[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,93 +2,220 @@
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id: wiki-2026-0508-vocabulary-expansion
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title: Vocabulary Expansion
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-VOEX-001]
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aliases: [Vocab Expansion, Tokenizer Extension, Domain Vocabulary]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [auto-reinforced, vocabulary, language-learning, cognitive-expansion, nlp]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [nlp, tokenizer, vocabulary, llm, fine-tuning]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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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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language: python
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framework: transformers, sentencepiece, tokenizers
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# [[Vocabulary-Expansion|Vocabulary-Expansion]]
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# Vocabulary Expansion
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "사고의 지평을 넓히는 단어의 힘: 새로운 어휘를 획득하는 것은 단순히 말을 늘리는 것이 아니라, 세상을 분별하고 고착된 사고를 뒤흔들 수 있는 새로운 '개념'의 도구를 얻는 일."
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## 매 한 줄
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> **"매 base tokenizer 에 domain token 을 grafting 하는 surgery"**. 매 BPE / SentencePiece tokenizer 의 vocab 을 확장 — 매 새 token embedding 의 initialize, 매 LM head 의 resize, 매 continued pretraining 의 alignment. 매 2026 의 Llama 3.x / Qwen 3 / Gemma 3 의 multilingual extension 의 standard recipe.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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어휘 확장(Vocabulary-Expansion)은 습득한 단어의 양과 질을 늘림으로써 의사소통 능력과 인지적 추론 깊이를 동시에 강화하는 과정입니다.
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## 매 핵심
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1. **어휘 확장의 핵심 기제**:
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* **Contextual Acquisition**: 문맥을 통해 모르는 단어의 의미를 추론하고 내재화.
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* **Etymo[[Logic|Logic]]al [[Analysis|Analysis]]**: 어원(Etymology)과 접사를 분석하여 낯선 어휘를 논리적으로 분해하고 확장.
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* **Active Usage**: 수동적으로 이해(Passive Vocabulary)하는 단어를 실제 말하기와 쓰기에 사용(Active Vocabulary)함으로써 영구 기억화.
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2. **지능의 도구로서의 어휘**:
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* **Sapir-Whorf Hypothesis**: 우리가 가진 언어가 우리가 생각할 수 있는 범위를 결정함. 풍부한 어휘는 더 정교한 시스템 사고를 가능하게 함.
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3. **AI 시대의 어휘**:
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* LLM은 인간이 평생 접할 수 없는 방대한 어휘 간의 상관관계를 벡터 공간에 구축함. 인간의 어휘 확장은 이제 AI를 '개념적 비서'로 활용하여 특정 도메인의 전문 용어를 빠르게 흡수하는 방향으로 진화 중.
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### 매 왜 expand
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- **Tokenization efficiency**: 매 Korean / Japanese / code 의 base tokenizer 의 over-fragmentation — "안녕하세요" 의 8 token 의 1 token 의 reduction.
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- **Domain coverage**: 매 medical / legal / chemistry term 의 single-token representation.
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- **Inference cost**: 매 sequence length 의 reduction 의 latency / cost 의 직접적 saving.
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- **Quality**: 매 long-tail token 의 gradient signal 의 improvement.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 '단어장 암기' 중심 정책이었으나, 현대의 인지 언어학 정책은 실제 사회적 상호작용 속에서의 '맥락적 노출'과 '감정적 연결'을 통한 어휘 체득 정책을 최우선으로 함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 전문 분야 간 칸막이가 낮아지는 융합 시대를 맞아, 타 분야의 핵심 어휘(Jargon)를 빠르게 습득하여 소통하는 '크로스-도메인 어휘 역량'이 현대 인재 육성 정책의 핵심 지표가 됨.
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### 매 expansion 방식
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1. **Pure addition**: 매 base vocab 의 그대로 + 매 new token 의 append. Embedding matrix 의 row append.
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2. **Merge new tokenizer**: 매 domain corpus 의 새 BPE 의 train → 매 base 와 union → 매 conflict resolution.
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3. **Token replacement**: 매 unused token (e.g., `<unused42>`) 의 reuse — 매 vocab size 의 unchanged.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- NLP (자연어 처리), [[Universal-Grammar|Universal-Grammar]], [[Semantics & Ontology|Semantics & Ontology]], [[Soft-Skills-Development|Soft-Skills-Development]], [[Thought-Architecture|Thought-Architecture]]
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- **Modern Tech/Tools**: Anki (Spaced Repetition), Vocabulary.com, AI personalized tutors.
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### 매 embedding init 전략
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- **Mean init**: 매 새 token 의 sub-word embedding 의 mean.
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- **Random + small std**: 매 N(0, 0.02) — 매 risky.
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- **FOCUS / WECHSEL**: 매 source language embedding 의 nearest-neighbor mapping.
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- **OFA (One For All)**: 매 multilingual transfer 의 SOTA (2024).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. 매 English-only LLM 의 Korean / Japanese / Arabic extension.
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2. 매 code LLM 의 새 language (Mojo, Zig) 의 token addition.
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3. 매 biomedical LLM (PubMedBERT) 의 specialized term integration.
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4. 매 retrieval-augmented model 의 special control token (`<doc>`, `<query>`) 추가.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Tokenizer 확장 (HuggingFace)
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```python
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||||
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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import torch
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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||||
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.3-8B")
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.3-8B")
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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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# Add domain tokens
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new_tokens = ["[[CHEMICAL]]", "[[GENE]]", "ACE2", "SARS-CoV-2"]
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num_added = tokenizer.add_tokens(new_tokens)
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print(f"Added {num_added} tokens, new vocab size: {len(tokenizer)}")
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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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|------|-----------|-----------|--------|
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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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# Resize embedding + LM head
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model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Mean-init for new token embeddings
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||||
```python
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||||
def init_new_embeddings_by_subword_mean(model, tokenizer, new_tokens, base_tokenizer):
|
||||
embed = model.get_input_embeddings().weight.data
|
||||
with torch.no_grad():
|
||||
for tok in new_tokens:
|
||||
tok_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tok)
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||||
# Tokenize the surface form with the BASE tokenizer
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||||
sub_ids = base_tokenizer(tok, add_special_tokens=False).input_ids
|
||||
if len(sub_ids) == 0:
|
||||
continue
|
||||
embed[tok_id] = embed[sub_ids].mean(dim=0)
|
||||
return model
|
||||
```
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||||
|
||||
**선택 A를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
### SentencePiece merge (Llama-style)
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||||
```python
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||||
import sentencepiece as spm
|
||||
from sentencepiece import sentencepiece_model_pb2 as sp_pb2
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||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
base = sp_pb2.ModelProto()
|
||||
base.ParseFromString(open("base.model", "rb").read())
|
||||
domain = sp_pb2.ModelProto()
|
||||
domain.ParseFromString(open("domain_korean.model", "rb").read())
|
||||
|
||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
|
||||
base_tokens = {p.piece for p in base.pieces}
|
||||
added = 0
|
||||
for piece in domain.pieces:
|
||||
if piece.piece not in base_tokens:
|
||||
new = sp_pb2.ModelProto().SentencePiece()
|
||||
new.piece = piece.piece
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||||
new.score = 0.0
|
||||
base.pieces.append(new)
|
||||
added += 1
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
with open("merged.model", "wb") as f:
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||||
f.write(base.SerializeToString())
|
||||
print(f"Merged: +{added} tokens")
|
||||
```
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### FOCUS-style cross-lingual init
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||||
```python
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||||
# For each new token: find k-NN among OLD tokens via auxiliary embedding (e.g., fastText)
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# Initialize new embedding as weighted sum of those neighbors' LLM embeddings.
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||||
def focus_init(new_tokens, aux_embs, llm_embed, old_vocab, k=10):
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||||
init = {}
|
||||
for tok in new_tokens:
|
||||
if tok not in aux_embs:
|
||||
continue
|
||||
sims = {o: cos(aux_embs[tok], aux_embs[o]) for o in old_vocab if o in aux_embs}
|
||||
top = sorted(sims.items(), key=lambda x: -x[1])[:k]
|
||||
weights = torch.softmax(torch.tensor([s for _, s in top]) / 0.1, dim=0)
|
||||
ids = [old_vocab[o] for o, _ in top]
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||||
init[tok] = (weights.unsqueeze(1) * llm_embed[ids]).sum(0)
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||||
return init
|
||||
```
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||||
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||||
### Tied weights handling (LM head ↔ input embedding)
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||||
```python
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||||
if model.config.tie_word_embeddings:
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||||
# resize_token_embeddings handles both — verify
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||||
assert model.get_input_embeddings().weight.data_ptr() == \
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||||
model.get_output_embeddings().weight.data_ptr()
|
||||
else:
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||||
# Independently init the LM head rows for new tokens
|
||||
lm_head = model.get_output_embeddings().weight.data
|
||||
input_emb = model.get_input_embeddings().weight.data
|
||||
with torch.no_grad():
|
||||
for tok_id in new_token_ids:
|
||||
lm_head[tok_id] = input_emb[tok_id].clone()
|
||||
```
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||||
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||||
### Continued pretraining 의 lr schedule
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||||
```python
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||||
from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
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||||
|
||||
# Freeze old embeddings 의 gradient mask 의 trick
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||||
embed = model.get_input_embeddings()
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||||
new_token_mask = torch.zeros(len(tokenizer), dtype=torch.bool)
|
||||
new_token_mask[old_vocab_size:] = True
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||||
def mask_grad_hook(grad):
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||||
grad[~new_token_mask] = 0 # only update new tokens initially
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return grad
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||||
embed.weight.register_hook(mask_grad_hook)
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||||
# ... train for N steps, then remove hook for full fine-tune ...
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||||
```
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||||
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||||
### Vocab unused-slot reuse
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||||
```python
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||||
# Llama / Mistral 의 reserved <unusedN> token 의 in-place rename
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# Vocab size 의 unchanged → 매 inference cost 의 zero-impact upgrade
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||||
spm_model = sp_pb2.ModelProto()
|
||||
spm_model.ParseFromString(open("tokenizer.model", "rb").read())
|
||||
for i, piece in enumerate(spm_model.pieces):
|
||||
if piece.piece.startswith("<reserved_") and i < 256:
|
||||
piece.piece = NEW_TOKENS.pop()
|
||||
if not NEW_TOKENS:
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||||
break
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||||
```
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||||
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||||
### Validation: tokenization rate
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||||
```python
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||||
def tokens_per_char(tokenizer, corpus):
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||||
total_tokens = total_chars = 0
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||||
for doc in corpus:
|
||||
total_tokens += len(tokenizer(doc).input_ids)
|
||||
total_chars += len(doc)
|
||||
return total_tokens / total_chars
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||||
before = tokens_per_char(base_tok, korean_corpus) # e.g., 0.8
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||||
after = tokens_per_char(merged_tok, korean_corpus) # e.g., 0.4 — 2x compression
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 매 small domain (<200 token) | Pure addition + mean init |
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| 매 new language (10K+ token) | Tokenizer merge + FOCUS / OFA init |
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| 매 inference cost 의 critical | Reserved-slot reuse |
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| 매 multilingual extension | OFA / WECHSEL + continued pretraining |
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| 매 control token 의 추가 | Pure addition + random small init + SFT |
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**기본값**: 매 small additions 의 mean-init + 매 brief continued pretraining (1-5B token).
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Tokenization]] · [[Subword Tokenization]]
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||||
- 변형: [[FOCUS Embedding Init]] · [[OFA Cross-lingual Transfer]] · [[WECHSEL]]
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||||
- 응용: [[Multilingual LLM]] · [[Domain Adaptation]] · [[Continued Pretraining]]
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||||
- Adjacent: [[BPE]] · [[SentencePiece]] · [[LoRA Fine-tuning]] · [[Embedding Initialization]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 base tokenizer 의 target language / domain 의 over-fragmentation 의 measurable. 매 corpus 의 1B+ token 의 continued pretraining budget 의 available.
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**언제 X**: 매 small fine-tuning task 의 LoRA 의 sufficient. 매 domain coverage 의 already adequate (tokens_per_char < 0.5). 매 vocab change 의 deployment / serving infra 의 redeploy 의 forced 일 때.
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||||
## ❌ 안티패턴
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- **Random init without continued PT**: 매 새 token embedding 의 noise 의 catastrophic forgetting 의 trigger.
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- **LM head 의 forget**: 매 tied=False 의 model 의 input embedding 만 update — 매 generation broken.
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||||
- **Tokenizer merge 의 BOS / EOS 충돌**: 매 special token ID 의 silently shifted — 매 inference 의 corrupt.
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- **Vocab size 의 padding 의 무시**: 매 GPU 의 vocab size % 64 == 0 의 efficiency 의 lost.
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- **Continued PT skipping**: 매 freshly initialized embedding 의 deployed → 매 hallucination spike.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (HuggingFace transformers docs, FOCUS paper Dobler & de Melo 2023, OFA Liu et al. 2024, Llama 3 tokenizer release notes).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — full content (NLP vocabulary expansion patterns / init strategies) |
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Reference in New Issue
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