LLM이 이해하는 언어: 토큰화(Tokenization) 및 문맥 이해 방식

LLM이 이해하는 언어: 토큰화(Tokenization) 및 문맥 이해 방식

1. 서론

대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 인간과의 자연스러운 대화를 가능하게 하는 AI 기술의 핵심이다. 하지만 LLM이 실제로 언어를 이해하는 방식은 인간과 다르며, 토큰화(Tokenization) 및 문맥 이해(Context Comprehension) 과정을 통해 언어를 처리한다.

본 글에서는 LLM이 언어를 인식하고 분석하는 과정, 특히 토큰화 기법과 문맥을 이해하는 방식을 심층적으로 분석한다.

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2. 토큰화(Tokenization): LLM의 언어 입력 방식

2.1 토큰화란?

토큰화(Tokenization)는 LLM이 텍스트를 처리할 수 있도록 단어, 부분 단어, 혹은 문자 단위로 나누는 과정이다. LLM은 문장을 그대로 이해하지 못하며, 텍스트를 수학적 벡터로 변환하기 위해 토큰(token) 단위로 분할하여 입력받는다.

2.2 주요 토큰화 기법

기법 설명 예시 (문장: "I love AI")

Word Tokenization	단어 단위로 분할	["I", "love", "AI"]
Subword Tokenization (BPE, WordPiece)	부분 단어 단위로 분할하여 희귀 단어도 처리 가능	["I", "lov", "e", "AI"]
Character Tokenization	문자 단위로 분할	["I", " ", "l", "o", "v", "e", " ", "A", "I"]
Byte-Pair Encoding (BPE)	자주 등장하는 문자쌍을 합쳐서 효율적으로 표현	["I", "love", "A", "I"]

2.3 BPE와 WordPiece: 현대 LLM의 필수 기술

현대 LLM(GPT-4, Gemini, Claude 등)은 대부분 BPE(Byte-Pair Encoding) 또는 WordPiece 알고리즘을 사용하여 토큰화를 수행한다.

• BPE(Byte-Pair Encoding): 자주 등장하는 글자 쌍을 하나의 토큰으로 묶어 어휘를 생성.
• WordPiece: 구글의 BERT 모델이 활용하는 기법으로, 희귀 단어를 서브워드로 분할하여 처리.

이러한 기법들은 모든 언어에서 일관된 성능을 유지하고, OOV(Out-of-Vocabulary) 문제를 최소화하는 데 유용하다.

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3. LLM의 문맥 이해 방식

3.1 문맥을 이해하는 핵심 기술

LLM은 단순히 단어를 조합하는 것이 아니라, Transformer 아키텍처의 Self-Attention 메커니즘을 활용하여 문맥을 파악한다. 문맥을 이해하기 위한 주요 기술은 다음과 같다.

기술 설명

Self-Attention	문장 내 모든 단어의 관계를 평가하여 중요한 정보에 가중치를 부여
Positional Encoding	단어 순서를 반영하기 위한 추가 정보 제공
Context Window	모델이 한 번에 처리할 수 있는 최대 문맥 길이 제한
Long-Context Processing	문맥 유지 기술을 활용하여 긴 문장도 처리 가능

3.2 Self-Attention의 작동 방식

Self-Attention 메커니즘은 문장 내 모든 단어가 서로 얼마나 관련 있는지를 분석한다.

1. Query(Q), Key(K), Value(V) 행렬 생성: 각 단어를 행렬로 변환
2. Q와 K의 내적(Dot Product): 단어 간 연관성 가중치 계산
3. Softmax 적용: 확률 분포를 구하여 가장 중요한 단어 강조
4. 가중치를 V에 적용: 최종적으로 중요도가 반영된 문맥 벡터 생성

이 과정을 통해 LLM은 문장에서 중요한 단어를 식별하고, 적절한 의미를 추출할 수 있다.

3.3 문맥 유지의 한계와 해결책

한계점

• LLM은 한 번에 처리할 수 있는 최대 문맥 길이(Context Window)가 존재함.
• 긴 문서나 대화에서는 문맥이 손실될 가능성이 있음.

해결책

방법 설명

Sliding Window Attention	최근 문맥을 유지하며 새로운 입력을 처리
Recurrence Mechanism	이전 문맥을 저장하고 재활용
Retrieval-Augmented Generation (RAG)	외부 데이터베이스에서 문맥 정보를 참조
Fine-tuning & Memory Mechanisms	훈련된 데이터를 통해 장기 기억 보존

 

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4. 토큰화와 문맥 이해의 결합: LLM의 최적화 방식

토큰화와 문맥 이해는 개별적인 기술이 아니라, 효율적인 LLM 운영을 위한 필수적인 조합이다.

4.1 토큰화가 문맥 이해에 미치는 영향

• 적절한 토큰화는 LLM이 문맥을 효과적으로 해석하는 데 중요한 역할을 한다.
• 지나치게 세분화된 토큰화(예: Character Tokenization)는 문맥 손실을 유발할 수 있음.
• 반대로, 너무 큰 단위로 토큰화하면 희귀 단어 처리에서 문제 발생 가능.

4.2 최적의 문맥 이해를 위한 LLM 최적화 전략

최적화 기술 설명

Mixed Precision Training	모델 연산 속도 향상 및 메모리 절약
Long-Context Transformers	8K, 32K 이상의 문맥 길이를 처리하는 최적화 기법
Sparse Attention Mechanism	특정 중요 단어에만 집중하여 연산량 절감
Dynamic Positional Encoding	문맥 길이에 따라 위치 정보를 조정

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5. 결론

LLM은 인간처럼 언어를 직관적으로 이해하지 않지만, 토큰화(Tokenization)와 Transformer 기반 문맥 이해 기술을 결합하여 강력한 자연어 처리 능력을 보유하고 있다.

• 토큰화는 텍스트를 수학적으로 변환하는 과정이며, BPE, WordPiece 같은 기술이 활용됨.
• 문맥 이해는 Self-Attention을 기반으로 단어 간 관계를 분석하여 자연어의 의미를 학습함.
• 최신 LLM들은 문맥 길이 한계를 극복하기 위해 다양한 최적화 기법을 적용하고 있음.

향후 LLM 기술이 발전하면서 더 긴 문맥을 처리하고, 인간 수준의 자연어 이해력을 갖추는 방향으로 발전할 것으로 전망된다.