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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-TKNP-001
category: Unified
confidence_score: 1.00
tags: [auto-reinforced, tokenization, bpe, wordpiece, subword-tokenizer, nlp-preprocessing]
last_reinforced: 2026-05-04
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# [[Tokenization & Subword Processing|Tokenization & Subword Processing]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "언어의 원자화: 인간의 문장을 모델이 이해할 수 있는 숫자 조각(Token)으로 분해하는 과정이며, 이 분해 방식의 효율성이 모델의 지능, 속도, 그리고 운영 비용을 결정짓는 AI의 첫 번째 관문."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
토큰화(Tokenization)는 텍스트를 모델이 처리할 수 있는 최소 단위인 토큰으로 나누는 과정입니다.

1.  **주요 방식**:
    *   **BPE (Byte-Pair Encoding)**: 가장 빈번하게 등장하는 문자 쌍을 반복적으로 병합하여 토큰 사전을 구축합니다. (GPT, Llama 등 표준)
    *   **WordPiece**: BPE와 유사하나, 병합 시 언어 모델의 우도(Likelihood) 증가량을 기준으로 선택합니다. (BERT 계열)
    *   **SentencePiece**: 사전 훈련 없이 텍스트 전반을 바이트 스트림으로 처리하여 다국어 및 미등록어(OOV) 대응에 강점이 있습니다.
2.  **의미적 단위**:
    *   현대 토크나이저는 단어 전체가 아닌 '하위 단어(Subword)' 단위를 사용합니다. 이를 통해 "unhappiness"를 "un", "happi", "ness"로 나누어 각 부분의 의미를 조합할 수 있게 합니다.
3.  **토큰 사전 크기 (Vocab Size)**:
    *   사전이 너무 작으면 문장이 너무 많은 토큰으로 쪼개져 연산 효율이 떨어지고, 너무 크면 모델의 파라미터가 낭비됩니다. 보통 32k ~ 128k 사이에서 결정됩니다.

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
*   **다국어 불균형**: 영어는 단어당 토큰 수가 적지만, 한국어나 다른 언어는 동일한 의미라도 훨씬 많은 토큰으로 쪼개져 비용이 비싸고 성능이 저하될 수 있습니다.
*   **비결정론적 이슈**: 토크나이저의 사소한 차이가 모델의 산술 연산 능력이나 특수 문자 처리 능력에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
*   **상위 개념**: [[Natural Language Processing (NLP)|NLP]], [[Transformer Architecture|Transformer Architecture]]
*   **하위 시스템**: [[Tokenization Economics|Tokenization Economics]]
*   **연관 물리 제약**: [[Context Window & Long-Context LLMs|Context Window]], [[KV Cache|KV Cache]]

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*Last updated: 2026-05-04*
