KoELECTRA

https://github.com/monologg/KoELECTRA/blob/master/README_EN.md

KoELECTRA/README_EN.md at master · monologg/KoELECTRA

 

 

실무에서 한국어 자연어처리 프로젝트를 진행해보면, 다음과 같은 고민이 자주 나옵니다. 

 

- 언어 자원 부족 : 영어처럼 다양한 사전학습된 모델이 한국어에서는 상대적으로 적습니다.

- 모델 구조 및 학습 방식의 효율성 한계 : 기존에 많이 쓰이던 BERT 계열 모델은 마스크된 토큰 예측 (Masked Language Model, MLM) 방식으로 학습되며 한국어 처리 시 토큰화나 표현력 면에서 제약이 많습니다.

- 분류, 개체명 인식, 질의응답 등 다양한 태스크에 모델을 적용하려면 사전학습 모델을 잘 선택해야 하고, 한국어 데이터 특성 (어미, 조사, 단어 단위 vs 형태소 단위 등)을 고려해야 합니다.

 

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ELECTRA ?

 

먼저 이 모델의 기반이 되는 ELECTRA 구조에 대해 간단히 설명하겠습니다.

 

ELECTRA 는 "생성자 (Generator)" + "판별자 (Discriminator)" 구조로 사전학습을 병행합니다.

전통적인 MLM에서는 입력 문장에서 일부 토큰을 마스크하고, 모델이 마스크된 부분을 예측합니다.

반면 ELECTRA 방식에서는 생성자가 마스크된 위치를 채워 넣고, 판별자가 각 위치가 원본인지 생성된 가짜인지 판별하도록 학습합니다.

이렇게 하면 더 많은 위치에서 학습 signal (원본 VS 가짜)을 받을 수 있어 효율적으로 학습할 수 있다는 장점이 있습니다.

 

KoELECTRA v3 (Base Discriminator) ?

 

이 모델은 한국어에 특화된 ELECTRA 구조의 판별자 (Discriminator) 버전입니다.

항목 BERT 방식 (MLM) KoELECTRA 방식 (판별자 중심)

학습 방식	일부 토큰 마스크 → 예측	생성자 채움 → 판별자 원본/가짜 구분
학습 신호	마스크된 위치만	거의 모든 위치에서 신호 가능
효율성	학습 시간이 더 걸릴 수 있음	더 효율적 학습 가능
한국어 적용	한국어 특화 모델에 따라 상이	한국어 특화로 설계됨