한빛미디어

 

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

2018년 발표된 구글의 BERT는 자연어 이해(NLU, Natural Language Understanding)에서 이전의 모델보다 괄목할만한 성장을 보여주었습니다. BERT 출시를 기점으로 BERT로부터 파생된 수많은 모델이 탄생하였는데요. 19-20년도에 다양한 BERT 기반의 모델이 발표되던 모습은 자연어처리에도 '존버'(존귀한 BERT)의 시대가 오지 않았나 하는 생각도 해보게 됩니다.

하지만 시중에 나와있는 자연어처리 서적 중에서 BERT 이후의 모델을 다루는 책은 거의 없다시피 했습니다. 그나마 GPT, BERT까지의 모델을 다루는 서적은 몇 권 정도가 있었습니다만, 19년도 이후의 모델을 공부하기 위해서 참고할 수 있는 자료는 논문이나 블로그, 유튜브 자료가 전부였죠.

<구글 BERT의 정석>은 BERT에서 파생되어 출시된 여러 자연어처리 모델의 흐름을 조망할 수 있는 책이라고 할 수 있겠습니다. 책 초반부에서는 BERT의 기반이 되는 트랜스포머 모델을 설명하고, 이로부터 BERT가 어떻게 탄생하였고 모델의 특징은 무엇인지를 다루고 있습니다. 후반부에는 앞서 말씀드린 것과 같이 BERT의 파생 모델을 각 모델의 특징에 따라 구분하여 정리해주고 있지요.

굳이 단점을 뽑자면 트랜스포머에서 뻗어나온 반대편 줄기(?)인 GPT를 다루지는 않는다는 점이 있습니다. 해당 부분이 아쉽기는 하지만 오히려 BERT 계열 모델에 집중하여 정리할 수 있는 것이 본 책의 장점이 아닐까 합니다. 본 서적을 통해 BERT에 대한 이해와 BERT 계열 모델에 대한 대략적인 흐름을 익히고 논문 자료로 넘어간다면 훨씬 더 수월하게 논문을 읽어낼 수 있지 않을까 합니다.

양질의 서적을 빠르게 번역해주신 번역자분과 출판사에게 감사의 말씀을 드립니다.

[리뷰 중 생각난 TMI : 모델의 중요도와는 상관없이 네이밍에서 특이점이 온 BERT로는 프랑스어 모델인 까망베르(CamemBERT)도 있습니다.]