AICC - 개념 커넥트
AI 기술이 고도화되면서, "토큰(Token)"이라는 개념이 자연어 처리(NLP)나 챗봇 제작 과정에서 자주 언급되고 있습니다. 이는 AI가 문장을 이해하고 생성하는 데 사용하는 가장 작은 텍스트 단위로, 토큰에 대한 이해가 있으면 AI 모델이 텍스트를 어떻게 해석하고 답변을 만드는지 더 쉽게 파악할 수 있습니다.
이번 글에서는 AI에서 토큰이 무엇인지, 토큰화(Tokenization)가 어떤 과정을 거치는지, 그리고 실제로 컨택센터의 AI 챗봇이나 번역 모델 등에 어떻게 적용되는지 살펴보겠습니다.
1. 토큰이란?
토큰(Token) 은 AI 언어 모델이 언어를 분석하고 응답을 생성하기 위해 사용하는 가장 작은 단위의 텍스트를 의미합니다. 쉽게 말해, 문장이나 문단을 단어나 구, 서브워드 등의 형태로 쪼갠 각각의 요소를 토큰이라 부릅니다.
"안녕하세요, AI입니다."
단어 기반으로 나눈다면: ["안녕하세요,", "AI입니다."]
서브워드로 나눈다면: ["안녕", "하세요", ",", "AI", "입니다", "."]
문자 단위로 나눈다면: ["안", "녕", "하", "세", "요", ",", " ", "A", "I", "입", "니", "다", "."]
토큰화의 방식에 따라, AI가 문장을 분석하는 방식도 달라집니다.
사람이 문장을 단어 단위로 읽듯, AI 모델도 토큰을 하나씩 확인하며 의미를 해석하게 됩니다.
2. 왜 토큰화를 사용하는가?
데이터를 관리 가능한 크기로 분할
원문 텍스트를 통째로 처리하려면, AI 모델이 한 번에 문맥을 이해하기 어려움
토큰화를 통해 텍스트를 잘게 나누면, 각 단위별로 의미를 파악하고 처리하기 수월해짐
어휘 문제 감소
단순 “단어(word)” 단위로만 나누는 방식에는 한계가 있음(신조어, 오타, 복합어 등)
서브워드(subword) 단위 토큰화를 적용하면, 새로운 단어라도 부분 단위로 분해해 모델이 이해 가능
효율적 학습 및 추론
모델이 토큰 단위로 입력을 받으면, 임베딩(Embedding)으로 변환해 벡터로 처리
문법·어휘·맥락 정보를 단계적으로 학습하여, 다양한 언어적 현상을 포착할 수 있음
3. 토큰의 종류 (단어 vs. 서브워드 vs. 문자)
1) 단어 기반
문장을 자연어의 띄어쓰기 또는 어절 단위로 분리합니다.
예) "나는 AI를 좋아해" → ["나는", "AI를", "좋아해"]
장점: 이해하기 쉽고 직관적
단점: 희귀 단어, 오타, 접사 등이 포함된 단어 처리 시 어려움
(2) 서브워드 기반
단어를 더 작은 단위(‘서브워드’)로 분할하여 처리
예) "AI모델" → ["AI", "모델"] 이나 "AI", "모", "델"처럼 세분화
장점: 새로운 단어나 접두사·접미사 처리가 용이, 희귀 단어에 강함
예: Byte-Pair Encoding(BPE), WordPiece 등
(3) 문자 기반
문장을 문자 한 글자씩 분할
예) "AI" → ["A", "I"]
장점: 극단적으로 모든 텍스트 상황을 포괄, 새로운 단어 문제 최소화
단점: 분할이 너무 세밀해져, 학습·추론 효율이 떨어질 수 있음
4. 토큰화(Tokenization) 과정은?
AI 모델이 텍스트를 이해하려면, 다음과 같은 과정을 거칩니다
문장 입력: 사람이 "이 영화 정말 재밌어!" 라고 입력
전처리: 불필요한 특수문자 제거, 소문자 변환 등 (필요 시)
토큰화: 위 문장을 토큰(단어, 서브워드, 문자 등)으로 분리
숫자 인코딩: 각 토큰을 모델이 이해할 수 있는 정수(토큰 ID) 형태로 매핑
임베딩(Embedding): 토큰 ID를 벡터(고차원 공간)로 변환해 모델에 입력
이 과정을 통해, 모델은 텍스트를 ‘의미 단위’로 나누어 학습 및 추론을 수행하게 됩니다.
5. AI 모델에서 토큰이 어떻게 사용될까?
(1) 문맥 이해
(2) 응답 생성
(3) 번역, 요약 등 응용
6. 실제 사례로 보는 토큰의 활용
(1) 챗봇
사용자 발화 예: "오늘 날씨 어때?"
토큰화 → ["오늘", "날씨", "어때", "?"]
모델은 각 토큰 임베딩을 바탕으로, “비가 올 것 같아” 등 답변 생성
(2) 번역 AI
입력: “Hello, how are you?”
토큰화 → ["Hello", ",", "how", "are", "you", "?"]
AI가 “안녕하세요, 잘 지내시나요?” 같은 문장으로 변환
(3) 텍스트 요약
입력 문서 토큰화 → 중요 토큰의 위치·빈도 파악, 요약문 작성
“이 영화의 스토리는 감동적이고, 연기가 훌륭하며…” → “감동적이고 훌륭한 연기”
7. 자주하는 질문
Q1. AI가 텍스트를 다룰 때, 왜 토큰이 그토록 중요한가요?
토큰은 AI가 문장을 분할해 이해하는 가장 기본 단위입니다. 사람에게 단어가 문장의 의미를 해석하는 열쇠인 것처럼, AI 모델에게도 토큰이 문맥을 파악하는 데 필수적입니다. 토큰화가 제대로 이뤄져야만, 모델이 문장을 정확히 분석하고 자연스러운 답변을 생성할 수 있습니다.
Q2. 토큰 수를 많이 확보하면 모델 효율이 무조건 좋아지나요?
토큰이 많으면 문장을 세분화해 세밀한 학습이 가능하지만, 정말 무제한으로 늘리는 것이 좋다는 의미는 아닙니다. 지나치게 많은 토큰은 처리 부담을 키우고, 모델에 혼선을 줄 수 있죠. 적정 수준을 유지하는 것이 중요하며, 상황에 따라 서브워드 등 다양한 방법으로 최적의 토큰화를 적용해야 합니다.
Q3. 한국어 AI 모델에서는 어떤 식으로 토큰화를 수행하나요?
한국어는 띄어쓰기 규칙과 어절 구조가 영어와 달라서, 서브워드 기반 혹은 형태소 분석을 조합한 방식이 주로 사용됩니다. 예를 들어 BPE(Byte-Pair Encoding)나 WordPiece 같은 기법이 한국어를 처리하기에 적합하게끔 조정되어, 신조어나 복합어도 잘 다룰 수 있도록 하는 편이죠.
Q4. 토큰화 결과에 따라 문장 의미가 훼손될 가능성이 있나요?
있습니다. 예를 들어 단어를 지나치게 잘게 쪼개거나(“AI모델” → “A”, “I”, “모델”), 혹은 반대로 잘못된 구분을 하면 문맥이 흐트러질 수 있어요. 토큰화 기법과 사용하는 사전(vocabulary)이 중요하며, 이를 잘못 설정하면 모델이 원하는 의미를 온전히 받아들이기 어렵습니다.
Q5. 챗봇 설계 시, 토큰 개수 제한을 왜 주의 깊게 봐야 하나요?
대부분의 AI 언어 모델은 한 번에 처리할 수 있는 토큰 수(컨텍스트 윈도)가 제한되어 있습니다. 이 한계를 넘어서면 모델이 문맥을 놓치거나 응답이 끊길 수 있죠. 또한 토큰 수가 많아지면 처리 속도가 느려지고 비용도 오르는 등, 시스템 설계에 영향이 큽니다.
Q6. 향후 몇 년 이내에 AI 토큰 기술은 어떻게 발전할까요?
2025년 이후에도 서브워드보다 더 발전된 토큰화 기법이 등장하거나, 멀티언어·멀티모달 데이터까지 단일 프레임워크로 처리하는 방식이 널리 연구될 것으로 기대됩니다. 또한 “최소 토큰”으로 최대 정보량을 표현하는 등의 효율 극대화 방안도 주목받고 있어요. 결국 AI가 문맥을 더 깊이 이해하고, 적은 토큰으로 높은 성능을 내게 될 전망입니다.
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AI 모델이 텍스트를 다루는 과정에서 “토큰(Token)” 은 문장의 혈관 같은 역할을 합니다. 언뜻 보면 단지 작은 조각처럼 보일 수 있지만, 이 단위가 어떻게 분할되고 해석되느냐에 따라 모델의 이해도와 응답 정확도가 달라지죠. 앞으로도 AI 기술이 발전할수록 토큰화 방식은 더욱 정교해지고, 적은 토큰으로 풍부한 맥락을 처리할 수 있는 기법이 속속 등장할 것입니다.
큰에 대한 이해를 바탕으로 AI 모델을 설계·활용한다면, 챗봇 품질이나 자연어 처리 성능에서도 한층 높은 수준을 기대할 수 있습니다. 결국 토큰을 어떻게 다루느냐가 곧 AI 언어 이해의 기본 토대가 되기 때문입니다. 앞으로도 AI 세계에서 토큰의 역할은 점점 더 커질 것으로 보입니다.
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#토큰 #Token화 #자연어처리 #NLP #AI텍스트분석 #서브워드 #토큰화 #언어모델 #챗봇개발 #딥러닝 ＃lb유세스 ＃listenai ＃리슨ai
참고문헌
1. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2019). Speech and Language Processing (3rd ed. draft).
2. Sennrich, R., Haddow, B., & Birch, A. (2016). “Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units.” Proceedings 3. of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL).
3. Kudo, T., & Richardson, J. (2018). “SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for Neural Text Processing.” arXiv preprint arXiv:1808.06226.
4. Brown, T., et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners.” arXiv preprint arXiv:2005.14165.
5. OpenAI Documentation & Blog - https://openai.com/blog/
6. Hieber, F. et al. (2017). “Sockeye: A Toolkit for Neural Machine Translation.” arXiv preprint arXiv:1712.05690.
AICC - 개념 커넥트
AI 기술이 고도화되면서, "토큰(Token)"이라는 개념이 자연어 처리(NLP)나 챗봇 제작 과정에서 자주 언급되고 있습니다. 이는 AI가 문장을 이해하고 생성하는 데 사용하는 가장 작은 텍스트 단위로, 토큰에 대한 이해가 있으면 AI 모델이 텍스트를 어떻게 해석하고 답변을 만드는지 더 쉽게 파악할 수 있습니다.
이번 글에서는 AI에서 토큰이 무엇인지, 토큰화(Tokenization)가 어떤 과정을 거치는지, 그리고 실제로 컨택센터의 AI 챗봇이나 번역 모델 등에 어떻게 적용되는지 살펴보겠습니다.
1. 토큰이란?
토큰(Token) 은 AI 언어 모델이 언어를 분석하고 응답을 생성하기 위해 사용하는 가장 작은 단위의 텍스트를 의미합니다. 쉽게 말해, 문장이나 문단을 단어나 구, 서브워드 등의 형태로 쪼갠 각각의 요소를 토큰이라 부릅니다.
단어 기반으로 나눈다면: ["안녕하세요,", "AI입니다."]
서브워드로 나눈다면: ["안녕", "하세요", ",", "AI", "입니다", "."]
문자 단위로 나눈다면: ["안", "녕", "하", "세", "요", ",", " ", "A", "I", "입", "니", "다", "."]
토큰화의 방식에 따라, AI가 문장을 분석하는 방식도 달라집니다.
사람이 문장을 단어 단위로 읽듯, AI 모델도 토큰을 하나씩 확인하며 의미를 해석하게 됩니다.
2. 왜 토큰화를 사용하는가?
데이터를 관리 가능한 크기로 분할
원문 텍스트를 통째로 처리하려면, AI 모델이 한 번에 문맥을 이해하기 어려움
토큰화를 통해 텍스트를 잘게 나누면, 각 단위별로 의미를 파악하고 처리하기 수월해짐
어휘 문제 감소
단순 “단어(word)” 단위로만 나누는 방식에는 한계가 있음(신조어, 오타, 복합어 등)
서브워드(subword) 단위 토큰화를 적용하면, 새로운 단어라도 부분 단위로 분해해 모델이 이해 가능
효율적 학습 및 추론
모델이 토큰 단위로 입력을 받으면, 임베딩(Embedding)으로 변환해 벡터로 처리
문법·어휘·맥락 정보를 단계적으로 학습하여, 다양한 언어적 현상을 포착할 수 있음
3. 토큰의 종류 (단어 vs. 서브워드 vs. 문자)
1) 단어 기반
문장을 자연어의 띄어쓰기 또는 어절 단위로 분리합니다.
예) "나는 AI를 좋아해" → ["나는", "AI를", "좋아해"]
장점: 이해하기 쉽고 직관적
단점: 희귀 단어, 오타, 접사 등이 포함된 단어 처리 시 어려움
(2) 서브워드 기반
단어를 더 작은 단위(‘서브워드’)로 분할하여 처리
예) "AI모델" → ["AI", "모델"] 이나 "AI", "모", "델"처럼 세분화
장점: 새로운 단어나 접두사·접미사 처리가 용이, 희귀 단어에 강함
예: Byte-Pair Encoding(BPE), WordPiece 등
(3) 문자 기반
문장을 문자 한 글자씩 분할
예) "AI" → ["A", "I"]
장점: 극단적으로 모든 텍스트 상황을 포괄, 새로운 단어 문제 최소화
단점: 분할이 너무 세밀해져, 학습·추론 효율이 떨어질 수 있음
4. 토큰화(Tokenization) 과정은?
AI 모델이 텍스트를 이해하려면, 다음과 같은 과정을 거칩니다
문장 입력: 사람이 "이 영화 정말 재밌어!" 라고 입력
전처리: 불필요한 특수문자 제거, 소문자 변환 등 (필요 시)
토큰화: 위 문장을 토큰(단어, 서브워드, 문자 등)으로 분리
숫자 인코딩: 각 토큰을 모델이 이해할 수 있는 정수(토큰 ID) 형태로 매핑
임베딩(Embedding): 토큰 ID를 벡터(고차원 공간)로 변환해 모델에 입력
이 과정을 통해, 모델은 텍스트를 ‘의미 단위’로 나누어 학습 및 추론을 수행하게 됩니다.
5. AI 모델에서 토큰이 어떻게 사용될까?
(1) 문맥 이해
AI 모델(예: GPT, BERT 등)은 토큰 간 관계를 학습해, 문장 내에서 어떤 단어가 중요한지, 어떤 의미를 갖는지 파악
(2) 응답 생성
모델은 다음 단어(토큰)를 예측하는 방식으로 문장을 생성
예) “오늘 날씨가 ______” → 토큰화 기반으로 다양한 후보 중 하나를 선택해 문장 완성
(3) 번역, 요약 등 응용
번역 모델은 원문을 토큰화해서 인코더로 처리, 디코더가 번역된 토큰 시퀀스를 만들어냄
텍스트 요약: 핵심 토큰만 추출하거나 중요도(가중치)를 부여해 짧게 문장 재구성
6. 실제 사례로 보는 토큰의 활용
(1) 챗봇
사용자 발화 예: "오늘 날씨 어때?"
토큰화 → ["오늘", "날씨", "어때", "?"]
모델은 각 토큰 임베딩을 바탕으로, “비가 올 것 같아” 등 답변 생성
(2) 번역 AI
입력: “Hello, how are you?”
토큰화 → ["Hello", ",", "how", "are", "you", "?"]
AI가 “안녕하세요, 잘 지내시나요?” 같은 문장으로 변환
(3) 텍스트 요약
입력 문서 토큰화 → 중요 토큰의 위치·빈도 파악, 요약문 작성
“이 영화의 스토리는 감동적이고, 연기가 훌륭하며…” → “감동적이고 훌륭한 연기”
7. 자주하는 질문
Q1. AI가 텍스트를 다룰 때, 왜 토큰이 그토록 중요한가요?
토큰은 AI가 문장을 분할해 이해하는 가장 기본 단위입니다. 사람에게 단어가 문장의 의미를 해석하는 열쇠인 것처럼, AI 모델에게도 토큰이 문맥을 파악하는 데 필수적입니다. 토큰화가 제대로 이뤄져야만, 모델이 문장을 정확히 분석하고 자연스러운 답변을 생성할 수 있습니다.
Q2. 토큰 수를 많이 확보하면 모델 효율이 무조건 좋아지나요?
토큰이 많으면 문장을 세분화해 세밀한 학습이 가능하지만, 정말 무제한으로 늘리는 것이 좋다는 의미는 아닙니다. 지나치게 많은 토큰은 처리 부담을 키우고, 모델에 혼선을 줄 수 있죠. 적정 수준을 유지하는 것이 중요하며, 상황에 따라 서브워드 등 다양한 방법으로 최적의 토큰화를 적용해야 합니다.
Q3. 한국어 AI 모델에서는 어떤 식으로 토큰화를 수행하나요?
한국어는 띄어쓰기 규칙과 어절 구조가 영어와 달라서, 서브워드 기반 혹은 형태소 분석을 조합한 방식이 주로 사용됩니다. 예를 들어 BPE(Byte-Pair Encoding)나 WordPiece 같은 기법이 한국어를 처리하기에 적합하게끔 조정되어, 신조어나 복합어도 잘 다룰 수 있도록 하는 편이죠.
Q4. 토큰화 결과에 따라 문장 의미가 훼손될 가능성이 있나요?
있습니다. 예를 들어 단어를 지나치게 잘게 쪼개거나(“AI모델” → “A”, “I”, “모델”), 혹은 반대로 잘못된 구분을 하면 문맥이 흐트러질 수 있어요. 토큰화 기법과 사용하는 사전(vocabulary)이 중요하며, 이를 잘못 설정하면 모델이 원하는 의미를 온전히 받아들이기 어렵습니다.
Q5. 챗봇 설계 시, 토큰 개수 제한을 왜 주의 깊게 봐야 하나요?
대부분의 AI 언어 모델은 한 번에 처리할 수 있는 토큰 수(컨텍스트 윈도)가 제한되어 있습니다. 이 한계를 넘어서면 모델이 문맥을 놓치거나 응답이 끊길 수 있죠. 또한 토큰 수가 많아지면 처리 속도가 느려지고 비용도 오르는 등, 시스템 설계에 영향이 큽니다.
Q6. 향후 몇 년 이내에 AI 토큰 기술은 어떻게 발전할까요?
2025년 이후에도 서브워드보다 더 발전된 토큰화 기법이 등장하거나, 멀티언어·멀티모달 데이터까지 단일 프레임워크로 처리하는 방식이 널리 연구될 것으로 기대됩니다. 또한 “최소 토큰”으로 최대 정보량을 표현하는 등의 효율 극대화 방안도 주목받고 있어요. 결국 AI가 문맥을 더 깊이 이해하고, 적은 토큰으로 높은 성능을 내게 될 전망입니다.
AI 모델이 텍스트를 다루는 과정에서 “토큰(Token)” 은 문장의 혈관 같은 역할을 합니다. 언뜻 보면 단지 작은 조각처럼 보일 수 있지만, 이 단위가 어떻게 분할되고 해석되느냐에 따라 모델의 이해도와 응답 정확도가 달라지죠. 앞으로도 AI 기술이 발전할수록 토큰화 방식은 더욱 정교해지고, 적은 토큰으로 풍부한 맥락을 처리할 수 있는 기법이 속속 등장할 것입니다.
큰에 대한 이해를 바탕으로 AI 모델을 설계·활용한다면, 챗봇 품질이나 자연어 처리 성능에서도 한층 높은 수준을 기대할 수 있습니다. 결국 토큰을 어떻게 다루느냐가 곧 AI 언어 이해의 기본 토대가 되기 때문입니다. 앞으로도 AI 세계에서 토큰의 역할은 점점 더 커질 것으로 보입니다.
함께 읽으면 좋은 아티클 😎
#토큰 #Token화 #자연어처리 #NLP #AI텍스트분석 #서브워드 #토큰화 #언어모델 #챗봇개발 #딥러닝 ＃lb유세스 ＃listenai ＃리슨ai
참고문헌
1. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2019). Speech and Language Processing (3rd ed. draft).
2. Sennrich, R., Haddow, B., & Birch, A. (2016). “Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units.” Proceedings 3. of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL).
3. Kudo, T., & Richardson, J. (2018). “SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for Neural Text Processing.” arXiv preprint arXiv:1808.06226.
4. Brown, T., et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners.” arXiv preprint arXiv:2005.14165.
5. OpenAI Documentation & Blog - https://openai.com/blog/
6. Hieber, F. et al. (2017). “Sockeye: A Toolkit for Neural Machine Translation.” arXiv preprint arXiv:1712.05690.