00011. [AI 쉽게 이해하기 시리즈] BERT vs GPT vs T5 – 언제 어떤 모델을 써야 할까?

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안녕하세요! 😊 이번 포스팅에서는 트랜스포머 기반의 대표적인 모델 세 가지, BERT / GPT / T5를 비교해보며 언제 어떤 모델을 쓰면 좋은지 쉽게 설명드릴게요!

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1. 공통점부터 확인하기

세 모델 모두 트랜스포머(Transformer) 구조를 기반으로 만들어졌습니다.
하지만 사용하는 방식과 방향성이 서로 달라요!

모델공통점

BERT / GPT / T5

모두 트랜스포머 기반, 어텐션 사용, 대규모 데이터로 학습

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2. 각 모델의 핵심 요약!

모델	구조	입력 → 출력	주 사용 목적
BERT	Encoder만 사용	양방향	문장 이해 (분류, QA 등)
GPT	Decoder만 사용	왼쪽 → 오른쪽	문장 생성 (채팅, 에세이 작성 등)
T5	Encoder + Decoder	"텍스트 → 텍스트"	다목적 변환 (요약, 번역, QA 등)

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3. 쉽게 이해하기 위한 비유 🎭

• BERT: "책을 이해하는 독서가"
  • 문장의 앞뒤를 다 읽고 내용을 파악하는 모델
  • ex) 문장 분류, 개체명 인식, 문장 내 빈칸 채우기
• GPT: "소설을 쓰는 작가"
  • 앞에서부터 단어를 하나씩 이어붙이며 새로운 문장을 만들어냄
  • ex) 채팅, 이야기 생성, 자동 글쓰기
• T5: "질문에 답하고, 글을 요약하고, 번역도 하는 만능 비서"
  • 입력이 뭐든지 텍스트 → 텍스트로 바꿔줌
  • ex) "summarize: 긴 글" → 요약 / "translate: 영어" → 한글

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4. 구조적 차이 한눈에 보기

BERT: [Encoder Only]
입력 → (양방향 이해) → 출력

GPT: [Decoder Only]
입력 → (왼쪽→오른쪽 생성) → 출력

T5: [Encoder + Decoder]
입력 → (변환) → 출력

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5. 어떤 상황에 어떤 모델이 좋을까?

작업 유형	추천 모델
문장 분류 / 감정 분석 / 질문 응답	✅ BERT
문장 생성 / 대화 / 스토리 작성	✅ GPT
요약 / 번역 / 다목적 자연어 처리	✅ T5

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6. 실제 사용 예시

• BERT: "이 문장이 긍정일까, 부정일까?" (감정 분석)
• GPT: "지금까지의 대화를 바탕으로 다음 말을 이어서 해줘"
• T5: "이 글을 영어로 번역해줘", "이 문장을 요약해줘"

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7. 핵심 요약 정리표 📝

항목	BERT	GPT	T5
구조	Encoder	Decoder	Encoder + Decoder
방향성	양방향	한 방향(왼→오)	자유
주 용도	이해	생성	변환
대표 활용	분류, QA	대화, 생성	요약, 번역, QA 등

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8. 다음 편 예고 🎬

다음 포스팅에서는 실제로 이 모델들을 활용할 수 있는 오픈소스 라이브러리(🤖 Hugging Face Transformers!)와 사용 예제를 소개해드릴게요!

감사합니다! 💬 궁금한 점은 언제든 댓글이나 메일로 남겨주세요 :)