[NLP모델학습]BERT모델 경량화 방식 비교

BERT 모델의 목적과 주로 쓰이는 용도

목적:

• BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 자연어 처리(NLP)에서 문맥을 양방향으로 이해할 수 있도록 설계된 모델입니다.
• 문장 내 단어의 문맥적 의미를 보다 정확하게 파악하여 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

주로 쓰이는 용도:

• 문장 분류
• 질의 응답
• 감정 분석
• 문장 유사도 계산
• 기계 번역
• 명명된 개체 인식(NER)

경량화 BERT 모델이 필요한 경우

• 리소스 제한: 메모리와 계산 자원이 제한된 환경(모바일 장치, IoT 디바이스 등)에서 사용하기 위해.
• 실시간 응답 필요: 실시간 응답이 요구되는 애플리케이션에서 지연 시간을 최소화하기 위해.
• 배포 비용 절감: 대규모 서비스에서 배포와 유지 관리 비용을 줄이기 위해.

대표적인 경량화 BERT 모델들

1. DistilBERT
   • 기술: 지식 증류(Knowledge Distillation)
   • 특징: BERT의 97% 성능을 유지하면서 파라미터 수와 계산 비용을 40% 줄임.
   • 경량화 방식: 큰 모델(BERT)의 출력과 레이블을 사용해 작은 모델(DistilBERT)을 훈련.
2. TinyBERT
   • 기술: 지식 증류, 레이어 압축(Layer-wise Distillation)
   • 특징: 모든 레이어에서의 중간 표현을 증류하여 성능을 최적화.
   • 경량화 방식: BERT 모델의 각 레이어에서 중간 표현을 추출하여 경량 모델 훈련.
3. ALBERT (A Lite BERT)
   • 기술: 파라미터 공유, 행렬 분해
   • 특징: BERT의 파라미터를 크게 줄이면서도 높은 성능 유지.
   • 경량화 방식: 레이어 간 파라미터 공유, 단어 임베딩과 피드포워드 네트워크 분리.
4. MobileBERT
   • 기술: 지식 증류, 레이어 패턴 수정
   • 특징: 모바일 기기에서 실행될 수 있도록 최적화.
   • 경량화 방식: BERT 구조를 기반으로 다양한 레이어 패턴을 수정하여 경량화.

경량화 기술과 방식 비교

모델경량화 기술경량화 방식특징

DistilBERT	지식 증류	큰 모델의 출력과 레이블 사용해 작은 모델 훈련	BERT의 97% 성능, 파라미터 수와 계산 비용 40% 감소
TinyBERT	지식 증류, 레이어 압축	각 레이어에서 중간 표현을 증류하여 경량 모델 훈련	모든 레이어에서 중간 표현 증류, 성능 최적화
ALBERT	파라미터 공유, 행렬 분해	레이어 간 파라미터 공유, 단어 임베딩과 피드포워드 네트워크 분리	파라미터 수 크게 감소, 높은 성능 유지
MobileBERT	지식 증류, 레이어 패턴 수정	BERT 구조 기반으로 레이어 패턴 수정	모바일 기기 최적화, 작은 모델 크기와 빠른 속도

기존 BERT와의 차이점

• DistilBERT: 단순히 모델 크기를 줄이는 것이 아닌, 큰 모델(BERT)의 성능을 학습하여 작은 모델에서도 높은 성능을 유지.
• TinyBERT: 중간 레이어의 표현을 활용해 더 많은 정보를 압축, 경량 모델의 성능 향상.
• ALBERT: 파라미터 공유와 행렬 분해를 통해 모델의 파라미터 수를 대폭 줄이면서도 성능 유지.
• MobileBERT: 모델의 구조를 모바일 기기에 맞게 최적화하여 경량화 및 속도 개선.

 

 

 

 

* DistilBERT관련

https://devhwi.tistory.com/30

DistilBERT(a distilled version of BERT) 논문 리뷰