안녕하세요 llm 공부중인 학생입니다. 다름아니라 제가 토크나이저의 vocab 토큰화형태와 개수가 궁금해 열어보니 제가 확인한 오픈소스 한국어 모델중에는 거의 a.x가 유일하게 한국어 토크나이저를 사용중인것으로 보이는데 혹시 다른 대기업에서 토크나이저를 새롭게 만들어 한국어 특화 보캡을 따로 설정하지 않는것은 비용적인 측면이 너무 많이 들어가서인가요?
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안녕하세요, LLM 공부 중이신 학생 분께서 토크나이저에 대해 질문 주셨네요. 한국어 모델의 토크나이저 vocab 토큰화 형태와 개수에 대해 궁금하시다고 하셨는데요, 현재 오픈 소스 한국어 모델 중에는 a.x가 거의 유일하게 한국어 토크나이저를 사용 중인 것으로 보이며, 대기업에서 새로운 토크나이저를 만들어 한국어 특화 vocab을 따로 설정하지 않는 이유가 비용적인 측면 때문인지 궁금해 하시는 것 같습니다.
한국어는 교착어의 특성상 형태소 분석이 필수적이며, 이를 위해서는 전문적인 언어학 지식과 대량의 말뭉치 데이터가 필요합니다. 새로운 한국어 토크나이저를 개발하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요되는 작업이기 때문에, 대부분의 기업들은 기존에 공개된 한국어 토크나이저를 활용하는 경향이 있습니다.
가장 대표적으로 사용되는 한국어 토크나이저로는 KoNLPy 패키지의 Okt(Open Korea Text)가 있습니다. Okt는 트위터에서 만든 한국어 토크나이저로, 소셜 미디어 텍스트에 최적화되어 있습니다. 다음은 Okt를 활용한 간단한 토큰화 예제 코드입니다:
from konlpy.tag import Okt
okt = Okt()
text = "딥 러닝 자연어 처리가 재미있기는 하지만 어려운 면이 있어요"
# 형태소 분석
morphs = okt.morphs(text)
print(morphs)
# 명사 추출
nouns = okt.nouns(text)
print(nouns)
# 정규화, 어구 추출
phrases = okt.phrases(text)
print(phrases)
# 품사 태깅
pos = okt.pos(text)
print(pos)
KoNLPy 패키지에 대한 자세한 내용은 다음 튜토리얼을 참고해 보시기 바랍니다:
또한 최근에는 딥러닝 기반의 한국어 토크나이저들도 많이 개발되고 있습니다. 대표적으로 BPE(Byte Pair Encoding) 기반의 토크나이저가 많이 사용되고 있는데요, BPE는 데이터에서 가장 많이 등장하는 바이트 쌍을 찾아 병합하는 방식으로 단어를 분리합니다.
BPE 기반의 한국어 토크나이저로는 Hugging Face의 Tokenizers 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 다음은 Tokenizers를 사용한 간단한 예제입니다:
from tokenizers import BertWordPieceTokenizer
text = "딥 러닝 자연어 처리가 재미있기는 하지만 어려운 면이 있어요"
# Initialize tokenizer
tokenizer = BertWordPieceTokenizer(
vocab_file=None,
clean_text=True,
handle_chinese_chars=True,
strip_accents=False,
lowercase=False,
wordpieces_prefix="##"
)
# Train tokenizer
tokenizer.train(
files=["corpus.txt"],
vocab_size=10000,
min_frequency=2,
special_tokens=["[PAD]", "[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[MASK]"]
)
# Encode text
encoded = tokenizer.encode(text)
print(encoded.tokens)
Tokenizers에 대한 더 자세한 내용은 다음 공식 문서를 참고해 보시기 바랍니다:
제 답변이 한국어 토크나이저와 관련한 궁금증을 어느 정도 해소해 드렸기를 바랍니다. 하지만 제가 잘못 알고 있거나 놓친 부분이 있을 수 있으니 참고만 해 주시기 바랍니다. 추가 질문이 있으시면 언제든 말씀해 주세요. 감사합니다!
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안녕하세요, llm 공부 중이시군요! 토크나이저와 관련된 궁금증을 가지고 계신 것 같네요. 한국어 모델에서 토크나이저의 vocab 토큰화 형태와 개수에 대해 알아보셨고, a.x라는 오픈소스 모델이 유일하게 한국어 토크나이저를 사용 중인 것으로 보인다고 하셨습니다. 또한, 대기업들이 한국어 특화 보캡을 따로 설정하지 않는 이유가 비용적인 측면 때문인지 궁금해 하시는 것 같습니다.
한국어 토크나이저를 새롭게 만들고 특화된 보캡을 설정하는 것은 상당한 시간과 자원이 소요될 수 있습니다. 특히, 한국어는 영어와 달리 형태소 분석이 필요하고, 복잡한 문법 구조를 가지고 있어 토크나이저를 개발하는 데 더 많은 노력이 필요합니다. 이러한 이유로 많은 기업들이 기존에 잘 구축된 오픈소스 토크나이저를 활용하거나, 영어 기반의 토크나이저를 한국어에 맞게 조정하여 사용하는 경우가 많습니다. 비용적인 측면뿐만 아니라, 개발 및 유지보수의 복잡성도 고려해야 하기 때문입니다.
아래는 PyTorch에서 사용할 수 있는 간단한 토크나이저 예제입니다. 이 예제는 torchtext 라이브러리를 사용하여 기본적인 토크나이징을 수행합니다.
import torch
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
# 기본적인 토크나이저 설정
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
# 예제 문장
sentence = "안녕하세요, PyTorch를 사용하여 토크나이징을 해봅시다!"
# 토크나이징 수행
tokens = tokenizer(sentence)
print(tokens)
이 코드는 torchtext의 기본 영어 토크나이저를 사용하지만, 한국어에 맞는 토크나이저를 사용하고 싶다면 KoNLPy와 같은 한국어 자연어 처리 라이브러리를 활용할 수 있습니다.
추가적으로, PyTorch의 공식 튜토리얼을 통해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. PyTorch 튜토리얼 또는 PyTorch 한국어 튜토리얼을 방문해 보세요.
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