AI 모델의 작동 방식 심화: 토큰화와 시퀀스 생성 이해하기 (1/5)
AI 모델의 작동 방식 심화: 토큰화와 시퀀스 생성 이해하기 (1/5)
인공지능 기술이 발전함에 따라 ChatGPT, Claude와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 우리 일상 생활과 비즈니스에 깊이 통합되고 있습니다. 이러한 AI 모델을 효과적으로 활용하기 위해서는 그 작동 원리를 이해하는 것이 중요합니다.
이 포스팅 시리즈에서는 AI 모델의 작동 방식을 심층적으로 살펴보고, 산업별 활용 사례까지 분석합니다. 5부작 시리즈의 첫 번째 글인 이번 포스팅에서는 토큰화(Tokenization)와 그 중요성에 대해 알아보겠습니다.
토큰화(Tokenization)의 개념과 중요성
토큰화는 텍스트를 AI 모델이 처리할 수 있는 작은 단위(토큰)로 분할하는 과정입니다. 이는 자연어 처리의 첫 단계로, 모델이 텍스트를 이해하고 생성하는 방식에 직접적인 영향을 미칩니다.
토큰은 텍스트를 구성하는 기본 단위로, 단어보다 작을 수도, 클 수도 있습니다. 간단히 말해 AI 모델이 처리하는 '텍스트의 조각'이라고 볼 수 있습니다.
토큰화 방식은 언어에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 영어에서는 대체로 한 단어가 1-2개의 토큰으로 변환되지만, 한국어나 일본어, 중국어와 같은 언어는 영어보다 토큰 효율성이 낮을 수 있습니다. 즉, 같은 의미를 전달하기 위해 더 많은 토큰이 필요할 수 있습니다.
토큰화 예시
실제 토큰화가 어떻게 이루어지는지 몇 가지 예시를 통해 알아보겠습니다:
토큰화가 프롬프트 작성에 미치는 영향
토큰화는 프롬프트 작성에 여러 가지 중요한 영향을 미칩니다:
1. 컨텍스트 창(Context Window) 제한
모델이 한 번에 처리할 수 있는 토큰 수는 제한되어 있습니다. 예를 들어, GPT-4는 최대 8K~32K 토큰, Claude 일부 모델은 최대 100K 토큰까지 처리할 수 있습니다. 프롬프트와 생성된 응답을 합쳐 이 제한을 초과할 수 없으므로, 효율적인 프롬프트 작성이 중요합니다.
대규모 문서 처리 시 컨텍스트 창 제한을 고려해야 합니다. 예를 들어, 100페이지짜리 문서를 한 번에 요약하려면 토큰 제한을 초과할 수 있으므로, 문서를 여러 부분으로 나누거나 주요 섹션만 선택하는 전략이 필요합니다.
2. 비용 영향
API 사용 시 토큰 수에 따라 비용이 발생합니다. 더 효율적인 프롬프트는 더 적은 토큰을 사용하므로 비용 절감으로 이어집니다.
3. 응답 속도
토큰 수가 많을수록 처리 시간이 증가합니다. 특히 대규모 문서나 복잡한 작업에서는 토큰 효율성이 응답 속도에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
- 간결하게 작성하되 필요한 맥락은 모두 포함하세요
- 반복되는 내용이나 불필요한 예시는 제거하세요
- 한국어 사용 시 전문 용어나 고유명사는 영어로 작성하면 토큰을 절약할 수 있습니다
- 긴 문서 작업 시 요약본이나 핵심 섹션만 먼저 제공하는 것을 고려하세요
다양한 AI 모델의 토큰화 방식 차이
AI 모델마다 토큰화 방식이 다를 수 있습니다. 같은 텍스트라도 모델에 따라 다른 수의 토큰으로 분할될 수 있습니다.
- GPT 시리즈: 바이트 쌍 인코딩(BPE) 방식을 사용하며, 일반적으로 영어는 단어당 약 1.3개의 토큰을 사용합니다.
- Claude: 자체 토크나이저를 사용하며, 한국어 처리가 상대적으로 효율적입니다.
- Gemini: SentencePiece 기반 토크나이저를 사용하며, 다국어 지원이 강화되어 있습니다.
- 현재 글: AI 모델의 작동 방식 심화: 토큰화와 시퀀스 생성 이해하기 (1/5)
- 2. AI 모델의 작동 방식 심화: 시퀀스 생성 과정 (2/5)
- 3. AI 모델의 작동 방식 심화: 추론 과정과 Chain-of-Thought (3/5)
- 4. AI 모델의 작동 방식 심화: 불확실성과 일관성 요소 (4/5)
- 5. 산업별 AI 활용 사례: 마케팅, 고객 서비스, 제품 개발 (5/5)
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