BERT와 SRoBERTa(Sentence-RoBERTa)의 차이

BERT와 SRoBERTa(Sentence-RoBERTa)는 모두 Transformer 기반 모델이지만, 목적과 구조에 몇 가지 차이점이 있습니다. 아래는 그 주요 차이점입니다:

1. 기본 모델 구조

• BERT: BERT(Base)는 12개의 Transformer 레이어로 구성된 양방향 모델로, 토큰 임베딩을 생성하는 데 중점을 둡니다. 주로 문장 내에서 토큰 간의 관계를 학습하는 데 적합하며, 마스크드 언어 모델링(MLM)과 다음 문장 예측(NSP) 같은 사전 학습 방법을 사용합니다.
• SRoBERTa: SRoBERTa는 RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) 모델을 Sentence Embedding 목적으로 수정한 모델입니다. RoBERTa는 BERT의 변형으로, BERT와 비슷한 아키텍처를 사용하지만, 사전 학습 중에는 더 많은 데이터와 더 긴 문장을 사용하고, NSP를 제외하여 성능을 향상시킨 모델입니다. SRoBERTa는 이를 기반으로 문장의 의미를 학습하도록 최적화되었습니다.

2. 학습 목적

• BERT: BERT는 주로 문맥 기반의 단어 표현(토큰 임베딩)을 학습하는 데 초점을 맞춥니다. 즉, BERT는 문장 내의 각 단어의 문맥적 의미를 이해하는 데 강점을 지닙니다. 문장 간의 유사성이나 의미적 관계를 학습하기 위해 설계된 것은 아닙니다.
• SRoBERTa: SRoBERTa는 문장 간의 의미적 유사성을 계산하기 위한 문장 임베딩(Sentence Embedding)에 최적화되어 있습니다. 이는 문장 쌍을 비교하거나 의미 유사성을 찾는 작업에 적합하며, BERT보다 이와 같은 작업에서 더 우수한 성능을 보입니다.

3. 응용 분야

• BERT: 문장 내의 특정 토큰 또는 문장을 예측하거나 분류하는 작업에 주로 사용됩니다. 예를 들어, 감정 분석, 토큰 분류, 문서 분류, 질문 응답 등에서 성능이 뛰어납니다.
• SRoBERTa: 문장 유사도, 문장 검색, 문장 쌍 분류와 같은 작업에 적합합니다. 문장의 의미를 비교하거나 문서 검색에서 가장 적절한 문장을 찾는 작업에 주로 사용됩니다.

4. Sentence Embedding

• BERT: BERT는 문장 임베딩을 위해 특별히 설계된 것이 아니기 때문에, 문장 단위의 표현을 계산하는 데 제한적일 수 있습니다. 기본적으로 문장 전체를 표현할 수 있지만, 문장 수준의 의미를 비교하는 데에는 SRoBERTa처럼 최적화되어 있지 않습니다.
• SRoBERTa: 문장을 고차원 벡터로 변환하여 의미적으로 유사한 문장끼리 가까운 벡터로 표현되도록 훈련되었습니다. Sentence Embedding에 있어서 매우 효과적입니다.

5. 사전 학습 데이터 및 전략

• BERT: BERT는 NSP(Next Sentence Prediction)를 포함한 사전 학습 목표와 함께 학습되었습니다. 이는 두 문장이 연속되는지 여부를 예측하는 작업입니다.
• RoBERTa/SRoBERTa: RoBERTa는 NSP 작업을 제외하고, 더 큰 학습 데이터와 더 긴 시퀀스, 더 많은 배치 사이즈로 학습되었습니다. SRoBERTa는 이를 기반으로 문장 간의 유사성을 학습하는 추가적인 Fine-tuning이 이루어집니다.

요약

• BERT는 주로 문장 내에서 단어의 문맥적 의미를 이해하는 데 강점을 지닌 모델이며, 문장 분류나 질문 응답 같은 작업에 적합합니다.
• SRoBERTa는 문장 간의 의미적 유사성을 계산하는 데 최적화되어 있으며, 문장 검색, 문장 유사도 계산 등의 작업에서 더 우수한 성능을 발휘합니다.

SRoBERTa는 BERT에서 파생된 RoBERTa 모델을 기반으로 하여 문장 단위의 의미적 표현(Sentence Embedding)을 더 잘 처리할 수 있도록 만들어진 모델입니다.