Masked Language Modeling (MLM, 마스크 언어 모델링) 설명

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Masked Language Modeling (MLM)은 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델에서 사용되는 중요한 사전 학습 방법 중 하나입니다. MLM은 모델이 문맥을 이해하고 단어의 의미를 파악하는 능력을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

MLM의 핵심 아이디어:

MLM은 입력 문장 내의 일부 단어를 마스크(가림) 처리하고, 모델이 마스크 처리된 단어를 예측하도록 학습시키는 것입니다. 이를 통해 모델은 주변 단어의 문맥을 고려하여 마스크 처리된 단어를 추론해야 하므로, 양방향으로 문맥을 이해하는 능력을 키울 수 있습니다.

MLM의 작동 방식:

  1. 입력 문장: 모델은 입력 문장을 받습니다.

  2. 마스크 처리: 입력 문장 내의 일부 단어를 무작위로 선택하여 마스크 처리합니다. 일반적으로 15% 정도의 단어를 마스크 처리합니다.

  3. 예측: 모델은 마스크 처리된 단어를 예측합니다.

  4. 손실 계산: 모델이 예측한 단어와 실제 단어를 비교하여 손실을 계산합니다.

  5. 학습: 손실을 최소화하도록 모델의 파라미터를 업데이트합니다.

예시:

  • 원문: "The cat is on the mat."

  • 마스크 처리: "The cat is [MASK] the mat."

  • 모델의 예측: "[MASK]" 부분을 "on"으로 예측

MLM의 특징:

  • 양방향 문맥 이해: 마스크 처리된 단어를 예측하기 위해 주변 단어의 양방향 문맥을 고려해야 합니다.

  • 단어 의미 파악: 문맥을 통해 단어의 의미를 파악하는 능력을 향상시킵니다.

  • 사전 학습에 효과적: 대량의 텍스트 데이터로 사전 학습하는 데 효과적입니다.

MLM의 활용:

  • BERT 모델 학습: BERT 모델의 핵심적인 사전 학습 방법으로 사용됩니다.

  • 다양한 NLP task 성능 향상: MLM으로 사전 학습된 모델은 다양한 NLP task(감성 분석, 질의 응답, 텍스트 분류 등)에서 높은 성능을 달성합니다.

MLM의 변형:

  • Whole Word Masking: 단어 전체를 마스크 처리합니다.

  • N-gram Masking: 연속된 N개의 단어를 마스크 처리합니다.

결론적으로, MLM은 BERT 모델의 성능을 향상시키는 중요한 사전 학습 방법이며, 양방향 문맥 이해와 단어 의미 파악 능력을 키우는 데 효과적입니다. MLM은 다양한 NLP task에서 높은 성능을 달성하는 데 기여하고 있으며, 현재도 많은 연구자들에게 활용되고 있습니다.

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