최신 자연어처리 모델 소개

2018년 BERT의 등장 이후로 사전훈련 모델들이 딥러닝 자연어처리의 표준으로 자리잡았습니다. 2020년에는 GPT-3가 공개되면서 초거대모델로 다시 흐름이 바뀌고 있습니다. 지금까지 수많은 자연어처리 모델들이 공개되었지만, 한눈에 볼 수 있는 자료가 많지 않았습니다. 그래서 최신 자연어처리 모델들을 정리한 문서를 작성해보았습니다.

각 모델마다 간략한 특징만 나와있는데, 보다 자세한 내용은 <최신 자연어처리 모델 소개.pdf> 문서를 확인하시면 됩니다. Github에서 바로 pdf를 열면 링크가 작동하지 않는 문제가 있습니다. 되도록 다운로드 후 읽어보시길 추천드립니다. 혹시 잘못된 정보가 있거나 추가하고 싶은 모델이 있으면 이슈에 올려주시면 고맙겠습니다. 앞으로 계속 새로운 모델을 업데이트할 예정입니다.

모델 목록

2018/11
- BERT (구글)
  - 특징
    - Transformer의 Encoder로 만든 사전훈련 모델
  - 모델크기
    - Base 110M / Large 340M
  - 관련문서
    - The Illustrated BERT, ELMo, and co.
    - The Illustrated Transformer
2019/02
- GPT-2 (OpenAI)
  - 특징
    - Transformer의 Decoder로 만든 사전훈련 모델
  - 모델크기
    - Small 124M / Medium 355M / Large 774M / XL 1.5B
  - 관련문서
    - The Illustrated GPT-2
2019/07
- RoBERTa (메타)
  - 특징
    - BERT를 개선한 모델
  - 모델크기
    - Base 125M / Large 355M
  - 관련문서
    - RoBERTa Review
2019/10
- BART (메타)
  - 특징
    - Seq2Seq 구조로 손상된 텍스트를 복구하는 사전훈련 방법 사용
  - 모델크기
    - Base 140M / Large 400M
  - 관련문서
    - BART 논문 리뷰
- KoBERT (SKT)
  - 특징
    - 한국어 BERT
  - 모델크기
    - 92M
  - 관련문서
    - https://github.com/SKTBrain/KoBERT
2019/12
- ALBERT (구글)
  - 특징
    - BERT 경량화
  - 모델크기
    - Base 12M / Large 18M / XLarge 60M / XXLarge 235M
  - 관련문서
    - ALBERT: A Lite BERT for Self-Supervised Learning of Language Representations
    - ALBERT 논문 리뷰
2020/01
- Meena (구글)
  - 특징
    - 일상대화 모델
  - 모델크기
    - 2.6B
  - 관련문서
    - 구글의 일상대화 딥러닝 모델 - Meena
2020/03
- ELECTRA (구글)
  - 특징
    - RTD(Replaced Token Detection) 방식으로 사전훈련
  - 모델크기
    - Small 14M / Base 110M / Large 335M
  - 관련문서
    - More Efficient NLP Model Pre-training with ELECTRA
    - 꼼꼼하고 이해하기 쉬운 ELECTRA 논문 리뷰
2020/04
- KoELECTRA (박장원)
  - 특징
    - 한국어 ELECTRA
  - 모델크기
    - Small 14M / Base 110M
  - 관련문서
    - 2주 간의 KoELECTRA 개발기
    - https://github.com/monologg/KoELECTRA
- KoGPT-2 (SKT)
  - 특징
    - 한국어 GPT-2
  - 모델크기
    - 125M
  - 관련문서
    - https://github.com/SKT-AI/KoGPT2
2020/05
- GPT-3 (OpenAI)
  - 특징
    - GPT-2의 100배 크기를 가진 초거대모델
  - 모델크기
    - 175B
  - 관련문서
- BlenderBot (메타)
  - 특징
    - 일상대화 모델
  - 모델크기
    - 9.4B
  - 관련문서
    - 페이스북의 일상대화 딥러닝 모델 - Blender
2020/07
- KcBERT (이준범)
  - 특징
    - 구어체에 특화된 한국어 BERT
  - 모델크기
    - Base 108M / Large 334M
  - 관련문서
    - https://github.com/Beomi/KcBERT
2020/12
- KoBART (SKT)
  - 특징
    - 한국어 BART
  - 모델크기
    - 124M
  - 관련문서
    - https://github.com/SKT-AI/KoBART
2021/01
- DALL·E (OpenAI)
  - 특징
    - Text-to-Image 모델
  - 모델크기
    - 12B
  - 관련문서
    - DALL·E: Creating Images from Text
- CLIP (OpenAI)
  - 특징
    - 이미지와 텍스트 임베딩이 유사하도록 만드는 모델
  - 모델크기
    - 미확인
  - 관련문서
    - OpenAI의 이미지인식 모델 CLIP
2021/04
- KoELECTRA (이준범)
  - 특징
    - 구어체에 특화된 한국어 ELECTRA
  - 모델크기
    - 124M
  - 관련문서
    - https://github.com/Beomi/KcELECTRA
2021/05
- LaMDA (구글)
  - 특징
    - 대화 전용 초거대모델
  - 모델크기
    - 137B
  - 관련문서
    - LaMDA: our breakthrough conversation technology
    - 구글의 대화기반 초거대모델 LaMDA, 논문 공개
- 하이퍼클로바 (네이버)
  - 특징
    - 한국어 초거대모델
  - 모델크기
    - 204B
  - 관련문서
    - 하이퍼클로바 활용예 및 사용가이드
2021/07
- BlenderBot 2.0 (메타)
  - 특징
    - 검색 및 기억 능력이 추가된 일상대화 모델
  - 모델크기
    - 미확인
  - 관련문서
    - 인터넷 검색을 하고 장기기억을 저장하는 페이스북의 챗봇 - Blenderbot2.0
2021/09
- TUNiB-Electra (튜닙)
  - 특징
    - 한국어 ELECTRA
  - 모델크기
    - Small 14M / Base 110M
  - 관련문서
    - https://github.com/tunib-ai/tunib-electra
2021/10
- KLUE-BERT (KLUE)
  - 특징
    - 한국어 BERT
  - 모델크기
    - 110M
  - 관련문서
    - https://github.com/KLUE-benchmark/KLUE
- KLUE-RoBERTa (KLUE)
  - 특징
    - 한국어 RoBERTa
  - 모델크기
    - Base 125M / Large 355M
  - 관련문서
    - https://github.com/KLUE-benchmark/KLUE
2021/11
- KoGPT (카카오)
  - 특징
    - 한국어 GPT
  - 모델크기
    - 6B
  - 관련문서
    - https://github.com/kakaobrain/kogpt
2021/12
- minDALL-E (카카오)
  - 특징
    - Text-to-Image 모델
  - 모델크기
    - 1.3B
  - 관련문서
    - https://github.com/kakaobrain/minDALL-E
- 엑사원 (LG)
  - 특징
    - 텍스트와 이미지를 동시에 처리하는 한국어 초거대모델
  - 모델크기
    - 300B
  - 관련문서
    - LG 초거대 AI '엑사원' 등장...언어와 이미지, 한국어와 영어 같이 다뤄
- Gopher (딥마인드)
  - 특징
    - GPT-3보다 큰 초거대모델
  - 모델크기
    - 280B
  - 관련문서
    - Language modelling at scale: Gopher, ethical considerations, and retrieval
- RETRO (딥마인드)
  - 특징
    - 상대적으로 작은 파라미터를 가지고 있지만 외부 검색으로 성능을 높인 모델
  - 모델크기
    - 7.5B
  - 관련문서
    - Improving language models by retrieving from trillions of tokens
2022/01
- InstructGPT (OpenAI)
  - 특징
    - GPT-3의 업그레이드 버전
  - 모델크기
    - 175B
  - 관련문서
    - Aligning Language Models to Follow Instructions
    - GPT3는 어떻게 강화학습으로 강해졌는가
2022/02
- AlphaCode (딥마인드)
  - 특징
    - 설명이 주어지면 코드를 작성하는 모델
  - 모델크기
    - 41B
  - 관련문서
    - 프로그램을 작성하는 딥마인드의 알파코드
2022/04
- DALL·E 2 (OpenAI)
  - 특징
    - CLIP과 Diffusion을 사용한 Text-to-Image 모델
  - 모델크기
    - 미확인
  - 관련문서
    - DALL·E 2 is a new AI system that can create realistic images and art from a description in natural language
- Chinchilla (딥마인드)
  - 특징
    - 작은 파라미터를 가지고 있지만 280B의 Gopher보다 뛰어난 성능을 보임
  - 모델크기
    - 70B
  - 관련문서
    - An empirical analysis of compute-optimal large language model training
- Flamingo (딥마인드)
  - 특징
    - 텍스트, 이미지, 영상을 처리할 수 있는 멀티모달 모델
  - 모델크기
    - 80B
  - 관련문서
    - 글자, 사진, 영상을 동시에 처리하는 딥마인드의 딥러닝 모델 - Flamingo
- PaLM (구글)
  - 특징
    - GPT-3의 3배인 540B의 초거대모델
  - 모델크기
    - 540B
  - 관련문서
    - Pathways Language Model (PaLM): Scaling to 540 Billion Parameters for Breakthrough Performance
2022/05
- Imagen (구글)
  - 특징
    - Diffusion을 사용한 Text-to-Image 모델
  - 모델크기
    - 미확인
  - 관련문서
    - Imagen: Unprecedented photorealism × deep level of language understanding
- Gato (딥마인드)
  - 특징
    - 텍스트, 이미지, 영상, 게임, 로봇 등 다양한 작업을 하나의 모델로 수행
  - 모델크기
    - 1.18B
  - 관련문서
    - A Generalist Agent
- Parti (구글)
  - 특징
    - Encoder-Decoder 구조의 Text-to-Image 모델
  - 모델크기
    - 20B
  - 관련문서
    - Parti: Pathways Autoregressive Text-to-Image model
- 에이닷 (SKT)
  - 특징
    - 일상대화가 가능한 개인비서 앱
  - 모델크기
    - 미확인
  - 관련문서
    - SKT의 개인비서 인공지능 - 에이닷
- CogVideo (칭화대)
  - 특징
    - 4초 32프레임의 영상을 만드는 Text-to-Video 모델
  - 모델크기
    - 9B
  - 관련문서
    - https://github.com/THUDM/CogVideo

참고 자료

한국어 사전학습 모델 목록
- https://github.com/sooftware/Korean-PLM

dobbytk/nlp_model_list

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