BERT, GPT, RNN NLP 개념 총 정리

NLP(Natural Language Processing)은 자연어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 기술이다. NLP는 자연어 처리, 자연어 이해, 자연어 분석 등의 기능을 가지고 있으며, 사람이 사용하는 자연어를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하기 위한 다양한 기술을 통합하는 것을 목표로 한다. NLP는 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등의 기술과 결합하여 더 나은 결과를 만들기 위해 노력하고 있다.

 

BERT는 Bidirectional Encoder Representations from Transformers의 약자로, 딥러닝 기반의 자연어 처리 모델로서 단어의 의미를 이해하고 문장의 의미를 추론하는 데 사용됩니다. BERT는 Transformer 모델을 기반으로 하고, 양방향 인코딩을 통해 단어의 상호 연관성을 학습합니다. 또한, BERT는 다양한 NLP 작업에 대해 고성능을 내고 있습니다.

 

GPT(Generative Pretrained Transformer)는 자연어 처리 분야에서 사용되는 기계 학습 모델이다. GPT는 이전에 훈련된 많은 데이터를 사용하여 새로운 문장을 생성하고 이해하는 능력을 갖추고 있다. GPT는 다양한 자연어 처리 작업, 예를 들어 문장 분류, 감정 분석, 문장 생성 등을 수행할 수 있다.

 

1. Recurrent Neural Network(RNN)은 순환신경망의 약자로, 입력 데이터의 순서에 따라 각 단계마다 상태를 기억하는 신경망이다.
2. RNN은 입력 데이터의 순서에 따라 출력을 생성하기 위해 과거의 상태를 기억하는 기능을 가지고 있다.
3. RNN은 시계열 데이터, 음성, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 사용되며, 긴 시퀀스 데이터를 다루기 위해 특히 효과적이다.