GPT 토크나이저 (Tokenizer) 구축하기

요약

이 기술 기사는 대형 언어 모델(LLM)의 핵심 구성 요소인 토크나이저를 처음부터 구축하는 과정을 다룹니다. 토크나이저는 문자열을 토큰으로 인코딩하고, 토큰을 다시 문자열로 디코딩하는 역할을 수행하며, LLM 파이프라인에서 독립적인 단계임을 강조합니다. 강연에서는 Byte Pair Encoding (BPE) 알고리즘의 작동 원리를 상세히 설명하고, 실제 GPT-2 및 GPT-4에 사용된 `tiktoken` 라이브러리의 구현 방식과 차이점을 분석하여 토크나이저 구축 방법을 실습합니다.

핵심 포인트

• 토크나이저는 LLM 파이프라인에서 독립적이고 필수적인 전처리 단계이다.
• 주요 알고리즘인 Byte Pair Encoding (BPE)는 가장 빈번하게 나타나는 문자 쌍을 반복적으로 병합하여 어휘 집합(vocabulary)을 구축한다.
• 실제 GPT 모델들은 `tiktoken`과 같은 라이브러리를 사용하여 토크나이징하며, 모델 버전에 따라 정규식 패턴이나 특수 토큰 처리 방식에 차이가 있다.
• 토크나이저를 이해하는 것은 LLM의 이상한 행동이나 문제점의 근본 원인을 파악하는 데 도움을 준다.