인코더만 사용하는 BERT

🧠 1. 인코더만 사용하는 모델이란?

• 트랜스포머는 인코더 + 디코더 구조로 처음 등장했지만,
• 어떤 작업에서는 입력만 있으면 되고, 출력을 생성할 필요가 없는 경우가 많습니다.
• 이런 경우에는 인코더만 떼어서 사용합니다.

🎯 예: 문장을 이해하거나 분류하는 데만 집중할 때

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📘 대표적인 인코더 기반 모델

① BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

• 트랜스포머의 인코더만 사용해서 만들어진 모델
• 입력 문장을 양방향으로 이해하여 문맥을 깊게 파악
• 주요 활용:
  • 문장 분류
  • 감정 분석
  • 질문 응답(QA)
  • 문장 간 관계 예측 (ex: 두 문장이 이어지는가?)

💡 “문장을 잘 이해하는 데 최적화된 모델”

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② RoBERTa, DistilBERT, ALBERT 등

• 모두 BERT 구조를 변형하거나 경량화한 모델
• 대부분 트랜스포머 인코더 구조만 사용
• 속도 개선, 성능 향상, 경량화 등을 목표로 함

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🔍 왜 인코더만 쓸까?

이유	설명
문장 생성이 필요 없음	예: 감정 분석, 문서 분류 등
빠르게 처리 가능	디코더 없이 연산량 절감
정답이 있는 문제	분류, 추론, QA는 주어진 입력만 보면 됨

 

 

📚 인코더 모델 사용 예시

작업	입력	출력	모델(예)
감정 분석	문장 1개	긍정/부정	BERT, RoBERTa
문장 유사도	문장 2개	유사/비유사	SBERT
질문 응답	질문 + 문서	정답 위치	BERT QA
문서 분류	뉴스 기사	주제	DistilBERT

 

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🧬 정리: 인코더만 쓰는 모델은 언제 쓸까?

조건	인코더만으로 충분한 경우
텍스트 이해만 필요	예: 분류, 유사도 비교, 추론
출력 문장을 생성할 필요 없음	예: 번역은 안 함
고속 처리 또는 경량화가 중요할 때	디코더 제거로 연산 절약

 

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✅ 결론

• 인코더만 사용하는 모델은 매우 많고 실용적입니다.
• 가장 대표적인 예는 BERT이며, 이는 "텍스트 이해"를 잘하는 데 최적화되어 있습니다.
• 반면에, **텍스트 생성이 필요한 경우(GPT 등)**는 디코더 기반 구조를 사용합니다.