BERT

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김형교 (토론 | 기여)님의 2019년 12월 30일 (월) 16:43 판
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Bidirectional Encoder Representations from Transformers
자연어 처리 언어 모델

BERT 아키텍처.jpeg

특징[편집 | 원본 편집]

  • RNN을 사용하지 않는 Attention 모델
  • 장점
    • 언어 이해의 우수성
  • 단점
    • 계산 cost가 매우 큰 모델

활성화 함수[편집 | 원본 편집]

ReLU 보다 부드러운 형태인 GELU 적용
  • 음수에 대한 미분이 가능

GELU.png

주요 기술[편집 | 원본 편집]

  • WordPiece tokenizing
    • 접두사, 접미사를 구분
    • ex) playing, coming, loving → ##ing
    • ex) 서울특별시, 세종특별시, 성남시, 안양시 → ##특별시, ##시
  • Multi-Head Attention
  • Masked Attention