BERT와 GPT는 모두 Transformer 기반이지만, 설계 철학과 최적화된 작업 유형이 다릅니다.

1. 기본 구조 차이: Encoder vs Decoder

  • BERT: Transformer Encoder-only
    • 입력 문장 전체의 관계 이해에 강함
  • GPT: Transformer Decoder-only
    • 이전 문맥 기반 다음 토큰 생성에 강함

2. 학습 방식 차이: 양방향 vs 단방향

BERT (양방향 문맥 학습)

  • 문장 전체를 동시에 참조
  • 대표 사전학습 과제:
    • MLM (Masked Language Modeling)
    • NSP (Next Sentence Prediction, 초기 BERT 기준)

강점: 단어 의미/문장 관계 이해

GPT (단방향 자기회귀 생성)

  • 왼쪽에서 오른쪽으로 순차 생성
  • 미래 토큰 참조 차단을 위한 causal mask 사용
  • 다음 토큰 예측(autoregressive language modeling)

강점: 자연스러운 연속 텍스트 생성

3. 활용 분야 비교

BERT가 강한 영역 (NLU)

  • 텍스트 분류
  • 감성 분석
  • 개체명 인식(NER)
  • 질의응답(QA)

GPT가 강한 영역 (NLG)

  • 대화형 생성
  • 글쓰기/요약
  • 코드 생성
  • 창의적 텍스트 생성

4. 요약 비교표

구분 BERT GPT
핵심 구조 Encoder-only Decoder-only
학습 방향 양방향 문맥 단방향(자기회귀)
대표 학습 과제 MLM, NSP 다음 토큰 예측(CLM)
주요 강점 자연어 이해(NLU) 자연어 생성(NLG)
대표 활용 분류/분석/추출 대화/생성/요약

결론

  • BERT: 문장을 정확히 읽고 의미를 해석하는 데 최적
  • GPT: 문맥을 이어 자연스럽게 생성하는 데 최적

문제가 “분석/판단” 중심이면 BERT 계열, “생성/작성” 중심이면 GPT 계열이 일반적으로 더 유리합니다.