bert vs chatgpt? encoder 와 decoder차이?

BERT와 GPT, 또는 ChatGPT는 핵심적인 구조가 서로 다릅니다. BERT(Transformer Encoder)는 주어진 입력의 컨텍스트를 이해하는 용도로 설계되었으며, GPT나 ChatGPT(Transformer Decoder)는 주어진 입력에 이어질 텍스트를 생성하는 데 사용됩니다. BERT와 같은 Transformer Encoder 모델들의 핵심적인 특징은 '양방향성'입니다. 즉, 문장을 전체적으로 한 번에 볼 수 있습니다. 이를 활용해 해당 단어가 문장에서 어떤 역할을 하는지 파악하거나 두 단어 사이의 관계를 이해하고자 할 때 유용합니다. GPT나 ChatGPT와 같은 Transformer Decoder 모델들은 '일방향성'입니다. 즉, 왼쪽에서 오른쪽으로 하나씩 단어를 확인합니다. 이러한 특징 때문에 자연스럽게 생성 작업에 적합하다고 할 수 있습니다. decoder 기반의 모델이 주로 소개되고 발전하는 추세이긴 하지만, encoder 기반의 모델도 여전히 중요한 연구분야입니다. 대표적으로 RoBERTa가 있습니다. BERT를 바탕으로 만든 변형모델로서, 원래 BERT보다 더 좋은 성능을 보여주는 경우가 많습니다. 이처럼 다양한 변형점들이 추가되어 나와서 encoder 기반의 모델도 계속해서 발전하고 있습니다. 따라서 BERT나 Albert와 같은 encoder만 사용하는 모델들도 여전히 중요한 연구분야로 남아있으며 다양한 곳에서 활용되고 있습니다. 한편으로는 generative task (생성작업)에 초점을 맞춘 decoder 기반의 모델들이 주목받고 있지만, 이 외 다른 다양한 자연어 처리 작업들을 수행하는 데는 encoder 기반의 모델들이 여전히 필수적입니다.