Transformers v5의 토크나이제이션: 더 간단하고 명확하며 모듈화됨
Transformers v5는 토크나이저의 작동 방식을 재설계하여, 훈련된 어휘와 토크나이저 디자인을 분리했습니다. 이로 인해 사용자는 토크나이저를 검사하고, 사용자 정의하며, 처음부터 훈련할 수 있는 용이함을 누릴 수 있습니다.
출처: Hugging Face Blog — https://huggingface.co/blog/tokenizers
토크나이제이션이란?
토크나이제이션은 원시 텍스트를 정수 시퀀스인 토큰 ID로 변환하는 과정입니다. 이는 자연어 처리에서 널리 사용되는 개념으로, 본 포스트에서는 Transformers와 tokenizers 라이브러리를 사용하는 대형 언어 모델(LLM)을 중심으로 설명합니다.
토크나이제이션 파이프라인
토크나이제이션은 여러 단계로 이루어져 있으며, 각 단계는 텍스트를 변환하여 다음 단계로 전달합니다:
- 정규화기: 텍스트 표준화
- 전처리기: 텍스트를 초기 청크로 분할
- 모델: 토크나이제이션 알고리즘 적용
- 후처리기: 특수 토큰 추가
- 디코더: 토큰 ID를 다시 텍스트로 변환
주요 토크나이제이션 알고리즘
- Byte Pair Encoding (BPE): 가장 빈번한 문자 쌍을 반복적으로 병합
- Unigram: 확률적 접근을 통해 가장 가능성이 높은 분할 선택
- WordPiece: BPE와 유사하지만 가능성 기반의 병합 기준 사용
Transformers를 통한 토크나이저 접근
Transformers 라이브러리는 모델 정의 라이브러리로 알려져 있지만, 원시 토크나이저 백엔드를 감싸는 토크나이저 추상화 계층도 제공합니다. 이를 통해 모델에 맞는 특수 기능을 추가할 수 있습니다.
토크나이저 클래스 계층 구조
Transformers 라이브러리는 토크나이저를 클래스 계층 구조로 조직합니다. 최상위 클래스는 모든 토크나이저의 공통 인터페이스를 정의하며, 하위 클래스는 다양한 엔진을 사용하여 실제 토크나이제이션을 처리합니다.
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