[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.

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📍 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

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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)

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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)

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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

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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

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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

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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)

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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

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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)

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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