[LLM]🌟 언어 모델에서 토큰(Token)이란 무엇인가?

인공지능(AI) 언어 모델이 점점 더 많은 주목을 받으며, 텍스트 생성, 번역, 요약 등 다양한 응용 분야에서 그 활용도가 증가하고 있습니다. 이러한 언어 모델의 핵심 개념 중 하나가 바로 "토큰(Token)"입니다. 이번 글에서는 토큰이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 토큰을 효과적으로 관리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

[LLM]🌟 언어 모델에서 토큰(Token)이란 무엇인가?

 

 

토큰이란 무엇인가? 🤔

토큰은 언어 모델이 텍스트를 이해하고 생성하는 기본 단위입니다. 영어에서는 한 글자부터 단어까지 다양한 길이의 토큰이 존재할 수 있습니다. 예를 들어, "ChatGPT is great!"라는 문장은 다음과 같이 6개의 토큰으로 분할될 수 있습니다:

• "Chat"
• "G"
• "PT"
• " is"
• " great"
• "!"

한국어에서도 유사하게 토큰이 나누어집니다. 예를 들어, "안녕하세요, 저는 ChatGPT입니다."라는 문장은 다음과 같이 토큰으로 분할될 수 있습니다:

• "안녕하세요"
• ","
• " "
• "저는"
• " "
• "ChatGPT"
• "입니다"
• "."

토큰의 중요성 🌟

언어 모델에서 토큰의 수는 여러 가지 중요한 측면에 영향을 미칩니다:

1. 비용 💸: OpenAI API를 사용하면 토큰 단위로 비용이 청구됩니다. 따라서, 사용된 토큰 수를 줄이는 것이 비용을 절감하는 데 중요합니다.
2. 응답 시간 ⏳: 모델이 텍스트를 생성하는 데 걸리는 시간은 생성되는 토큰 수에 비례합니다. 적은 토큰 수는 더 빠른 응답을 의미합니다.
3. 모델의 한계 🚧: 모델마다 한 번에 처리할 수 있는 최대 토큰 수가 정해져 있습니다. 예를 들어, gpt-3.5-turbo는 최대 4097개의 토큰을 처리할 수 있습니다. 이 한계를 초과하면 텍스트가 잘리거나 오류가 발생할 수 있습니다.

토큰 관리 방법 🛠️

토큰을 효과적으로 관리하기 위한 몇 가지 전략은 다음과 같습니다:

1. 간결한 입력 사용: 불필요한 단어와 문장을 제거하여 입력 텍스트를 간결하게 유지합니다. 예를 들어, "무엇을 도와드릴까요?" 대신 "도와드릴까요?"라고 할 수 있습니다.
2. 토큰 수 계산 📊: OpenAI의 tiktoken 라이브러리를 사용하여 텍스트의 토큰 수를 미리 계산할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 토큰 한계를 초과하지 않도록 조정할 수 있습니다.
3. 대화 내역 최적화 📝: 대화형 응용 프로그램에서는 중요한 정보만 남기고 불필요한 대화 내역을 삭제하여 토큰 수를 줄일 수 있습니다.

 

import openai
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv

_ = load_dotenv(find_dotenv())

openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

# 토큰 수 계산 라이브러리 사용 예제
import tiktoken

text = "안녕하세요, 저는 ChatGPT입니다."
encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo")
num_tokens = len(encoding.encode(text))
print(f"Number of tokens: {num_tokens}")

response = openai.Completion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  prompt="Write a tagline for an ice cream shop.",
  max_tokens=10
)

print(response.choices[0].text.strip())

 

 

토큰은 언어 모델의 텍스트 처리와 생성에서 핵심적인 역할을 합니다. 토큰 수를 효율적으로 관리하면 비용 절감, 응답 시간 단축, 모델 성능 최적화에 도움이 됩니다. 이번 글을 통해 토큰의 개념과 중요성을 이해하고, 실제 응용에서 토큰을 효과적으로 관리하는 방법을 익히셨기를 바랍니다. AI와 함께하는 여정을 즐기세요! 😊