한 라이브러리를 설치합니다.

pip install transformers torch

4.2 모델 로드하기

BERT 모델을 불러오는 방법은 다음과 같습니다:

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 토크나이저와 모델 로드
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

4.3 입력 문장 준비하기

문장을 입력하여 토큰화하고 텐서로 변환합니다:

text = "Hello, how are you?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 텍스트 정보 확인
print(inputs)

4.4 모델 예측하기

입력된 문장에 대한 예측을 수행합니다:

outputs = model(**inputs)

# 출력 확인
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
print(last_hidden_states.shape)  # (배치 크기, 시퀀스 길이, 숨겨진 크기)

5. Fine-tuning BERT

BERT 모델을 특정 NLP 작업에 fine-tune할 수 있습니다. 여기에서는 예를 들어 감정 분석을 위한 fine-tuning을 살펴보겠습니다.

5.1 데이터 준비

감정 분석을 위한 데이터를 준비합니다. 간단한 예로 긍정적 및 부정적 리뷰를 사용할 수 있습니다.

5.2 모델 정의

from torch import nn

class BERTClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, n_classes):
        super(BERTClassifier, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.dropout = nn.Dropout(0.3)
        self.out = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, n_classes)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled_output = outputs[1]
        output = self.dropout(pooled_output)
        return self.out(output)

5.3 모델 학습

모델을 학습하는 방법은 다음과 같습니다:

from transformers import AdamW

# 손실함수 및 최적화기 정의
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)

# 모델 학습
model.train()
for epoch in range(epochs):
    for batch in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        input_ids, attention_mask, labels = batch
        outputs = model(input_ids, attention_mask)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

6. 결론

BERT는 자연어 처리의 많은 문제들을 효과적으로 해결할 수 있는 강력한 도구입니다. 파이토치는 이러한 BERT 모델을 쉽고 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 제공합니다. 이번 강좌를 통해 BERT의 기본 개념과 파이토치에서의 구현 방법에 대해 이해할 수 있었기를 바랍니다. 계속해서 더 다양한 NLP 작업을 실험해 보세요!

참고 문헌