토크나이저의 이해와 BPE 기반 LLM에서의 한국어 처리 문제

간단 소개

토크나이저의 개념과 BPE 기반 LLM에서 한국어 처리 시 발생하는 문제점, 그리고 해결 방안을 제시합니다.

AI Summary

토크나이저의 중요성 및 종류
- 토크나이저는 자연어 처리에서 텍스트를 토큰으로 나누는 핵심 전처리 과정이며, 모델 성능에 큰 영향을 미침.
- 주요 토크나이저 종류로는 Whitespace, WordPiece, SentencePiece, BPE 등이 있으며, 각각 특징과 장단점을 가짐.
BPE 기반 LLM의 한국어 처리 문제점
- BPE 기반 LLM에서 한국어 OOV(Out of Vocabulary) 발생 시, 단어가 바이트 단위로 분해되어 잘못 해석될 수 있음.
- 특히 llama3.cuda 사용 시 특정 문자('녕', '었')가 잘못된 바이트 값으로 표현되는 문제 발생.
해결 방안 및 고려 사항
- 잘못된 바이트 값과 실제 UTF-8 바이트 값 사이의 규칙성을 이용하여 문자 복원 가능.
- 토크나이저 선택 시 OOV 최소화, 어휘집 크기 최적화, 다국어 지원 등을 고려해야 함.