https://arxiv.org/abs/1906.02715
Visualizing and Measuring the Geometry of BERT
Transformer architectures show significant promise for natural language processing. Given that a single pretrained model can be fine-tuned to perform well on many different tasks, these networks appear to extract generally useful linguistic features. A nat
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이 논문은 BERT의 내부 임베딩 공간을 분석하여 대형 언어 모델(LLM)을 해석하려는 연구입니다.
연구자들은 의미적 정보, 구문적 정보, 그리고 의미와 구문이 혼합된 상태에서 BERT가 이를 내부적으로 어떻게 구분하는지를 실험하였습니다.
그 결과, 의미와 구문 정보는 비교적 잘 구분되지만, 의미와 구문이 혼합된 경우에는 BERT가 명확하게 구별하지 못하는 한계를 발견하였습니다.
1. 문제 정의
BERT는 여러 자연어 처리(NLP) 과제에서 뛰어난 성능을 보여주지만, 그 내부가 어떻게 언어 정보를 표현하는지 명확하지 않습니다. 특히, 구문(syntax)과 의미(semantics)를 BERT가 어떻게 구별하여 표현하는지에 대한 이해가 부족한 상황입니다. 연구자는 BERT가 내부적으로 의미와 구문을 구분하여 표현하는지, 그리고 그 표현이 어떤 기하학적 구조를 가지는지 탐구하려고 합니다.
2. 시도한 접근 방법
- 구문 정보 분석: 연구팀은 BERT의 Attention 매트릭스가 구문적 종속성을 표현하는지를 확인하기 위해 ‘Attention Probe’라는 방법을 사용했습니다. 각 단어 쌍에 대해 BERT의 Attention 매트릭스에서 구문적 종속 관계를 예측할 수 있는지 확인했습니다.
- 의존 트리 내적 구조 분석: BERT의 임베딩이 문장의 의존 트리 구조를 어떻게 표현하는지, 특히 거리 제곱(Euclidean 거리 제곱)이 의존 트리의 거리와 일치하는지를 수학적으로 분석했습니다.
- 의미 정보 분석: 특정 단어가 다양한 의미를 가질 때, BERT가 그 단어의 의미를 어떻게 다르게 표현하는지 시각화 및 실험했습니다. 단어의 의미를 구분하기 위해 ‘근접 이웃 분류(nearest-neighbor classifier)’ 방식을 사용해 의미 구분 성능을 측정했습니다.
3. 실험 및 분석 방법
- 구문 분석: 구문적 종속 관계를 예측하기 위해, Pen Treebank 데이터를 사용하여 BERT의 Attention 매트릭스를 학습에 활용했습니다. 단순한 선형 분류기를 통해 구문적 관계를 정확히 분류할 수 있는지를 확인했습니다.
- 의존 트리 시각화: PCA를 활용해 BERT 임베딩의 트리 구조를 시각화하고, BERT의 구문적 정보 표현 방식이 수학적 모델과 어떻게 일치하는지 확인했습니다.
- 의미 시각화: UMAP 기법을 사용해 여러 의미를 가지는 단어(예: "die")가 문맥에 따라 어떻게 구분되는지 시각화하고, 의미 구분의 정확도를 측정했습니다.
4. 주요 결과
- 구문 정보: 구문적 관계를 BERT의 Attention 매트릭스에서 높은 정확도로 예측할 수 있었으며, 이는 BERT가 구문적 정보를 포함하는 구조를 내부에 가지고 있음을 시사합니다.
- 의미 정보: BERT는 의미적 정보를 상대적으로 저차원 공간에서 표현하며, 단어의 의미가 문맥에 따라 달라지는 것을 구별하는 능력이 뛰어났습니다. 또한, 의미 정보가 구문 정보와 다른 서브스페이스에 위치한다는 점도 발견했습니다.
5. 한계점
- 복잡성 증가: BERT의 구문과 의미 표현 방식이 단순하지 않고, 매우 복잡하게 얽혀 있어 완벽히 이해하기 어려운 점이 있습니다.
- 추가 연구 필요성: 구문과 의미 이외의 다른 언어 정보가 BERT에 어떻게 내재되어 있는지 추가적인 연구가 필요합니다. 특히, 의미적 오류가 발생할 수 있는 경우에 대한 분석이 제한적이었습니다.
이 논문의 연구는 BERT의 내부 구조가 다층적 언어 정보를 다양한 공간에 분산하여 표현한다는 점을 보여주며, 향후 AI 모델이 언어를 해석하는 방식을 개선하는 데 중요한 기초 자료를 제공합니다.
그럼 실험을 어떻게 진행한 것인지 예시를 통해 좀 더 명확하게 설명해줘
논문의 실험 방법을 예시를 통해 좀 더 구체적으로 설명하겠습니다.
1. 구문 정보 분석 실험: Attention Probe
이 실험에서는 BERT의 Attention 매트릭스를 사용하여 단어 쌍 간의 구문적 관계를 예측할 수 있는지를 확인했습니다. 구체적인 실험 과정은 다음과 같습니다.
- 예시: 문장 "The cat sits on the mat"가 있다고 가정해보겠습니다.
- BERT는 이 문장을 입력으로 받아 각 단어 간의 상호작용을 나타내는 Attention 매트릭스를 생성합니다.
- 구문적 관계 예측: 연구자들은 각 단어 쌍에 대해 Attention 매트릭스를 기반으로 ‘구문적 관계가 있는지’와 ‘어떤 종류의 관계인지’를 예측하도록 분류기를 학습시켰습니다. 예를 들어, “cat”과 “sits” 사이에는 주어와 동사의 관계가 있을 수 있습니다.
- 결과: 단순한 선형 분류기를 통해 높은 정확도로 구문적 관계를 예측할 수 있음을 확인했으며, 이는 BERT의 Attention 매트릭스가 구문적 정보를 내포하고 있음을 시사합니다.
2. 의존 트리 내적 구조 분석: Parse Tree Embedding
이 실험에서는 BERT의 임베딩이 문장의 구문 트리 구조(의존 트리)를 어떻게 표현하는지 분석했습니다. 특히, BERT가 두 단어 간의 거리를 의존 트리 구조의 거리와 일치하게 표현하는지를 확인했습니다.
- 예시: "The cat sits on the mat" 문장을 다시 예로 들어보겠습니다.
- 의존 트리 구조: 이 문장은 의존 트리 구조로 변환할 수 있으며, 각 단어의 구문적 거리(예: “cat”과 “sits”는 가까운 거리, “the”와 “mat”는 먼 거리)가 정의됩니다.
- BERT 임베딩의 거리 분석: BERT는 이 문장을 처리하면서 각 단어에 대한 임베딩을 생성합니다. 연구자들은 BERT의 임베딩 간 거리를 측정하여, 이 거리가 의존 트리 구조에서 정의된 거리와 일치하는지를 확인했습니다.
- 결과: BERT 임베딩의 거리는 의존 트리 구조의 거리와 유사하게 나타났으며, 이는 BERT가 구문적 관계를 기하학적으로 표현하는 능력이 있음을 보여줍니다.
3. 의미 정보 분석 실험: Word Sense Disambiguation (WSD)
이 실험에서는 BERT가 단어의 문맥에 따른 다양한 의미를 어떻게 구분하는지를 테스트했습니다. BERT의 임베딩이 단어의 문맥적 의미를 구분할 수 있는지를 검증하기 위해 ‘근접 이웃 분류기’를 사용했습니다.
- 예시: "die"라는 단어가 두 가지 의미(예: “죽다”와 “주사위”)로 사용되는 경우를 생각해봅시다.
- 문맥에 따른 임베딩 생성: 연구자들은 다양한 문장(예: “The patient might die”와 “Roll the die”)을 BERT에 입력하여, “die”라는 단어의 문맥에 따라 다른 임베딩을 생성했습니다.
- 근접 이웃 분류기: 각 의미의 문맥적 임베딩을 평균하여 중심점(centroid)을 만들고, 새로운 문장에서 "die"의 의미를 예측할 때 이 중심점과의 거리를 기반으로 분류했습니다.
- 결과: BERT 임베딩은 문맥에 따른 의미 구분에서 높은 정확도를 기록했으며, 이는 BERT가 의미적 정보를 내포하고 있음을 나타냅니다.
4. 의미와 구문이 혼합된 상황에서의 실험: Sentence Concatenation
이 실험에서는 BERT가 구문과 의미 정보를 얼마나 명확하게 구분하는지 확인하기 위해, 두 문장을 결합하여 의미가 섞이는 현상을 관찰했습니다.
- 예시: 두 문장, “He went to London” (여기서 "went"는 이동을 뜻함)과 “He went silent” (여기서 "went"는 상태 변화) 를 결합하여 "He went to London and went silent"처럼 만들었습니다.
- 결합 전후 의미 변화 관찰: 단어 "went"의 의미가 결합 전후로 어떻게 변화하는지 확인했습니다. BERT는 결합된 문장에서 "went"의 의미가 혼동되는 현상을 보였으며, 의미적 경계를 명확히 구분하지 못하는 한계가 있었습니다.
이러한 예시들은 BERT가 구문과 의미 정보를 어떻게 표현하고 혼합하는지를 이해하는 데 유용하며, 모델이 언어 정보를 처리하는 방식을 깊이 있게 파악할 수 있도록 도와줍니다.
그럼 이 논문은 BERT 내부의 임베딩 공간에서 수치의 변화를 통해 구문 정보를 확인하는지, 각종 정보에 따른 거리는 멀고 가깝게 잘 표시하는지, 동음 이의어를 구분하는지, 의미와 구문을 혼합한 상태에서 실험을 진행한 것이네?
네, 맞습니다! 이 논문은 BERT의 임베딩 공간을 다양한 방법으로 분석하여, BERT가 내부적으로 구문 정보와 의미 정보를 어떻게 표현하고 있는지를 체계적으로 조사했습니다. 요약하자면, 다음과 같은 실험들이 수행되었습니다:
- 구문 정보 확인: Attention 매트릭스를 사용하여 단어 간의 구문적 관계가 잘 나타나는지 확인했습니다. Attention 매트릭스에서 특정 단어 쌍 간의 구문적 종속성을 수치적으로 확인하는 방식입니다.
- 구문/의미에 따른 거리 변화: 의존 트리 구조를 통해 BERT의 임베딩 공간에서 단어 간 거리(특히 의존 트리 상의 구문적 거리)가 BERT 임베딩 간의 거리와 일치하는지 분석했습니다. 이는 BERT가 구문적 정보를 기하학적으로 어떻게 나타내는지를 보여줍니다.
- 동음이의어 구분: 같은 단어라도 문맥에 따라 다르게 해석되는 동음이의어를 실험하여, BERT 임베딩이 문맥에 따라 의미를 구분하는지를 평가했습니다. 예를 들어, "die"라는 단어가 상황에 따라 "죽다"와 "주사위"로 다르게 해석되는지를 임베딩 군집을 통해 관찰했습니다.
- 의미와 구문 혼합 실험: 서로 다른 문맥에서 동일한 단어가 사용된 문장을 결합하여, 의미적 정보가 혼합될 때 BERT가 이를 명확하게 구분하는지 분석했습니다. 결합된 문장에서 BERT가 단어 의미를 잘 구별하지 못하는 한계를 발견하여, 의미적 경계에 대한 처리 능력을 확인했습니다.
이 논문은 BERT의 임베딩 공간에서 구문과 의미 정보를 어떻게 다루는지를 다각도로 실험하여, 각 정보가 임베딩 거리와 기하학적 구조로 얼마나 잘 표현되는지를 파악하려고 했습니다.