--- title: "[AI 101] BERT vs GPT – 두 거인의 차이점" id: "121" type: "post" slug: "bert-vs-gpt-comparison-encoder-decoder-guide" published_at: "2025-11-23T14:44:44+00:00" modified_at: "2026-07-19T10:38:31+00:00" url: "https://doyouknow.kr/bert-vs-gpt-comparison-encoder-decoder-guide/" markdown_url: "https://doyouknow.kr/bert-vs-gpt-comparison-encoder-decoder-guide.md" excerpt: "BERT vs GPT 완벽 비교! 양방향 vs 단방향, 인코더 vs 디코더, 마스크 언어 모델 vs 자기회귀부터 성능/응용 분야 비교, RoBERTa/ALBERT/ELECTRA/BART/T5 모델 선택 가이드까지. 올바른 모델 선택의 기술." taxonomy_category: - "AI" - "AI 101" taxonomy_post_tag: - "AI 101" - "ALBERT" - "BART" - "BERT" - "ELECTRA" - "GPT" - "RoBERTa" - "T5" - "Transformer" - "감정 분석" - "단방향" - "디코더" - "마스크 언어 모델" - "모델 선택" - "비교" - "양방향" - "이해 vs 생성" - "인코더" - "자기회귀" - "질의응답" --- ## 핵심 요약 **“어느 것이 더 좋은가?”는 잘못된 질문입니다.** **BERT와 GPT는 다른 목표의 두 거인**입니다. BERT는 **양방향으로 모든 문맥을 본다** (문맥 “이해”), GPT는 **과거만 본다** (순차 “생성”). 같은 Transformer 기반이지만, **BERT는 인코더 구조로 이해에 특화**되어 **검색(Google 검색), 분류(감정 분석 96.3%), 질의응답(F1 93%)**에서 초인적 성능을 보이고, **GPT는 디코더 구조로 생성에 특화**되어 **코딩(90% 정확도), 창작, 번역**에서 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 트렌드**는 “더 큰 모델”이 아니라 **“올바른 모델 선택”**입니다. ## 📍 목차 1. BERT vs GPT: 근본 철학의 차이 2. 아키텍처 비교: 인코더 vs 디코더 3. 학습 방식 비교: MLM vs 자기회귀 4. 성능과 응용 분야 5. 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, 추론 ``` **GPT의 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, 대화 ``` ### 1-2. 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 작업 ``` ### 2-3. 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 생성 ``` ### 2-4. 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 유리 ``` **질의응답 (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 + 파인튜닝 ``` **개체명 인식 (NER):** ``` 작업: 텍스트에서 사람명, 지명, 기관명 추출 BERT: - F1: 92.4% - 정확도: 95.1% GPT-3: - F1: 85.3% - 정확도: 88.2% 승자: BERT ``` ### 4-2. 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: GPT ``` **텍스트 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: GPT ``` **기계 번역:** ``` 작업: 한국어 → 영어 BERT: 불가능 GPT-2: - BLEU: 22 GPT-3: - BLEU: 28 GPT-4: - BLEU: 35+ 승자: GPT ``` ### 4-3. 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 추출 ``` **GPT 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 학습 ``` ## 5. 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 동일 ``` ### 5-2. 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 추천 ``` ### 5-3. 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 제한 ``` ### 5-4. 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% 정확도 ``` **언제 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 필요 ``` ### 5-6. 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 최적화 ``` ## 6. 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 기준 ``` ## 7. 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 밀림 ``` **GPT 계열:** ``` 강점: - 창의적 생성 최고 - 프롬프트 기반 다양한 응용 - 대규모 모델의 강점 입증 약점: - 느린 추론 (순차 생성) - 높은 비용 - 환각 현상 ``` ### 7-2. 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 최고 ``` ### Q2. 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) 추천 ``` ### Q3. 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 모델 ``` ### Q4. 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 충분 ``` ## 최종 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](https://arxiv.org/abs/1810.04805) – Devlin et al. (2018) - [arXiv – GPT-2](https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf) - [arXiv – GPT-3 논문](https://arxiv.org/abs/2005.14165) – Brown et al. (2020) - [HuggingFace – 모델 비교](https://huggingface.co/docs/transformers/main/ko/model_summary) - [ratsgo – BERT & GPT](https://ratsgo.github.io/nlpbook/docs/language_model/bert_gpt/) ## 같이보기 - [GPT – 창의적인 글을 쓰는 AI](https://doyouknow.kr/gpt-generative-autoregressive-language-model-chatgpt/) - [BERT – 양방향으로 언어를 이해하는 AI](https://doyouknow.kr/bert-bidirectional-transformer-masked-language-model/) - [Transformer – AI 혁명의 시작](https://doyouknow.kr/transformer-attention-mechanism-bert-gpt-chatgpt/) - [자연어 처리(NLP) – AI와 대화하기](https://doyouknow.kr/nlp-natural-language-processing-tokenization-sentiment-chatbot/) - [ChatGPT 10배 활용법 – Prompt Engineering 완벽 마스터 가이드](https://doyouknow.kr/prompt-engineering-chatgpt-cot-few-shot-tot-guide/) - [소형 AI 모델 혁명: SLM과 온디바이스 AI가 바꾸는 미래 – 클라우드 없이 스마트폰에서 GPT급 AI를!](https://doyouknow.kr/slm-small-language-model-ondevice-ai-guide/) ### 이 글 공유하기: - [Facebook으로 공유하기 (새 창에서 열림)Facebook](https://doyouknow.kr/bert-vs-gpt-comparison-encoder-decoder-guide/?share=facebook) - [X에 공유 (새 창에서 열림)X](https://doyouknow.kr/bert-vs-gpt-comparison-encoder-decoder-guide/?share=x) - ### 이것이 좋아요: 좋아하기로드 중... ### *관련* ### 관련된 글: 1. [[AI 101] BERT – 양방향으로 언어를 이해하는 AI](https://doyouknow.kr/bert-bidirectional-transformer-masked-language-model/) 2. [[AI 101] Transformer – AI 혁명의 시작](https://doyouknow.kr/transformer-attention-mechanism-bert-gpt-chatgpt/) 3. [[AI 101] 자연어 처리(NLP) – AI와 대화하기](https://doyouknow.kr/nlp-natural-language-processing-tokenization-sentiment-chatbot/) 4. [[AI 101] GPT – 창의적인 글을 쓰는 AI](https://doyouknow.kr/gpt-generative-autoregressive-language-model-chatgpt/) ## One Comment 1. 핑백: [[AI 101] 자연어 처리(NLP) - AI와 대화하기 - Do You Know?](https://doyouknow.kr/nlp-natural-language-processing-tokenization-sentiment-chatbot/) ### 댓글 남기기[응답 취소](/bert-vs-gpt-comparison-encoder-decoder-guide/?t=1785829758#respond)