귀하는 로그인되어 있지 않습니다. 이대로 편집하면 귀하의 IP 주소가 편집 기록에 남게 됩니다.스팸 방지 검사입니다. 이것을 입력하지 마세요!== BERT의 한계와 비판 == BERT는 뛰어난 성능을 보여주지만, 몇 가지 한계와 비판도 존재한다. * '''컴퓨팅 자원 요구''': BERT-Large와 같은 모델은 대규모 컴퓨팅 자원(예: TPU, 고성능 GPU)을 필요로 하며, 이는 소규모 연구자나 기업에게 부담이 될 수 있다. 사전 학습 과정은 수백만 달러의 비용이 들 수 있다. 다만 GPT와 같은 초대형 모델은 BERT보다 더 많은 자원을 필요로 하다 보니 상대적으로 덜 부각되고, GPU의 발전으로 BERT의 모델 학습의 허들이 낮아지고 있다. * '''환경적 영향''': 대규모 모델 학습은 높은 전력 소비를 동반하며, 탄소 배출 문제를 야기한다. 이에 따라, 모델 효율성을 높이는 연구(예: DistilBERT)와 친환경적 학습 방법이 주목받고 있다. * '''모델 해석 가능성''': BERT는 블랙박스 모델로 간주되며, 모델의 내부 작동 원리를 해석하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 SHAP, LIME와 같은 모델 해석 기법이 사용되고 있다. * '''데이터 편향''': 사전 학습 데이터에 포함된 편향(예: 성별, 인종 편향)이 모델에 반영될 수 있다. 이를 완화하기 위해 데이터 전처리 및 편향 제거 기법이 연구되고 있다. * '''GPT와 같은 차세대 모델의 등장''' 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)