귀하는 로그인되어 있지 않습니다. 이대로 편집하면 귀하의 IP 주소가 편집 기록에 남게 됩니다.스팸 방지 검사입니다. 이것을 입력하지 마세요!=== BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) === * 동작 방식: BERT는 양방향 Transformer 인코더를 사용한다. '''Masked Language Model(MLM)'''을 통해 문장에서 무작위로 선택된 토큰을 마스킹하고, 이를 예측하도록 한다. * 특징: BERT는 전체 문맥을 고려한 양방향 특성 덕분에 높은 수준의 언어 이해 능력을 보여준다. * 장점: 풍부한 문맥 정보를 사용하며, 다양한 NLP 작업에 효과적이다. * 단점: 대규모의 데이터와 계산 자원이 필요하며, 특히 긴 문장 처리에 비효율적일 수 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)