https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1907367117
이 논문은 Self-supervised learning을 통해 BERT가 학습하는데 구조적 의미를 잘 파악하고 학습하는 것인지 의문을 가지고 작성한 논문입니다.
어텐션 프로브와 구조적 프로브를 사용하여, BERT가 문법적 관계와 계층적 구조를 학습하는 능력을 평가했으며, 그 결과 BERT가 이러한 의미를 효과적으로 이해하고 있음을 확인했습니다.
다만, BERT가 학습한 언어 구조가 정확히 어떤 방식으로 구성되는지 완전히 설명하기 어렵고, 인간의 언어 습득 방식과는 다소 차이가 있다는 한계가 있습니다.
논문은 '자기 지도 학습(Self-Supervision)을 통해 훈련된 인공 신경망에서 나타나는 언어 구조'를 다룹니다. 논문에서 다루는 주요 내용을 체계적으로 요약하겠습니다.
1. 연구 목적
논문의 핵심 목적은 자기 지도 학습을 통해 훈련된 대형 인공 신경망, 특히 언어 모델이 어떻게 언어의 구조적 지식을 학습하는지 이해하는 것입니다. 구체적으로, 단순히 마스킹된 단어를 예측하는 작업을 통해 이러한 모델들이 구문적, 문법적 관계를 포함한 언어의 계층적 구조를 스스로 학습할 수 있는지를 조사합니다. 이를 통해 전통적인 수동 라벨링이나 트리뱅크에 의존하지 않고도 문장 구조를 학습할 가능성을 평가합니다.
2. 문제 정의
기존 NLP 접근법에서는 사람이 라벨링한 트리뱅크 같은 언어 구조 데이터를 바탕으로 모델을 훈련하는 것이 일반적이었습니다. 그러나 이는 인력과 비용이 많이 듭니다. 자기 지도 학습은 이러한 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제시하며, 모델이 주어진 문맥에서 단어를 예측하도록 학습함으로써 데이터 라벨 없이 언어 구조를 이해할 수 있도록 합니다. 논문은 이러한 접근 방식이 인간 언어 습득과 유사한 방식으로 작동할 수 있는지 확인하고자 합니다.
3. 접근 방법
연구진은 BERT 모델을 중심으로 자기 지도 학습을 통해 훈련된 언어 모델들이 구문 구조를 학습하는 방식을 분석하기 위해 다양한 실험을 설계했습니다. 주로 다음과 같은 두 가지 방법을 사용하여 모델의 내부 구조를 분석했습니다:
- 어텐션 프로브(Attention Probes): BERT의 여러 어텐션 헤드가 특정 언어학적 구조와 얼마나 일치하는지 평가합니다. 이 방법은 모델의 어텐션 메커니즘이 단어 간 구문적 관계를 표현할 수 있는지를 판단하는 데 사용됩니다.
- 구조적 프로브(Structural Probes): 모델의 내적 표현 벡터 간 거리 측정을 통해 문장 내 구문 트리 구조를 얼마나 잘 재구성할 수 있는지 분석합니다. 이는 모델이 구문 트리를 잠재적으로 내재화하고 있는지를 파악하는 데 유용합니다.
4. 실험 결과
실험 결과, BERT는 특정 구문 관계와 코어퍼런스 관계(참조 관계)를 놀라울 정도로 정확하게 학습한 것으로 나타났습니다. 예를 들어, BERT의 특정 어텐션 헤드는 명사 주어와 동사의 관계를 예측할 때 높은 정확도를 보였습니다. 또한, 구조적 프로브 실험에서는 BERT의 표현 공간에서 문장 트리 구조가 상당 부분 재구성될 수 있음이 확인되었습니다.
5. 한계점
- 모델 해석의 한계: BERT의 어텐션 메커니즘이나 표현 공간에서 언어 구조가 드러난다고 해도, 이러한 구조가 정확히 어떤 방식으로 구성되었는지 완전히 이해하기는 어렵습니다. 특히, 모델의 결과가 언어 구조를 암묵적으로 학습했다고 할지라도, 이는 인간 언어 습득 방식과는 다소 차이가 있습니다.
- 데이터 및 환경의 차이: 모델은 인간과 달리 대규모의 텍스트 데이터에 노출되며, 실제 환경 맥락 없이 언어를 학습합니다. 따라서 인간의 언어 습득 과정을 모방하는 데는 한계가 있을 수 있습니다.
6. 연구 의의
이번 연구는 대규모 자기 지도 학습 모델이 구문적 언어 구조를 자율적으로 학습할 수 있음을 보여주어, NLP에서 데이터 라벨링의 필요성을 감소시킬 가능성을 시사합니다. 이는 향후 인공지능 해석 연구에 있어 자기 지도 학습 접근법이 구문적 이해를 포함한 다양한 언어 구조 학습에 어떻게 기여할 수 있을지에 대한 중요한 방향성을 제시합니다.
이 논문에서 제시된 접근 방식과 발견은 언어 모델이 인간 언어의 복잡한 계층 구조를 이해할 가능성에 대해 긍정적인 신호를 보여줍니다. 이를 바탕으로 인공지능 해석 연구에서 자기 지도 학습과 구문적 프로브의 적용 가능성을 더욱 탐색할 수 있을 것입니다.
논문에서 활용한 방법론에 대해 좀 더 자세하게 설명해줘
무엇을 하려는지는 알겠는데 어떻게 한 것인지 모르겠어
논문에서 언어 모델의 내재된 언어 구조를 분석하기 위해 사용한 방법론은 주로 어텐션 프로브(Attention Probes)와 구조적 프로브(Structural Probes)라는 두 가지 주요 접근법으로 이루어져 있습니다. 각 방법이 어떻게 작동하고, 어떤 절차를 통해 모델의 언어 구조 학습을 평가했는지 단계별로 설명하겠습니다.
1. 어텐션 프로브 (Attention Probes)
목적
어텐션 프로브는 BERT와 같은 언어 모델이 학습한 어텐션 메커니즘이 문장 내에서 어떤 구문적 관계를 나타내는지 확인하는 방법입니다. 특히, 어텐션 헤드가 단어 간의 특정 관계(예: 주어-동사 관계)를 반영하고 있는지 알아보고자 했습니다.
방법
- 어텐션 헤드 평가: BERT와 같은 Transformer 모델은 여러 층(layer)으로 구성되며, 각 층에는 여러 개의 어텐션 헤드가 있습니다. 각 어텐션 헤드는 문장의 특정 단어가 다른 단어에 얼마나 주의를 기울여야 하는지를 나타내는 가중치를 계산합니다.
- 어텐션 행렬 분석: 연구진은 BERT의 어텐션 행렬을 분석하여 특정 어텐션 헤드가 문법적 관계를 반영하는지 평가했습니다. 예를 들어, "The chef who made the pizzas is here"라는 문장에서 ‘is’와 ‘chef’ 간의 관계처럼, 문법적 관계가 명확히 존재하는 경우, 해당 관계를 모델이 올바르게 학습했는지 확인합니다.
- 정밀도 계산: 특정 어텐션 헤드가 문법적 관계를 얼마나 잘 반영하는지를 평가하기 위해, 주어진 단어와 관계가 있는 다른 단어에 얼마나 높은 주의를 기울이는지를 측정하고, 그 결과를 정밀도로 나타냈습니다. 각 관계에 대해 최적의 어텐션 헤드를 선택해 정밀도를 계산하고, 특정 구문 관계(예: 명사 주어-동사 관계)에서의 성능을 확인했습니다.
- 관찰 결과 해석: 어텐션 프로브 결과, 특정 어텐션 헤드들이 문법적 관계에 집중하는 경향을 보였으며, 모델의 특정 층과 어텐션 헤드가 구문 구조를 반영하는 것을 발견했습니다. 이를 통해 어텐션이 단순히 통계적 연관성 이상으로 언어 구조를 학습하는 데 기여할 수 있음을 시사했습니다.
2. 구조적 프로브 (Structural Probes)
목적
구조적 프로브는 BERT와 같은 언어 모델의 내적 벡터 표현을 통해 문장 내의 구문 트리 구조를 얼마나 잘 재구성할 수 있는지를 평가하는 방법입니다. 즉, 모델이 학습한 벡터 표현이 단어 간의 거리나 계층적 관계를 반영하는지를 확인합니다.
방법
- 거리 매트릭스 정의: 모델의 벡터 표현 간의 거리를 측정하는 매트릭스를 정의했습니다. 구체적으로, 각 단어의 벡터 표현을 이용해 두 단어 간의 거리를 계산하고, 이 거리가 문장 구문 트리에서 단어 간의 거리와 유사한지를 확인합니다. 이를 위해 L2 거리(L2 Norm) 또는 유사한 거리 측정을 사용해 단어 쌍 간 거리를 구합니다.
- 구문 트리와의 일치도 측정: 구문 트리의 경우, 단어 간의 거리는 트리의 경로 길이로 나타낼 수 있습니다. 연구진은 모델의 벡터 표현 간 거리가 트리 경로와 얼마나 유사한지를 평가하기 위해, 매트릭스를 최적화하여 두 거리가 일치하도록 했습니다. 이 과정을 통해 벡터 간의 거리와 트리 구조 간의 유사성을 최적화했습니다.
- 최소 스패닝 트리(Minimum Spanning Tree) 생성: 구조적 프로브에서 예측된 거리 값을 기반으로 문장 내 단어 간의 최소 스패닝 트리를 생성하고, 이를 실제 구문 트리와 비교했습니다. 트리 간 일치도를 UUAS (Undirected Unlabeled Attachment Score)라는 척도를 사용해 평가하여, 얼마나 정확히 모델이 구문 트리를 재현했는지를 판단했습니다.
- 깊이(depth) 예측: 단어가 트리의 뿌리(root)와 얼마나 떨어져 있는지 (깊이)를 예측하는 방법으로 문장 내 구문 구조를 파악했습니다. 단어 간의 계층적 깊이를 모델이 얼마나 잘 예측하는지 분석하여, 모델의 벡터 공간이 문장 내 구문 구조를 얼마나 반영하는지 평가했습니다.
구조적 프로브 결과의 해석
구조적 프로브 실험 결과, BERT 모델은 문장 구문 트리 구조를 상당히 높은 정확도로 재현하는 것이 확인되었습니다. 특히, 최소 스패닝 트리와 깊이 예측에서 높은 일치도를 보여 모델의 내적 벡터 공간에 구문 구조가 암묵적으로 반영되어 있음을 시사했습니다.
종합적인 의미
논문에서 사용된 어텐션 프로브와 구조적 프로브 방법론은 언어 모델이 단순한 단어 예측을 넘어서 언어의 구조적 관계를 학습할 수 있음을 보여주기 위한 정교한 분석 도구입니다. 이러한 방법론을 통해 언어 모델의 어텐션 메커니즘과 벡터 표현이 실제 언어 구조와 일치할 수 있음을 발견했으며, 이는 향후 언어 모델 해석 연구에 중요한 기여를 할 수 있습니다.
어텐션 프로브가 어떤 식으로 진행이 되었는지 예시도 추가해서 자세하게 설명해줘
어텐션 프로브는 특정 어텐션 헤드가 문법적 관계를 얼마나 잘 반영하는지 분석하기 위해 각 어텐션 헤드의 가중치를 활용하여 문법적 관계를 평가하는 방법입니다. BERT와 같은 Transformer 모델은 문장 내 단어 간의 관계를 학습하기 위해 어텐션 메커니즘을 사용하며, 이 메커니즘이 문법적 구조를 얼마나 반영하는지 알아보는 것이 어텐션 프로브의 핵심입니다. 이제 어텐션 프로브의 구체적인 절차를 예시와 함께 설명하겠습니다.
어텐션 프로브의 절차
1. 모델과 어텐션 헤드 선택
BERT 모델은 여러 층(layer)과 각 층마다 여러 어텐션 헤드(attention head)로 구성됩니다. 각 어텐션 헤드는 문장의 특정 단어가 다른 단어에 얼마나 주의를 기울여야 하는지 나타내는 가중치를 생성합니다. 예를 들어, BERT-base 모델은 12개의 층과 각 층에 12개의 어텐션 헤드가 있어 총 144개의 어텐션 헤드가 존재합니다.
2. 어텐션 가중치 추출
어텐션 가중치는 각 어텐션 헤드에서 주어진 단어가 다른 단어에 대해 얼마나 주의를 기울이는지를 나타냅니다. 예를 들어, 문장이 "The chef who made the pizzas is here"라면, 어텐션 헤드는 각 단어가 다른 단어에 집중하는 정도를 가중치로 나타냅니다. 이를 통해 특정 어텐션 헤드가 문법적 관계(예: 주어와 동사 관계)를 반영하고 있는지를 평가할 수 있습니다.
3. 문법적 관계에 따른 평가
이제 어텐션 헤드가 특정 문법적 관계를 반영하는지를 확인하기 위해, 주어진 문장에서 문법적 관계에 해당하는 단어들 간의 어텐션 가중치를 분석합니다. 예를 들어, 명사 주어-동사 관계를 평가하려는 경우, 문장에서 주어인 "chef"와 동사인 "is"가 서로 높은 어텐션 가중치를 가지는지를 확인합니다. 이를 위해 다음과 같은 과정을 거칩니다.
- 관계 정의: 각 문장에서 평가할 문법적 관계를 정의합니다. 예를 들어, 명사 주어와 동사 간의 관계, 목적어와 동사 간의 관계 등을 정의합니다.
- 가장 높은 가중치 확인: 특정 어텐션 헤드가 주어와 동사 간의 관계에서 가장 높은 가중치를 주는지 확인합니다. 가중치가 높은 경우, 해당 어텐션 헤드는 주어-동사 관계를 인식하는 경향이 있다고 볼 수 있습니다.
4. 정밀도 평가
각 어텐션 헤드가 문법적 관계를 얼마나 잘 반영하는지를 정량적으로 평가하기 위해, 정밀도(precision)를 계산합니다. 즉, 특정 문법적 관계를 가진 단어 쌍 간의 어텐션 가중치가 가장 높은 단어 쌍일 때, 이를 올바르게 예측했다고 간주하고, 전체 문법적 관계에서 얼마나 자주 맞추는지 비율을 계산합니다.
5. 예시
문장: "The chef who made the pizzas is here."
이 문장에서 명사 주어-동사 관계인 "chef"와 "is"에 주목해 보겠습니다. 이 관계를 평가하기 위한 어텐션 프로브 절차는 다음과 같습니다:
- 가중치 분석: 각 어텐션 헤드가 "chef"에서 "is"로 높은 가중치를 부여하는지 확인합니다. 예를 들어, 특정 어텐션 헤드에서 "chef"가 "is"에 대해 높은 가중치를 가지면, 해당 어텐션 헤드는 명사 주어-동사 관계를 인식하는 것으로 볼 수 있습니다.
- 관계 인식 여부 평가: 모든 문장에서 주어와 동사 간 관계가 높은 가중치를 가지는지를 확인하여 정밀도를 계산합니다. 여러 문장에서 동일한 방식으로 반복하여, 해당 어텐션 헤드가 이러한 관계를 안정적으로 인식하는지를 평가합니다.
6. 결과 해석
어텐션 프로브 결과, BERT의 특정 어텐션 헤드는 명사 주어-동사 관계나 목적어-동사 관계와 같은 문법적 구조를 효과적으로 인식하는 경향을 보였습니다. 예를 들어, 주어 "chef"가 동사 "is"와 강한 어텐션을 형성하는 경우, 이 어텐션 헤드는 문법적 관계를 파악하는 능력이 있다고 볼 수 있습니다.
결론
어텐션 프로브는 어텐션 헤드가 문법적 관계를 얼마나 잘 학습했는지를 파악하는 데 유용한 방법입니다. 이를 통해 특정 어텐션 헤드가 언어 구조를 이해하고 있는지를 분석할 수 있으며, 이러한 어텐션 메커니즘이 문법적 관계를 자동으로 학습하는 방식에 대한 중요한 통찰을 제공합니다.
그럼 이 논문은 BERT가 self-supervised learning을 진행하면서 구조적 관계를 잘 학습하는지 확인하기 위해서 attention score확인을 통해 문법적 의미를 잘 파악하는지 확인한 것이고, 구조적 프로브를 통해 BERT가 문장 내부 관계를 잘 학습한 것을 보이는 거네?
네, 정확하게 이해하셨습니다! 이 논문은 BERT 모델이 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 통해 문법적 및 구조적 관계를 얼마나 잘 학습하는지를 확인하기 위해 두 가지 주요 접근법을 사용했습니다.
- 어텐션 프로브를 통해 BERT의 어텐션 스코어가 문법적 의미를 잘 파악하는지를 확인했습니다. 즉, 각 어텐션 헤드가 문장에서 특정 단어들 간의 문법적 관계(예: 주어-동사 관계, 목적어-동사 관계)에 맞게 주의를 기울이는지 분석한 것입니다. 이로써 어텐션 메커니즘이 단순한 통계적 연관성 이상으로 언어의 문법적 구조를 학습하는 데 기여할 수 있음을 보여줬습니다.
- 구조적 프로브를 통해 BERT가 문장 내부의 계층적 관계를 얼마나 잘 학습했는지를 평가했습니다. BERT의 벡터 표현 공간에서 단어 간의 거리를 구문 트리 구조와 비교해, BERT가 문장의 계층적 관계를 재구성할 수 있는 능력을 확인했습니다. 이를 통해 BERT의 내적 표현이 구문 구조와 밀접하게 관련되어 있음을 밝혔습니다.
이 두 방법을 통해 논문은 BERT가 자기 지도 학습 과정에서 문법적 의미와 구조적 관계를 암묵적으로 학습할 수 있음을 입증했습니다.