토크나이저: 생성 AI의 기본 구성 요소

Source: Dev.to

원문은 2023년에 작성되었으며, 여기서 재게시되었습니다.

토크나이저란?

토크나이저는 주어진 입력을 토큰이라고 불리는 작은 단위로 나누는 알고리즘이며, 이 토큰들은 생성형 AI 모델이 처리할 수 있습니다. 토큰은 데이터 유형과 세분화 정도에 따라 단어, 문자, 서브워드, 혹은 픽셀일 수도 있습니다.

토크나이저의 출력은 각 토큰이 고유한 숫자 식별자(토큰 ID)로 표현된 토큰 시퀀스입니다. 이러한 ID는 모델에 입력으로 제공되거나 모델 출력의 디코딩에 사용됩니다. 예를 들어, 텍스트 토크나이저가 단어 “hello”를 토큰 ID 1234에, “world”를 토큰 ID 5678에 매핑할 수 있습니다. 입력 시퀀스 [1234, 5678]은 새로운 출력 [7890, 4321]을 생성할 수 있으며, 이는 동일한 토크나이저를 사용해 다시 단어로 디코딩됩니다.

토크나이저는 어떻게 작동하나요?

문자 수준 토크나이저

입력을 개별 문자(알파벳, 숫자, 구두점, 기호)로 나눕니다. 구조가 단순하고 유연하지만 토큰 시퀀스가 길어질 수 있고 어휘 크기가 제한됩니다.

단어 수준 토크나이저

공백과 구두점을 기준으로 입력을 단어 단위로 나눕니다. 직관적이고 이해하기 쉬우나, 사전에 없는(OOV) 토큰이나 철자 오류에 취약할 수 있습니다.

서브워드 수준 토크나이저

입력을 서브워드, 즉 일반적인 접두사, 접미사, 어근을 포착하는 작은 단위로 분할합니다. 서브워드 토크나이저는 효율적이고 견고하여 OOV 토큰과 희귀 단어를 처리할 수 있지만, 때때로 부자연스러운 분할이나 모호성을 초래할 수 있습니다.

픽셀 수준 토크나이저

이미지를 가장 작은 시각 데이터 단위인 픽셀로 나눕니다. 픽셀 토크나이저는 간단하고 보편적이지만 고차원이며 잡음이 많은 입력 표현을 만들 수 있습니다.

생성형 AI에서 토크나이저가 중요한 이유는?

토크나이저는 모델이 다양한 복합 데이터를 학습하고 생성하도록 돕습니다. 그 영향은 다음과 같습니다:

• 데이터 표현 – 입력 및 출력이 어떻게 인코딩되는지를 결정하여 모델이 포착할 수 있는 정보와 구조에 영향을 줍니다.
• 데이터 처리 – 데이터가 어떻게 처리·디코딩되는지를 형성함으로써 연산 및 생성 속도와 효율성에 영향을 미칩니다.
• 데이터 품질 – 데이터가 어떻게 분할·매핑되는지에 따라 모델 출력의 정확도와 다양성에 영향을 줍니다.

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