AI 토큰이란?

컴퓨터는 텍스트를 이해하지 못합니다. 우리가 사용하는 언어는 컴퓨터에게는 단순한 문자열에 불과하죠. 그러나 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 기술은 텍스트 데이터를 분석하고 이해하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. 그 중심에는 **"토큰(token)"**이라는 개념이 있습니다.

토큰은 AI가 텍스트를 이해하고 처리하기 위해 텍스트를 작은 단위로 나눈 조각을 말합니다. 이 글에서는 AI에서 토큰이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 사용되는지에 대해 알아보겠습니다.

AI 토큰 이미지

 

AI에서 "토큰"이란 무엇인가?

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토큰의 정의와 의미

토큰은 텍스트 데이터를 처리 가능한 작은 단위로 나눈 것을 의미합니다. 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해하려면 먼저 토큰화를 통해 구조화된 형식으로 변환해야 합니다.

토큰의 단위

• 단어 기반 토큰화: 예를 들어, "AI는 혁신적이다"는 ["AI", "는", "혁신적", "이다"]로 나뉩니다.
• 문자 기반 토큰화: "혁신적"을 ["혁", "신", "적"]처럼 문자 단위로 나눕니다.
• 부분 단어 기반 토큰화: "혁신적"을 ["혁", "신", "적"]으로 더 작은 의미 단위로 분리합니다.
• 특수 기호: 쉼표(,), 마침표(.)와 같은 기호도 토큰으로 처리됩니다.

**토큰화(tokenization)**란, 텍스트를 이러한 작은 단위로 나누는 과정을 말합니다.

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AI에서 토큰이 중요한 이유

AI 모델, 특히 언어 모델은 텍스트를 수치화된 형태로 변환하여 처리합니다. 이 과정에서 텍스트를 토큰 단위로 나누는 것은 필수적인 단계입니다. 토큰은 다음과 같은 이유로 중요합니다:

1. 컴퓨터가 이해할 수 있는 단위로 변환
   텍스트 자체는 컴퓨터가 이해하지 못합니다. 따라서 텍스트를 숫자로 변환하기 위해 먼저 토큰으로 나눠야 합니다.
2. 의미를 효과적으로 표현
   단어 또는 부분 단위를 나눠 처리하면 문맥과 의미를 더 잘 이해할 수 있습니다.
3. 처리 효율성 향상
   적절한 토큰화를 통해 AI 모델이 텍스트를 더 효율적으로 학습하고 예측할 수 있습니다.

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토큰의 사용 예시

예시 문장: "I love AI."

1. 단어 기반 토큰화: ["I", "love", "AI", "."]
2. 부분 단어 기반 토큰화(BPE): ["I", "lo", "ve", "A", "I", "."]
3. 문자 기반 토큰화: ["I", " ", "l", "o", "v", "e", " ", "A", "I", "."]

이처럼 토큰화 방식은 모델의 목적과 데이터의 특성에 따라 다르게 적용됩니다.

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토큰의 역할과 한계

역할

1. 입력 데이터 처리
   모델이 텍스트를 이해할 수 있도록 토큰 단위로 변환합니다.
2. 문맥 이해
   토큰화된 데이터를 기반으로 AI 모델이 문맥을 학습합니다.
3. 텍스트 생성
   학습된 모델은 토큰을 조합하여 새로운 텍스트를 생성합니다.

한계

1. 언어의 다양성 문제
   언어마다 토큰화 방식이 다릅니다. 예를 들어, 영어는 단어 단위로 쉽게 나눌 수 있지만, 한국어는 형태소 분석이 필요합니다.
2. 의미 단절 가능성
   단어를 지나치게 세분화하면 문맥이 끊길 수 있습니다. 반대로, 너무 큰 단위로 처리하면 세부 의미를 놓칠 수 있습니다.

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토큰과 비용의 관계

AI 모델에서는 토큰 수가 계산량에 직접적인 영향을 미칩니다. 토큰이 많을수록 처리 비용이 증가하고, 더 많은 메모리와 연산 시간이 필요합니다.

예를 들어, "Hello, how are you?"라는 문장은 약 5~6개의 토큰으로 처리됩니다. 이처럼 텍스트를 얼마나 효율적으로 토큰화하느냐에 따라 모델의 성능과 비용이 달라질 수 있습니다.

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결론

AI에서 토큰은 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 나눈 가장 작은 단위입니다. 토큰화는 자연어 처리와 언어 모델에서 데이터를 처리하는 첫 단계이자 가장 중요한 과정입니다. 올바른 토큰화를 통해 AI 모델은 문맥과 의미를 더 잘 학습하고 예측할 수 있습니다.
AI 기술이 발전하면서 토큰화 방식도 더욱 정교해지고 있습니다. 이 핵심적인 과정을 이해하면 AI가 언어를 다루는 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다.