토큰이란? 토큰 쉬운 설명 (LLM)

1. 토큰의 개념 (LLM)

LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)에서 토큰(Token)은 텍스트를 처리하는 기본 단위를 의미합니다. 문장을 구성하는 단어, 구두점, 심지어는 단어의 일부까지도 토큰이 될 수 있습니다. LLM은 텍스트를 토큰으로 분리하고, 각 토큰에 고유한 ID를 부여하여 데이터를 처리합니다.

 

 

2. 토큰의 원리 (LLM)

LLM은 텍스트를 입력받으면 먼저 토큰화(Tokenization)라는 과정을 거칩니다. 토큰화는 텍스트를 미리 정의된 규칙에 따라 토큰으로 분리하는 과정입니다. LLM은 토큰화된 데이터를 바탕으로 다음 토큰을 예측하고, 이를 반복하여 문장을 생성합니다.

 

 

3. 토큰의 종류 (LLM)

LLM에서 사용되는 토큰은 다양한 종류가 있지만, 대표적인 몇 가지는 다음과 같습니다.

• 단어 토큰: 일반적인 단어 단위로 분리된 토큰입니다.
• 서브워드 토큰: 자주 등장하는 단어는 그대로 사용하고, 드물게 등장하거나 긴 단어는 더 작은 단위로 분리한 토큰입니다. (예: "unbelievable" → "un", "believe", "able")
• 특수 토큰: 문장의 시작, 끝, 공백 등 특수한 의미를 갖는 토큰입니다.

 

4. 토큰의 활용 분야 (LLM)

LLM에서 토큰은 다음과 같은 분야에서 활용됩니다.

• 텍스트 생성: LLM은 토큰을 예측하고 생성하여 자연스러운 문장을 만들어냅니다.
• 텍스트 분류: 텍스트를 토큰 단위로 분석하여 긍정/부정, 스팸/정상 등 다양한 기준으로 분류합니다.
• 기계 번역: 원본 언어의 토큰을 대상 언어의 토큰으로 변환하여 번역을 수행합니다.

 

5. 토큰의 장점 (LLM)

LLM에서 토큰은 다음과 같은 장점을 가집니다.

• 효율적인 데이터 처리: 텍스트를 작은 단위로 분리하여 LLM의 처리 효율성을 높입니다.
• 다양한 언어 처리 가능: 다양한 언어의 텍스트를 토큰화하여 처리할 수 있습니다.
• 문맥 파악 능력 향상: 토큰 단위로 문맥을 분석하여 더욱 정확한 결과를 도출합니다.

 

6. 마치며 (LLM)

LLM에서 토큰은 텍스트를 이해하고 생성하는 핵심적인 요소입니다. 토큰에 대한 이해는 LLM의 작동 방식을 이해하고, 이를 활용하는 데 매우 중요합니다. 이 글이 LLM과 토큰에 대한 이해를 높이는 데 도움이 되었기를 바랍니다.