1. BERT의 진화: 더 가볍고, 더 효율적으로

BERT가 처음 등장했을 때 인코더 구조를 통한 자연어 이해(NLU) 능력은 혁명적이었습니다. 이후 연구자들은 BERT를 더 최적화한 모델들을 내놓았습니다.

1.1 RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach)

Facebook(현 Meta)에서 발표한 모델로, BERT의 학습 방식 중 NSP(다음 문장 예측)를 제거하고 더 많은 데이터와 큰 배치 사이즈로 학습하여 BERT 성능을 크게 개선했습니다.

1.2 DistilBERT

지식 증류(Knowledge Distillation) 기법을 사용해 BERT 성능을 대부분 유지하면서 모델 크기를 줄이고 속도를 높인 경량 모델입니다. 모바일/엣지 환경에서 특히 유용합니다.

1.3 ALBERT (A Lite BERT)

파라미터 공유(Cross-layer Parameter Sharing)와 임베딩 분리 전략으로 모델 크기를 크게 줄이면서도 성능을 유지하도록 설계된 모델입니다.

2. 하이브리드의 등장: 이해와 생성을 한 번에

2.1 BART

트랜스포머 인코더-디코더 구조를 모두 사용하며, 입력에 노이즈를 섞은 뒤 복원하는 방식으로 학습합니다. 요약, 번역, 문장 변환 작업에서 강점을 보입니다.

2.2 T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

모든 NLP 문제를 “텍스트 입력 -> 텍스트 출력”으로 통일해 학습한 모델입니다. 태스크 전환이 유연하고 범용성이 뛰어납니다.

3. 현대 LLM의 주역: 생성형 AI의 폭발적 성장

GPT-3 이후 디코더 온리(Decoder-only) 구조가 주류가 되며 LLM 경쟁이 본격화되었습니다.

3.1 Llama (Meta)

오픈소스 AI 생태계를 크게 확장한 모델 계열입니다. 상대적으로 효율적인 파라미터 구성과 실전 활용성이 강점입니다.

3.2 Gemini (Google)

텍스트뿐 아니라 이미지/영상 등 멀티모달 입력을 폭넓게 다루는 방향으로 발전하고 있습니다.

3.3 Claude (Anthropic)

안전성과 긴 문맥 처리(Long Context)에 강점을 둔 모델 계열로 평가받습니다.

4. 최신 트렌드: 추론(Reasoning)과 경량화(sLLM)

최근 흐름은 단순 생성 성능을 넘어, 추론 능력 강화와 비용 효율적 배포로 이동하고 있습니다.

4.1 추론 특화 모델

단계별 사고(Chain-of-Thought) 성향을 강화해 수학, 코딩, 복합 추론 문제 해결 능력을 높이는 방향이 가속화되고 있습니다.

4.2 경량 모델

작은 모델 크기에서도 높은 성능을 내는 sLLM 전략이 중요해지고 있습니다. 비용, 지연시간, 온디바이스 적용에서 장점이 큽니다.

4.3 국산 모델의 확장

한국어 및 국내 문화/업무 문맥에 특화된 모델들이 비즈니스 적용에서 실질적 경쟁력을 확보하고 있습니다.

요약

현대 AI 모델은 더 똑똑하게 추론하고(Reasoning), 다양한 입력을 통합하며(Multimodal), 더 가볍게 실행되는(Lightweight) 방향으로 진화하고 있습니다.

과제가 문장 분류/분석 중심이면 BERT 계열, 생성/대화/창작 중심이면 최신 LLM 계열을 선택하는 것이 일반적으로 유리합니다.