static embedding과 dynamic embedding

Static Embedding은 자연어 처리(NLP)에서 단어를 고정된 벡터로 표현하는 방식입니다.

 

단어마다 고유한 벡터를 가지며, 문맥에 따라 변하지 않는다는 특징이 있습니다.

 

이는 단어의 의미를 수학적으로 나타내기 위해 자주 사용됩니다.

주요 특징

1. 고정된 벡터
   같은 단어는 항상 동일한 벡터로 표현됩니다. 예를 들어, "bank"라는 단어는 "강둑"이든 "은행"이든 동일한 벡터로 나타납니다.
2. 사전 학습된 임베딩
   대규모 코퍼스를 학습해 단어 간의 의미적 유사도를 반영한 벡터를 생성합니다. 학습이 끝난 후에는 임베딩이 고정됩니다.
3. 문맥 정보 부족
   단어의 문맥을 고려하지 않으므로 다의어(같은 단어인데 다른 의미)가 정확히 표현되지 않을 수 있습니다.

예시 알고리즘 및 모델

1. Word2Vec (Google, 2013)
   • Continuous Bag of Words (CBOW) 또는 Skip-Gram 방식을 사용하여 단어 간의 관계를 학습합니다.
   • 단어의 의미적 유사성을 벡터 공간에서 가까운 거리로 표현합니다.
2. GloVe (Stanford, 2014)
   • 단어-단어 공출현 행렬을 사용하여 단어 간의 전역적인 통계를 반영한 임베딩을 생성합니다.
3. FastText (Facebook, 2016)
   • 단어를 n-gram으로 쪼개어 임베딩을 생성하여 형태소 단위에서도 의미를 학습할 수 있습니다.

Static Embedding의 장점

• 효율성: 고정된 벡터를 사용하므로 계산이 빠르고 메모리 효율적입니다.
• 사전 학습된 자원 활용: 일반적으로 Word2Vec, GloVe 등으로 미리 학습된 벡터를 다운로드해 재사용할 수 있습니다.

Static Embedding의 단점

• 문맥 반영 부족: 동일한 단어라도 문맥에 따라 의미가 달라질 수 있는데, 이를 반영하지 못합니다.
• 다의어 문제: 하나의 벡터로 여러 의미를 표현하기 어렵습니다.

Dynamic Embedding과의 비교

Static Embedding의 단점은 Dynamic Embedding(예: BERT, GPT)에서 해결되었습니다. Dynamic Embedding은 문맥에 따라 단어의 벡터를 동적으로 생성하여 다의어와 문맥의 차이를 반영합니다. Static Embedding은 주로 간단한 작업이나 Dynamic 모델의 초기값으로 사용됩니다.

 

 

 

Dynamic Embedding은 Transformer 기반의 모델이 문맥에 따라 단어의 의미를 동적으로 파악하여 해당 단어의 벡터를 생성하는 방식입니다.

 

기존의 Static Embedding은 같은 단어에 대해 항상 동일한 벡터를 사용하지만, Dynamic Embedding에서는 같은 단어라도 문맥에 따라 다른 벡터를 생성합니다. 예를 들어, "bank"라는 단어가 "강둑"을 의미할 때와 "은행"을 의미할 때 벡터가 다르게 생성됩니다.

Transformer 기반 모델의 동작 원리

1. 문맥을 반영한 Embedding 생성
   Transformer 모델(예: BERT, GPT)은 입력된 문장에서 단어의 문맥을 고려하여 각 단어의 의미를 동적으로 계산합니다. 문장 내 다른 단어들과의 관계를 학습하고, 그 관계에 따라 해당 단어의 벡터를 조정합니다.
2. Self-Attention 메커니즘
   Self-Attention 메커니즘은 각 단어가 문장 내 다른 단어들과 얼마나 관련이 있는지 계산합니다. 이를 통해 각 단어의 벡터가 해당 문맥에 맞게 동적으로 변경됩니다.
3. 예를 들어, 문장 "He went to the bank to fish."와 "She deposited money in the bank."에서 "bank"라는 단어는 두 문맥에서 서로 다른 의미를 갖습니다. Transformer 모델은 두 문장에서 각각 "bank"의 의미를 문맥에 맞게 다르게 인식하여 다른 벡터를 생성합니다.
4. Fine-tuning
   BERT와 같은 모델은 Pre-trained Embedding을 사용하고, 특정 태스크에 맞게 추가 학습(fine-tuning)을 통해 더 정확한 문맥적 벡터를 생성합니다.

Dynamic Embedding의 장점

• 문맥 반영: 단어의 의미를 문맥에 맞게 동적으로 생성하므로, 다의어 문제를 해결할 수 있습니다.
• 정확한 의미 추출: 문맥에 따른 의미 변화를 보다 정교하게 파악하여 의미 차이를 세밀하게 반영할 수 있습니다.

예시

• "bank" (강둑): "The boat was tied to the bank of the river."
• "bank" (은행): "I went to the bank to withdraw money."

이 두 문장에서 "bank"는 서로 다른 벡터로 표현됩니다. Transformer 모델은 각 문맥을 분석하고, 단어 "bank"의 벡터를 문맥에 맞게 동적으로 변화시킵니다.

따라서 Dynamic Embedding은 Static Embedding보다 문맥을 더 잘 반영하여 다양한 상황에서 단어의 의미를 정확히 표현할 수 있습니다.

 

Dynamic Embedding은 많은 장점을 제공하지만, 몇 가지 단점도 존재합니다. 그 단점들은 주로 모델의 복잡성과 계산 리소스와 관련이 있습니다.

Dynamic Embedding의 단점

1. 계산 리소스 요구
   • Transformer 기반 모델은 매우 큰 파라미터 수와 복잡한 계산을 요구합니다. 문맥에 따라 동적으로 벡터를 생성하려면 Self-Attention 메커니즘을 통해 모든 단어 간의 관계를 계산해야 하므로, 계산 비용이 매우 높습니다.
   • 이는 특히 대규모 데이터셋이나 긴 문장에 대해서는 상당히 비효율적일 수 있습니다.
2. 모델 학습 및 fine-tuning 시간
   • Dynamic Embedding을 사용하는 모델은 Pre-training과 fine-tuning 과정이 필요합니다. 이는 시간이 많이 걸리고, 대규모 데이터를 처리하는 데 상당한 시간과 컴퓨팅 자원이 필요합니다.
   • 예를 들어, BERT와 같은 모델은 대규모 텍스트 데이터로 사전 학습된 후, 특정 태스크에 맞게 fine-tuning을 해야 하므로 실시간으로 빠르게 결과를 도출하기 어려울 수 있습니다.
3. 모델의 크기와 저장 공간
   • Transformer 모델은 매우 큰 파라미터 수를 가지기 때문에, 모델을 저장하고 불러오는 데 상당한 저장 공간이 필요합니다. 이는 특히 제한된 리소스 환경에서는 큰 단점이 될 수 있습니다.
   • 예를 들어, BERT나 GPT와 같은 모델은 수백 MB에서 몇 GB에 달하는 모델 파일 크기를 가지므로 이를 효율적으로 다루기 위해서는 추가적인 기술적 고민이 필요합니다.
4. 실시간 처리의 어려움
   • 실시간 응답이 중요한 애플리케이션에서 Transformer 기반 모델은 **latency(지연 시간)**가 높을 수 있습니다. 동적인 벡터 계산과 긴 문맥을 처리하는 과정에서 시간이 오래 걸리기 때문에, 실시간 처리나 대규모 요청을 처리하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
5. 한정된 데이터에서의 overfitting
   • Dynamic Embedding 모델은 fine-tuning을 통해 특정 도메인에 맞게 학습될 수 있습니다. 그러나 데이터가 부족하거나, 도메인 특성이 매우 구체적인 경우, 모델이 특정 데이터에 과도하게 적합(overfitting)될 수 있습니다.
   • 또한, 너무 세부적인 데이터에 맞춰 모델이 학습되면, 다른 상황에서의 일반화 성능이 떨어질 수 있습니다.
6. 해석의 어려움
   • Dynamic Embedding을 사용하는 모델은 일반적으로 Black-box 모델로 간주됩니다. 즉, 모델이 왜 특정 단어에 대해 특정 벡터를 생성하는지 그 과정을 이해하고 해석하기 어려운 경우가 많습니다.
   • 이는 모델의 투명성을 중요하게 여기는 분야에서 단점으로 작용할 수 있습니다. 예를 들어, 모델의 예측 결과를 설명할 수 없으면 신뢰성 문제로 이어질 수 있습니다.

요약

• 계산 리소스 소모: 모델이 크고 계산이 복잡하므로 효율성에 문제가 있을 수 있습니다.
• 학습/추론 시간: 대규모 데이터와 긴 문장에 대한 처리가 시간이 많이 소요됩니다.
• 저장 공간: 모델 크기가 크기 때문에 저장과 로딩이 비효율적일 수 있습니다.
• 실시간 처리 문제: 응답 시간이 중요한 경우 실시간 처리가 어려울 수 있습니다.
• Overfitting 위험: 특정 도메인에 과도하게 적합될 수 있습니다.
• 해석의 어려움: 모델의 동작을 해석하고 설명하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.

이러한 단점들을 해결하기 위해 다양한 최적화 기술이나 모델 경량화 방법들이 연구되고 있으며, 실제로도 DistilBERT나 ALBERT와 같은 경량화된 모델들이 등장하여 계산 리소스와 메모리 사용을 줄이려고 하는 시도가 계속되고 있습니다.