토큰(token)

LLM에서 토큰의 의미

LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델)에서 **토큰(token)**은 텍스트를 이해하고 생성하는 데 사용되는 기본 단위입니다.
토큰은 한 단어, 단어의 일부, 구두점, 공백 등 다양한 형태로 나뉠 수 있으며, 모델이 텍스트를 처리할 때 문장을 일정 규칙에 따라 잘게 쪼개어 만든 최소 단위입니다1258.

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토큰의 예시

• 영어 문장 "ChatGPT is great!"는 다음과 같이 토큰화될 수 있습니다:
  • "Chat", "G", "PT", " is", " great", "!"
• 한국어 문장 "안녕하세요, 저는 ChatGPT입니다."는 다음과 같이 나눌 수 있습니다:
  • "안녕하세요", ",", " ", "저는", " ", "ChatGPT", "입니다", "."28

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토큰의 역할과 중요성

• 텍스트 처리의 기본 단위
  LLM은 입력받은 텍스트를 토큰 단위로 분리(토큰화)한 뒤, 각 토큰에 고유한 ID를 할당해 데이터를 처리합니다15.
• 생성과 예측
  모델은 토큰 시퀀스를 기반으로 다음에 올 토큰을 예측하고, 이를 반복해 문장을 생성합니다15.
• 모델의 한계와 비용
  LLM은 한 번에 처리할 수 있는 최대 토큰 수(문맥 창)가 정해져 있으며, 토큰 수에 따라 응답 시간과 비용이 결정됩니다26.

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요약

• 토큰은 LLM에서 텍스트를 쪼갠 최소 단위(단어, 조각, 구두점 등)입니다.
• 모델은 토큰 단위로 텍스트를 이해하고, 예측하며, 생성합니다.
• 토큰의 개수는 모델의 처리 한계, 속도, 비용 등에 직접적인 영향을 미칩니다268.

Citations:

1. https://learn.microsoft.com/ko-kr/dotnet/ai/conceptual/understanding-tokens
2. https://datasciencebeehive.tistory.com/131
3. https://blog.naver.com/rainbow-brain/223387331292
4. https://brunch.co.kr/@@gDYF/5
5. https://ai-inform.tistory.com/entry/%ED%86%A0%ED%81%B0%EC%9D%B4%EB%9E%80-%ED%86%A0%ED%81%B0-%EC%89%AC%EC%9A%B4-%EC%84%A4%EB%AA%85-LLM
6. https://www.toolify.ai/ko/ai-news-kr/k6unbbfur1mcutcsahslqzredqurig12-419002
7. https://contents.premium.naver.com/chatgpt/buff/contents/230904233157149tv
8. https://wb-life100.co.kr/84
9. https://kr.linkedin.com/pulse/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EA%B8%B0%EC%82%AC-%EC%9D%BD%EA%B8%B0-%ED%8C%8C%EB%9D%BC%EB%AF%B8%ED%84%B0%EC%99%80-%ED%86%A0%ED%81%B0%EC%9D%80-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%B8%EA%B0%80-hyewon-song

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