귀하는 로그인되어 있지 않습니다. 이대로 편집하면 귀하의 IP 주소가 편집 기록에 남게 됩니다.스팸 방지 검사입니다. 이것을 입력하지 마세요!== BERT의 변형 및 최신 동향 == BERT의 성공 이후, 다양한 변형 모델이 개발되었다. 이러한 모델들은 BERT의 한계를 보완하거나 효율성을 높이는 방향으로 설계되었다. * '''RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)''': Facebook AI에서 개발한 모델로, BERT의 사전 학습 과정을 최적화. 동적 마스킹(dynamic masking)을 적용하여 학습 효율성을 높임. * '''DistilBERT''': BERT의 경량화 버전으로, 모델 크기를 약 40% 줄이고 속도를 높임. 지식 증류(knowledge distillation) 기법을 사용하여 성능을 유지. * '''ALBERT(A Lite BERT)''': 파라미터 수를 줄이기 위해 임베딩 차원을 축소하고, 트랜스포머 블록 간 파라미터 공유를 도입. 메모리 효율성과 학습 속도를 개선. * '''[[ELECTRA]]''': 생성적(generative) 대신 판별적(discriminative) 접근 방식을 사용. 입력 데이터의 일부를 변경하고, 모델이 변경 여부를 판별하도록 학습. * '''[[ModernBERT]] 최근에는 다국어 BERT(Multilingual BERT, mBERT)와 같은 모델이 등장하여, 100개 이상의 언어를 동시에 처리할 수 있는 능력을 제공한다. 또한, 특정 도메인(예: 의료, 법률)에 특화된 BERT 변형(예: BioBERT, Legal-BERT)도 개발되고 있다. 편집 요약 가온 위키에서의 모든 기여는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-동일조건변경허락 라이선스로 배포된다는 점을 유의해 주세요(자세한 내용에 대해서는 가온 위키:저작권 문서를 읽어주세요). 만약 여기에 동의하지 않는다면 문서를 저장하지 말아 주세요. 또한, 직접 작성했거나 퍼블릭 도메인과 같은 자유 문서에서 가져왔다는 것을 보증해야 합니다. 저작권이 있는 내용을 허가 없이 저장하지 마세요! 취소 편집 도움말 (새 창에서 열림)