고유한 토큰의 수를 줄이고, 전체 토큰 크기를 줄임으로써 비용 절감 효과를 얻는다는 것은, 모델이 처리해야 하는 토큰의 양이 줄어들면, 계산 비용이 절감된다는 의미이다.
1. 토큰화(Tokenization)
토큰화는 텍스트를 단어 또는 문장 단위로 분할하는 작업입니다. 이는 모든 텍스트 처리에서 중요한 첫 단계로, 언어에 따라 다르게 처리될 수 있습니다.
예상 문제:
- 토큰화가 무엇인지 설명하시오.
- 정답: 토큰화는 텍스트를 단어 또는 문장 단위로 분할하는 과정이다.
BPE (Byte-Pair Encoding) 설명:
**BPE (Byte-Pair Encoding)**는 단어를 서브워드(subword) 단위로 분할하여 토크나이제이션을 수행하는 방법입니다. 이는 특히 희귀한 단어들을 처리하는 데 유리하며, NLP에서 주로 사용됩니다.
BPE의 주요 과정:
- 기본 단위로 시작: 초기에는 모든 문장을 개별 문자(character) 단위로 분할합니다.
- 빈도 높은 쌍 합치기: 가장 빈도가 높은 문자 쌍을 선택하고, 해당 쌍을 하나의 새로운 토큰으로 합칩니다.
- 반복: 이 과정을 반복적으로 수행하여 자주 등장하는 단어는 더 큰 토큰으로, 드물게 등장하는 단어는 작은 서브워드로 나누어 처리합니다.
BPE 알고리즘 예시:
- 초기 상태:
- 단어가 "low", "lower", "newer" 등일 때, 각 문자는 개별 토큰으로 나뉩니다: l, o, w, e, r, n
- 가장 빈도가 높은 쌍을 합침: 예를 들어, "e"와 "r"이 자주 함께 등장하면, 이를 하나의 토큰 **"er"**로 합칩니다.
- 최종 결과: 결과적으로, 자주 등장하는 쌍은 큰 토큰으로 묶이고, 자주 등장하지 않는 단어는 여러 개의 서브워드로 분할됩니다.
BPE의 장점:
- 희귀 단어 처리: 드물게 등장하는 단어들도 서브워드 단위로 분해되어 처리할 수 있기 때문에, 희귀 단어를 처리할 때 유리합니다.
- 고유 단어 수 감소: 자주 등장하는 단어는 큰 단위로 묶어주기 때문에, 전체 토큰 수를 줄이고 계산 효율성을 높입니다.
1. 토큰 수와 비용의 관계
대형 언어 모델(GPT 계열)은 토큰 단위로 텍스트를 처리합니다. 토큰이 많을수록 모델이 더 많은 계산을 해야 하므로, 토큰 수에 따라 처리 시간과 비용이 증가합니다.
- 토큰: 문장, 단어, 문자 등을 모델이 처리할 수 있는 최소 단위로 변환한 것.
- 예를 들어, "I love natural language processing"이라는 문장은 대략 6개의 토큰이 됩니다.
2. 고유한 토큰의 수를 줄이는 의미
고유한 토큰의 수를 줄인다는 것은, 모델이 사용하는 **단어 사전(어휘 집합, vocabulary)**에서 중복되는 의미나 형태를 갖는 토큰을 하나로 묶어서 처리한다는 뜻입니다. 즉, 모델이 사용하는 토큰의 종류를 줄이는 것입니다.
예시:
- "자동차"라는 단어와 "자동차의"라는 단어를 따로 분리하지 않고, "자동차"와 "의"로 분리하면, "자동차"가 여러 형태로 나와도 하나의 토큰으로 처리할 수 있습니다. 이렇게 중복되는 부분을 하나로 처리하면, 고유한 토큰 수를 줄일 수 있습니다.
3. 전체 토큰 크기를 줄이는 의미
전체 토큰 크기를 줄인다는 것은 텍스트를 처리할 때 필요한 토큰의 양 자체를 줄이는 것을 의미합니다. 서브워드 토크나이제이션(BPE나 WordPiece)을 사용하여 단어를 잘게 나누어도, 자주 등장하는 단어는 더 큰 단위로 묶어서 처리할 수 있습니다.
예시:
- "자동차"라는 단어가 자주 등장하면, **"자동차"**를 하나의 토큰으로 처리하고, "자동"과 "차"로 나누지 않는 방식입니다. 이런 방식으로 자주 등장하는 단어는 하나의 큰 토큰으로 처리하고, 그렇지 않은 단어는 서브워드 단위로 나누어 처리할 수 있습니다.
- 이를 통해 불필요한 토큰 생성을 줄이고, 적은 수의 토큰으로 많은 정보를 표현할 수 있습니다.
4. 비용 절감 효과
모델이 처리하는 토큰의 양을 줄이면, 그만큼 **계산에 필요한 자원(CPU, GPU)**과 시간이 줄어들게 됩니다. 따라서 토큰 수를 줄이는 것은 처리 비용을 줄이는 효과로 이어집니다.
- 토큰이 적을수록 처리할 데이터가 적기 때문에 연산 비용도 낮아집니다.
- 비용 절감은 모델의 트레이닝 단계뿐 아니라, 실제 서비스 단계에서도 적용됩니다. 서비스 단계에서는 모델이 입력받는 텍스트의 토큰 수가 많을수록 처리 비용이 증가하기 때문에, 더 적은 토큰으로 동일한 정보를 표현하는 것이 비용 절감에 중요한 역할을 합니다.
정리
고유한 토큰의 수를 줄인다는 것은 같은 의미의 단어를 여러 가지 형태로 처리하지 않고, 하나로 통일해서 처리하는 것입니다. 전체 토큰 크기를 줄인다는 것은 자주 사용되는 단어는 하나의 큰 토큰으로 묶어 처리하고, 그렇지 않은 단어는 서브워드로 나누는 방식으로 토큰의 양을 줄이는 것을 의미합니다.
이 과정에서 처리할 토큰의 양이 줄어들면, 모델이 더 적은 자원을 사용해 데이터를 처리할 수 있으므로 비용을 절감할 수 있습니다.
