이번 포스팅에서는 BERT의 구조에 대해서 설명하겠습니다. BERT의 구조 개요트랜스포머의 인코더 부분만 사용두 가지 방의 사전학습 방법 이용Masked Language Model (MLM): 문장 중간을 마스킹 처리하고 해당 단어를 맞추는 학습Next Sentence Prediction (NSP): 두 문장이 관계가 있는지 없는지를 학습이를 통해 문장의 앞 뒤 문맥에 따른 예측이 가능입력값은 토큰 임베딩, 문장 세그먼트 임베딩, 포지션 임베딩을 합친 벡터로 최대 길이는 512 BERT 모델의 구조BERT는 트랜스포머의 인코더 부분만을 사용한 언어 모델 입니다. BERT는 주어진 텍스트의 문맥을 양방향으로 이해하는데 특화되어 있습니다.BERT 모델은 크기에 따라 두 가지 주요 버전을 제공합니다. BERT..