[AI 101] BERT vs GPT – 두 거인의 차이점
핵심 요약
“어느 것이 더 좋은가?”는 잘못된 질문입니다. BERT와 GPT는 다른 목표의 두 거인입니다. BERT는 양방향으로 모든 문맥을 본다 (문맥 “이해”), GPT는 과거만 본다 (순차 “생성”). 같은 Transformer 기반이지만, BERT는 인코더 구조로 이해에 특화되어 검색(Google 검색), 분류(감정 분석 96.3%), 질의응답(F1 93%)에서 초인적 성능을 보이고, GPT는 디코더 구조로 생성에 특화되어 코딩(90% 정확도), 창작, 번역에서 인간 수준을 넘었습니다. 이 두 모델이 영감을 주어 RoBERTa(81.2 GLUE), ALBERT(효율 70%), ELECTRA(차별화된 학습), BART(인코더-디코더 균형), T5(모든 작업 통합)이 탄생했습니다. 2025년 AI 트렌드는 “더 큰 모델”이 아니라 “올바른 모델 선택”입니다.
📍 목차
- BERT vs GPT: 근본 철학의 차이
- 아키텍처 비교: 인코더 vs 디코더
- 학습 방식 비교: MLM vs 자기회귀
- 성능과 응용 분야
- Transformer 유니버스: RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, BART, T5
1. BERT vs GPT: 근본 철학의 차이
1-1. 목표의 차이
BERT의 철학: “나는 너를 이해하고 싶어”
입력: "The animal didn't cross because it was tired"
BERT의 사고:
1. 앞 문맥: "The animal didn't cross because it was"
2. 뒷 문맥: "tired"
3. 둘을 합쳐서 전체 문맥 이해
4. 각 단어의 의미 파악 (특히 "it"이 "animal"을 가리킴)
결과: 완벽한 이해 ✅
응용: 검색, 분류, 추론GPT의 철학: “나는 다음을 생성하고 싶어”
입력: "The animal didn't cross because it was"
GPT의 사고:
1. 과거만 봄: "The animal didn't cross because it was"
2. 통계적으로 가장 가능한 다음 단어 예측
3. 예측된 단어를 입력에 추가
4. 반복
과정:
- Step 1: "The animal didn't cross because it was" → "tired"
- Step 2: "The animal didn't cross because it was tired" → "."
- Step 3: "The animal didn't cross because it was tired." → [END]
결과: 완성된 텍스트 생성 ✅
응용: 글쓰기, 코딩, 대화1-2. 근본 차이: 방향성(Directionality)
BERT: 양방향(Bidirectional)
문장: "I love [MASK]"
BERT 학습:
- 과거 정보: "I love"
- 미래 정보: (없음)
- 하지만 "I love"는 매우 강한 신호
- [MASK]는 "you", "you", "you", ... 대부분 "you"
성능: 90%+ 정확도
이유: 양방향 정보 활용 (이 경우 미래는 없지만, 있으면 더 도움이 됨)GPT: 단방향(Unidirectional)
같은 문장: "I love"
GPT 생성:
- 과거 정보: "I love"
- 미래 정보: 못 봄 (생성 중이니까)
- "I love"만으로 다음 단어 예측
- 통계: "you" (0.3), "it" (0.2), "that" (0.15), ...
성능: 선택적, Top-1 정확도 30~40%
이유: 생성 과정에서 미래를 볼 수 없음 (당연)왜 단방향인가?
테스트 시점: "I love ___"
- BERT는 양쪽 정보 모두 활용 가능
- GPT는 왼쪽만 가능 (오른쪽은 아직 없음)
따라서 학습도 같은 방식으로:
- BERT: 양방향 학습 (MLM)
- GPT: 단방향 학습 (앞만 보고 다음 예측)2. 아키텍처 비교: 인코더 vs 디코더
2-1. Transformer 기본 구조 복습
표준 Transformer:
입력 → [인코더] → 중간 표현 → [디코더] → 출력
인코더: 입력 이해
디코더: 출력 생성 (생성 중 미래 못 봄)
예: 기계 번역
"I love you" → [인코더] → [디코더] → "Je t'aime"2-2. BERT: 인코더만 사용
BERT 구조:
입력 → [인코더 × 12층] → 각 단어별 벡터 출력
구조:
┌─────────────────────┐
│ [CLS] I love you [SEP]
└─────────────────────┘
↓
┌─────────────────────┐
│ Transformer 인코더
│ (Self-Attention + FFN) × 12층
└─────────────────────┘
↓
┌─────────────────────┐
│ 출력: 각 토큰 벡터
│ [768차원 벡터] × 5개 (각 단어)
└─────────────────────┘
↓
┌─────────────────────┐
│ 작업별 헤드 추가
│ (분류, QA, NER 등)
└─────────────────────┘특징:
1. 디코더 없음 → 생성 불가
2. 모든 토큰 동시 처리 → 양방향 정보 활용
3. 출력: 토큰별 임베딩 → 분류 헤드 추가로 다양한 작업2-3. GPT: 디코더만 사용
GPT 구조:
입력 → [디코더 × 12-24층] → 다음 토큰 생성
구조:
┌─────────────────────┐
│ I love you [하나 씩]
└─────────────────────┘
↓
┌─────────────────────┐
│ Masked Self-Attention + FFN × 12층
│ (마스크: 미래 토큰 못 봄)
└─────────────────────┘
↓
┌─────────────────────┐
│ Linear + Softmax
│ → 어휘 크기의 확률 분포
│ "the" : 0.3
│ "you" : 0.2
│ ...
└─────────────────────┘
↓
┌─────────────────────┐
│ 다음 토큰 샘플링/선택
│ (보통 "you" 선택)
└─────────────────────┘특징:
1. 디코더만 → 생성 최적화
2. Causal Mask → 미래 못 봄
3. 매 스텝마다 반복 → 순차 생성2-4. 구조 비교표
| 항목 | BERT | GPT |
|---|---|---|
| 사용 부분 | 인코더 | 디코더 |
| 처리 방식 | 병렬 (한번에) | 순차 (한 단어씩) |
| Mask | 없음 (양방향) | Causal (미래 불가) |
| 출력 | 토큰 임베딩 | 다음 토큰 확률 |
| 생성 | 불가능 | 가능 |
| 병렬화 | 쉬움 | 어려움 (순차) |
3. 학습 방식 비교: MLM vs 자기회귀
3-1. BERT의 학습: 마스크 언어 모델(MLM)
과정:
# 원본 문장
sentence = "나는 학교에 간다"
tokens = ["나는", "학교에", "간다"]
# 1단계: 15% 마스킹
import random
mask_idx = random.sample(range(3), k=1) # 1개 선택
masked_tokens = tokens.copy()
masked_tokens[mask_idx[0]] = "[MASK]"
# masked_tokens = ["나는", "[MASK]", "간다"]
# 2단계: BERT 입력
input_ids = bert_tokenizer(masked_tokens)
# 3단계: BERT 예측
predicted_token = bert_model(input_ids)
# 위치 1 예측: "학교에" (정답!)
# 4단계: 손실 계산
loss = CrossEntropyLoss(predicted_token, "학교에")
# 5단계: 역전파
loss.backward()
optimizer.step()특징:
- 양방향 학습: 앞뒤 모두 봄
- 마스킹: 15% 단어만 예측
- NSP: 다음 문장 예측 (추가 학습)
- 목표: "빈칸 채우기" (이해)3-2. GPT의 학습: 자기회귀 언어 모델
과정:
# 문장
sentence = "나는 학교에 간다"
tokens = ["나는", "학교에", "간다"]
# 1단계: 순차 처리
for i in range(len(tokens)):
# i=0: 입력 = [나는], 목표 = 학교에
input_tokens = tokens[:i+1]
target = tokens[i+1]
# i=1: 입력 = [나는, 학교에], 목표 = 간다
input_tokens = tokens[:i+1]
target = tokens[i+1]
# 2단계: 각 시점 예측
# 시점 1: "나는" → "학교에" 예측
logits = gpt_model(["나는"])
loss1 = CrossEntropyLoss(logits, "학교에")
# 시점 2: "나는", "학교에" → "간다" 예측
logits = gpt_model(["나는", "학교에"])
loss2 = CrossEntropyLoss(logits, "간다")
# 3단계: 전체 손실
total_loss = loss1 + loss2
# 4단계: 역전파
total_loss.backward()특징:
- 단방향 학습: 왼쪽만 봄
- 순차 예측: 모든 단어 예측 대상
- 목표: "다음 단어 맞추기" (생성)3-3. 학습 방식 비교
| 항목 | BERT | GPT |
|---|---|---|
| 작업 | 빈칸 채우기 (MLM) | 다음 단어 예측 |
| 방향 | 양방향 | 단방향 |
| 마스킹 | 15% 랜덤 | Causal (미래) |
| 학습 속도 | 느림 (병렬화 가능) | 빠름 (맨 앞부터) |
| 샘플 효율 | 높음 (모든 단어) | 낮음 (마지막 단어만) |
| 결과 | 이해 능력 | 생성 능력 |
4. 성능과 응용 분야
4-1. 이해 작업: BERT 승리 🏆
감정 분석:
데이터: 영화 리뷰 50만 개
BERT:
- 정확도: 96.3%
- 추론 시간: 0.2초/문서
GPT-3:
- 정확도: 92.8%
- 추론 시간: 0.5초/문서
승자: BERT
이유: 양방향 이해가 감정 파악에 유리질의응답 (SQuAD):
BERT-large:
- F1 점수: 93.2% (거의 인간 94.5%)
- 정확한 일치: 86.6%
GPT-3 (zero-shot):
- F1 점수: 80.9%
- 정확한 일치: 71.4%
승자: BERT
이유: 문맥 이해 + 파인튜닝개체명 인식 (NER):
작업: 텍스트에서 사람명, 지명, 기관명 추출
BERT:
- F1: 92.4%
- 정확도: 95.1%
GPT-3:
- F1: 85.3%
- 정확도: 88.2%
승자: BERT4-2. 생성 작업: GPT 승리 🏆
코드 생성:
작업: 자연어 설명 → 코드 생성
BERT: 불가능 (생성 구조 없음)
GPT-3:
- 정확도: 79% (GitHub Copilot)
GPT-4:
- 정확도: 97%
승자: GPT텍스트 생성:
작업: 시 창작, 소설 쓰기
BERT: 불가능 (생성 능력 없음)
GPT-3:
- 인간이 읽을 만한 텍스트: 60%
- 창의성: 7/10
GPT-4:
- 인간이 읽을 만한 텍스트: 95%
- 창의성: 9/10
승자: GPT기계 번역:
작업: 한국어 → 영어
BERT: 불가능
GPT-2:
- BLEU: 22
GPT-3:
- BLEU: 28
GPT-4:
- BLEU: 35+
승자: GPT4-3. 응용 분야별 추천
BERT 사용:
1. 검색 (Google 검색 기반)
- 사용자 의도 이해
- 쿼리와 문서 유사도 계산
2. 분류 작업
- 감정 분석
- 스팸 필터
- 뉴스 카테고리 분류
3. 추론 작업
- 질의응답
- 텍스트 함의 인식
- 자연어 추론
4. 정보 추출
- 개체명 인식
- 관계 추출
- 키워드 추출GPT 사용:
1. 텍스트 생성
- 에세이, 기사 작성
- 시, 소설, 창작물
- 마케팅 카피
2. 코드 생성
- 코드 자동완성 (GitHub Copilot)
- 버그 수정
- 코드 설명
3. 번역
- 자동 번역
- 의역 및 요약
- 스타일 변환
4. 대화형 AI
- 챗봇
- 고객 서비스
- 튜터링 AI
5. 프롬프트 기반 학습
- Few-shot 학습
- Zero-shot 학습
- In-context 학습5. Transformer 유니버스: 진화하는 모델들
5-1. RoBERTa (Robustly Optimized BERT)
BERT의 개선판
BERT의 문제:
- MLM이 최적 아님
- 데이터 부족
- 배치 크기 작음
RoBERTa 개선:
1. 더 오래 학습 (학습 스텝 10배)
2. 더 많은 데이터 (160억 단어 추가)
3. 더 큰 배치 (256 → 8,192)
4. 더 큰 모델 (BERT-large 기반)
결과:
- GLUE: 80.8 (BERT) → 81.2 (RoBERTa)
- SQuAD: 93.2 → 94.7
- 성능: 1~2% 향상 (간단한 개선이 효과적)언제 사용:
BERT 대비 약간 더 나은 성능 필요할 때
비용: 거의 동일5-2. ALBERT (A Lite BERT)
효율성을 위한 경량화
문제: BERT는 너무 무거움 (340M 파라미터)
ALBERT 해결:
1. 파라미터 공유
- 모든 층이 같은 가중치 사용
- 파라미터 70% 감소
2. 임베딩 분해
- 임베딩 차원 축소
- 계산량 감소
결과:
- 파라미터: 340M → 100M (70% 감소!)
- 속도: 1.7배 빠름
- 성능: GLUE 80.8 → 80.0 (2% 저하, 무시할 수준)
가성비: 최고!언제 사용:
속도 중요 (모바일, 엣지 장치)
메모리 제한 (스마트폰, IoT)
배포: ALBERT 최고 추천5-3. ELECTRA
차별적 학습 (Discriminative Learning)
문제: MLM은 비효율적 (15%만 학습)
ELECTRA 해결:
1. 생성자: 마스킹된 단어 생성
2. 판별자: "이 단어는 원본인가 생성본인가?" 판별
예시:
원본: "I went to the [MASK]"
생성자: "I went to the school" (마스킹 채움)
판별자: "I went to the (✓원본) (✗생성) (✓원본) (✓원본) (✓원본) (✗생성)"
결과:
- GLUE: 80.8 → 83.6 (2.8% 향상!)
- 훈련 효율: 기존 25% 계산량으로 더 좋은 성능
효율성: 최고!언제 사용:
정확도 중요 + 계산 제한
데이터 적음
학습 시간 제한5-4. BART (양방향 + 자기회귀)
BERT와 GPT의 균형
구조: 인코더 (BERT) + 디코더 (GPT)
학습 방식:
1. 입력 손상 (노이즈 추가)
2. 손상된 입력 → 인코더
3. 인코더 출력 → 디코더
4. 디코더 → 원본 문장 복원
예시:
원본: "I went to school yesterday"
손상: "I [DEL] to school [MASK]" (단어 삭제, 마스킹)
→ BART → 원본 복원
강점:
- 이해 능력: BERT 수준
- 생성 능력: GPT 수준
- 균형: 최고!
성능:
- 요약: 43.5 ROUGE (SQuAD 대비 10% 향상)
- 번역: 35+ BLEU
- 데이터 복원: 95% 정확도언제 사용:
요약 작업
텍스트 생성 + 이해 필요
데이터 손상 복구
파라프레이징 (의역)5-5. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
모든 작업을 텍스트-투-텍스트로
혁신: "모든 NLP 작업을 텍스트 변환 문제로"
구조:
- BART와 동일 (인코더-디코더)
- 하지만 모든 입출력을 텍스트로 통일
예시:
1. 분류:
입력: "sentiment: I love this movie"
출력: "positive"
2. 요약:
입력: "summarize: [긴 문서]"
출력: "[요약]"
3. 번역:
입력: "translate Korean to English: 안녕"
출력: "Hello"
4. 질의응답:
입력: "question: Who is Einstein? context: [관련 문서]"
출력: "An inventor"
장점:
- 통일된 프레임워크
- 다중 작업 학습 가능
- 전이 학습 우수
성능:
- 요약: 44.2 ROUGE (BART 대비 1% 향상)
- 번역: 35+ BLEU
- 다중 작업: 각 작업 SOTA 달성
크기:
- T5-small: 60M (빠름)
- T5-base: 220M
- T5-large: 770M
- T5-3B: 3B (가장 큼)
- T5-11B: 11B (거대)언제 사용:
다중 작업 처리 필요
통일된 인터페이스 원함
높은 정확도 필요5-6. 모델 선택 가이드
작업 유형 추천 모델 이유
─────────────────────────────────────────────────
분류/감정분석 BERT/RoBERTa 양방향 이해 필수
검색/유사도 BERT 문맥 비교 필요
질의응답 BERT-large 정확도 중요
────────────────────────────────────────────────
코드 생성 GPT 생성 능력 필수
창작/글쓰기 GPT-4 품질 높음
번역 GPT/T5 유연성 필요
────────────────────────────────────────────────
요약 BART/T5 이해 + 생성
데이터 복원 BART 특화 작업
────────────────────────────────────────────────
속도 중요 ALBERT 경량
정확도 중요 RoBERTa 최적화6. 성능 및 효율성 비교표
모델 파라미터 GLUE 속도 메모리 추천도
─────────────────────────────────────────────────────────
BERT-base 110M 81.6 1.0x 1.0x ⭐⭐⭐
BERT-large 340M 81.8 0.8x 3.0x ⭐⭐
RoBERTa-base 125M 82.4 1.0x 1.1x ⭐⭐⭐⭐
RoBERTa-large 360M 82.5 0.7x 3.2x ⭐⭐
────────────────────────────────────────────────────────
ALBERT-base 11M 82.1 1.3x 0.3x ⭐⭐⭐⭐⭐
ALBERT-xxl 223M 83.0 0.8x 2.5x ⭐⭐⭐
────────────────────────────────────────────────────────
ELECTRA-base 110M 82.8 1.2x 1.0x ⭐⭐⭐⭐
ELECTRA-large 340M 83.6 0.9x 3.0x ⭐⭐⭐⭐⭐
────────────────────────────────────────────────────────
BART-base 140M 80.8 0.8x 1.4x ⭐⭐⭐
BART-large 400M 83.0 0.6x 3.5x ⭐⭐⭐⭐
────────────────────────────────────────────────────────
T5-base 220M 82.4 0.7x 1.5x ⭐⭐⭐
T5-large 770M 84.2 0.5x 4.0x ⭐⭐⭐⭐
T5-3B 3B 85.1 0.3x 12x ⭐⭐⭐⭐⭐
범례: GLUE는 높을수록 좋음, 속도/메모리는 1.0x 기준7. 미래 전망: 어느 쪽이 이길까?
7-1. 현 상황 (2024-2025)
BERT 계열:
강점:
- 이해 작업 최고 성능
- 빠른 배포 (ALBERT, ELECTRA)
- 경량 모델 우수
약점:
- 생성 불가 (근본적)
- 대규모 생성형 AI 추세에 밀림GPT 계열:
강점:
- 창의적 생성 최고
- 프롬프트 기반 다양한 응용
- 대규모 모델의 강점 입증
약점:
- 느린 추론 (순차 생성)
- 높은 비용
- 환각 현상7-2. 5년 후 예상 (2030)
통합 추세: 하이브리드 모델
앞으로의 방향:
"더 큰 GPT vs 더 효율적인 BERT" X
"최적의 하이브리드" O
예상 아키텍처:
1. 빠른 인코더 (BERT 기반)
- 입력 처리, 이해
2. 효율적인 디코더 (GPT 개선)
- 적응형 생성
- KV 캐시 최적화
3. 멀티모달
- 이미지 + 텍스트
- 음성 + 텍스트
결과: 둘 다 필요함! (역할 분담)FAQ: 최종 선택 가이드
Q1. 우리 회사는 BERT를 써야 하나, GPT를 써야 하나?
A. 작업에 따라 다릅니다:
분류/검색 중심 → BERT 계열
- Google 검색 모델이 BERT
- 감정 분석 최고 성능
- 빠른 배포 가능
생성/창작 중심 → GPT 계열
- 챗봇, 자동 작성
- 코드 생성 (GitHub Copilot)
- 창의성 필요
둘 다 필요 → T5/BART
- 한 모델로 여러 작업
- 효율성 최고Q2. BERT와 GPT 중 배워야 할 건?
A. 둘 다 배우세요, 이유:
1. 구조 이해 (둘 다)
- Transformer 이해의 핵심
- 향후 모든 모델의 기초
2. 차이 이해 (중요!)
- 언제 어디 쓰는지 알 수 있음
- 올바른 모델 선택 능력
3. 실전 (선택)
- 당신 문제에 필요한 것부터 시작
- BERT로 시작 (배우기 쉬움) 추천Q3. 한국 스타트업이 자체 모델을 만들 수 있나?
A. 네, 가능하지만 요건:
필요 사항:
1. GPU: 8×A100 (비용: $10K/월)
2. 데이터: 100억 단어 (약 1TB)
3. 시간: 1~3개월
4. 비용: $50K~$500K
더 쉬운 방법:
1. 기존 모델 파인튜닝 (비용: $1K)
2. 오픈소스 사용 (비용: 0)
3. API 사용 (비용: 변동형)
추천: API로 시작 → 자체 파인튜닝 → 필요시 전용 모델Q4. 2025년 AI 엔지니어로 최소한 알아야 할 것?
A. 순서대로:
1순위: Transformer 아키텍처 (BERT/GPT)
2순위: 각 모델의 강약점
3순위: 프롬프트 엔지니어링 (GPT 활용)
4순위: 파인튜닝 (기업 특화)
5순위: 최신 모델 (monthly update)
시간: 1주 (핵심) + 3주 (실전) = 1개월로 충분최종 결론: BERT vs GPT
“둘 다 이기고, 둘 다 졌다”
BERT:
- 이해 작업: 절대 우위
- 이해 → 분류 → 추론: 최고
- 하지만 생성 불가 (근본 한계)
GPT:
- 생성 작업: 절대 우위
- 생성 → 창작 → 대화: 최고
- 하지만 이해는 BERT 수준 미달
미래 AI:
- BERT 없이: 검색/추천 불가
- GPT 없이: 창작/코딩 불가
- 결론: 둘 다 필수!
2025년 현재:
- 작은 서비스: BERT (효율)
- 큰 서비스: GPT (유연성)
- 완벽한 서비스: BERT + GPT (하이브리드)외부 참고 자료
두 거인을 더 깊게 이해하고 싶다면:
- arXiv – BERT 원본 논문 – Devlin et al. (2018)
- arXiv – GPT-2
- arXiv – GPT-3 논문 – Brown et al. (2020)
- HuggingFace – 모델 비교
- ratsgo – BERT & GPT
