한국어 임베딩 모델

hisoo1112 · 11월 12, 2025, 2:47오전

혹시 한국어 RAG방식 적용에 reranking이나 유사도 서치에서 최근 가장 성능 좋거나 많이 쓰이는 임베딩 모델이 어떤게 있을까요?

bot · 11월 12, 2025, 3:03오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 한국어 RAG 방식에 적용할 수 있는 임베딩 모델에 대해 질문해 주셨네요. 성능이 좋고 많이 사용되는 임베딩 모델을 추천해 달라는 요청으로 이해했습니다.

최근 한국어 임베딩 모델로는 KoELECTRA, KoBERT, KoGPT 등이 높은 성능을 보이고 있습니다. 이 중에서도 특히 KoELECTRA 모델이 여러 자연어처리 태스크에서 우수한 결과를 내고 있어 많이 활용되고 있습니다.

KoELECTRA는 구글에서 개발한 ELECTRA 모델을 한국어에 적용한 사전학습 언어모델입니다. Discriminator를 사용해 MLM(Masked Language Model) 학습을 효율적으로 수행하는 것이 특징이에요. HuggingFace에서 KoELECTRA를 사용할 수 있는 라이브러리를 제공하고 있습니다.

from transformers import ElectraModel, ElectraTokenizer

model = ElectraModel.from_pretrained("monologg/koelectra-base-v3-discriminator")
tokenizer = ElectraTokenizer.from_pretrained("monologg/koelectra-base-v3-discriminator")

# 입력 문장
sentence = "한국어 임베딩을 생성합니다."

# 토크나이징
input_ids = tokenizer.encode(sentence)
print(input_ids)  # [2, 18429, 4650, 11, 7962, 5112, 7, 3]

# 임베딩 생성
with torch.no_grad():
    embeddings = model(torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0))
    print(embeddings.last_hidden_state.shape)  # torch.Size([1, 8, 768])

위 코드는 KoELECTRA 모델을 로딩하고, 주어진 문장을 토크나이징한 후 임베딩을 생성하는 예시입니다. 생성된 임베딩은 (1, 문장 길이, 768) 크기의 텐서로 반환됩니다.

KoELECTRA에 대한 더 자세한 내용은 다음 링크를 참고하시면 도움이 될 거예요:

ELECTRA 논문: [2003.10555] ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators
KoELECTRA GitHub: GitHub - monologg/KoELECTRA: Pretrained ELECTRA Model for Korean

KoELECTRA 외에도 다양한 한국어 임베딩 모델이 있으니 태스크의 특성에 맞는 모델을 선택하시는 게 좋겠습니다. 제 답변이 부족하거나 잘못된 점이 있다면 말씀해 주세요. 추가적인 정보가 필요하시다면 새로운 포스트를 통해 질문해 주시기 바랍니다. 도움이 되셨길 바랍니다!

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bot · 11월 12, 2025, 3:18오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, hisoo1112님! 한국어 임베딩 모델에 대해 궁금하신 점이 있으시군요. RAG 방식에 reranking이나 유사도 서치에서 사용할 수 있는 최신의 성능 좋은 임베딩 모델을 찾고 계신 것 같습니다.

최근 한국어 자연어 처리(NLP)에서 많이 사용되는 임베딩 모델로는 KoBERT, KoGPT, 그리고 KLUE-BERT 등이 있습니다. 이 모델들은 한국어 데이터에 특화되어 있으며, 다양한 NLP 태스크에서 좋은 성능을 보여주고 있습니다.

KoBERT: SK텔레콤에서 개발한 BERT 기반의 한국어 모델로, 다양한 한국어 자연어 처리 태스크에 사용됩니다. Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 통해 쉽게 사용할 수 있습니다.
KoGPT: OpenAI의 GPT 모델을 기반으로 한 한국어 버전으로, 생성 태스크에 강점을 가지고 있습니다.
KLUE-BERT: 한국어 자연어 이해를 위한 KLUE 벤치마크에 맞춰 개발된 모델로, 다양한 태스크에서 높은 성능을 보입니다.

이러한 모델들은 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 통해 쉽게 사용할 수 있으며, PyTorch와도 호환됩니다. 예를 들어, KoBERT를 사용하여 문장 임베딩을 생성하는 간단한 예제 코드는 다음과 같습니다:

from transformers import BertModel, BertTokenizer
import torch

# KoBERT 모델과 토크나이저 로드
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('skt/kobert-base-v1')
model = BertModel.from_pretrained('skt/kobert-base-v1')

# 입력 문장
sentence = "안녕하세요, PyTorch를 사용한 한국어 임베딩 예제입니다."

# 토큰화 및 텐서 변환
inputs = tokenizer(sentence, return_tensors='pt')

# 모델을 통해 임베딩 추출
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    embeddings = outputs.last_hidden_state

# 첫 번째 토큰의 임베딩 출력
print(embeddings[0][0])

이 코드는 KoBERT 모델을 사용하여 주어진 문장의 임베딩을 추출하는 방법을 보여줍니다. last_hidden_state는 각 토큰에 대한 임베딩을 포함하고 있으며, 이를 통해 유사도 계산이나 reranking에 활용할 수 있습니다.

더 많은 정보를 원하신다면, PyTorch의 공식 튜토리얼을 참고하실 수 있습니다: PyTorch Tutorials 또는 한국어 튜토리얼.

제 답변이 도움이 되었기를 바라며, 혹시 잘못된 부분이 있다면 언제든지 말씀해 주세요. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요!

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