[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,88 +2,32 @@
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id: wiki-2026-0508-tokenization-strategies
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title: Tokenization Strategies
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: [TOKEN-001]
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duplicate_of: none
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status: duplicate
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canonical_id: tokenization-subword-processing
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duplicate_of: "[[Tokenization & Subword Processing]]"
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aliases: []
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [nlp, ai, tokenization, llm, preProcessing]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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confidence_score: 0.9
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verification_status: redirected
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tags: [duplicate, tokenization, nlp, bpe]
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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# Tokenization Strategies (토크나이징 전략)
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# Tokenization Strategies
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "언어의 최소 의미 단위를 효율적으로 수치화하라" — 비정형 텍스트를 AI 모델이 처리할 수 있는 가장 작은 의미 단위(Token)로 분절하고, 이를 정수(ID)로 변환하는 전략적 전처리 과정.
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> **이 문서는 [[Tokenization & Subword Processing]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 어휘 사전의 크기와 정보 손실 사이의 균형을 맞추어, 미등록 단어(OOV) 문제를 해결하고 문맥 파악 능력을 극대화하는 분절 패턴.
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- **주요 전략:**
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- **Word-based:** 단어 단위로 분절. 어휘 사전이 비대해지고 새로운 단어에 취약함.
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- **Character-based:** 글자 단위로 분절. 정보 손실은 없으나 시퀀스가 너무 길어짐.
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- **Subword-based:** 단어를 더 작은 조각으로 나눔. 현대 LLM의 표준 (예: BPE, WordPiece, SentencePiece).
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- **Byte-Pair Encoding (BPE):** 자주 등장하는 문자열 조합을 하나의 토큰으로 병합하여 효율적인 사전을 구축.
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## 핵심 요약
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- BPE, WordPiece, SentencePiece, Unigram LM 의 subword tokenization 전략들.
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- Canonical 문서가 algorithm details, vocab size tradeoff, multilingual considerations 를 다룸.
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- 2026: tiktoken (OpenAI), Claude tokenizer, Llama 3 tokenizer (128K vocab).
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 단순한 띄어쓰기 기반의 형태소 분석에서, 최근에는 언어에 상관없이 바이트 수준에서 작동하는 다국어 대응 토크나이저로 발전.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 다국어 위키 문서의 일관된 처리를 위해 SentencePiece와 같은 언어 독립적 토크나이징 전략을 채택함.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Tokenization & Subword Processing]] (canonical)
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- NLP, Word-Embeddings, [[Transformer-Architecture|Transformer-Architecture]], [[LLM|LLM]]
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Tokenization-Strategies.md
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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## 🕓 변경 이력
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | 중복 처리 — canonical 문서로 redirect |
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