ㅁ 토큰 및 임베딩 특수 처리

ㅇ 정의:
텍스트 데이터를 토큰화하기 위해 사용하는 비지도 학습 기반의 서브워드 토큰화 알고리즘으로, 언어에 독립적으로 설계됨.

ㅇ 특징:
– 비지도 학습 방식으로 데이터에 맞는 서브워드 분할 규칙을 학습.
– 언어에 종속되지 않아 다양한 언어에서 사용 가능.
– 공백 처리와 같은 특수 문자 처리도 포함.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 텍스트 데이터에서 서브워드 단위의 토큰화를 필요로 할 때.
– 언어별로 특화된 토크나이저를 사용하기 어려운 경우.

ㅇ 시험 함정:
– Byte Pair Encoding(BPE)와 혼동할 수 있음. SentencePiece는 BPE와 유사하지만 독립적인 구현체임.
– 언어 독립성의 의미를 잘못 이해하여 모든 경우에 적합하다고 오해할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. SentencePiece는 오직 영어 데이터에만 사용할 수 있다. (X)
2. SentencePiece는 비지도 학습 방식으로 서브워드 분할 규칙을 학습한다. (O)

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1. SentencePiece

ㅇ 정의:
텍스트 데이터를 서브워드 단위로 분할하는 비지도 학습 기반의 토크나이저로, 언어 독립적으로 설계되었음.

ㅇ 특징:
– BPE 기반 서브워드 토큰화와 유사하나 독립적으로 구현됨.
– 공백 및 특수 문자 처리 기능 포함.
– 다양한 언어와 데이터셋에서 사용 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 다국어 데이터셋에서 공통적으로 사용할 토크나이저가 필요할 때.
– 데이터 전처리 과정에서 공백 및 특수 문자 처리가 중요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– SentencePiece가 특정 언어에 최적화되어 있다고 오해할 수 있음.
– BPE와 동일하다고 혼동할 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. SentencePiece는 BPE와 동일한 알고리즘이다. (X)
2. SentencePiece는 언어 독립적인 서브워드 토큰화를 제공한다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

SentencePiece와 Byte Pair Encoding(BPE)의 차이점, SentencePiece의 다양한 언어에서의 활용 사례, 그리고 SentencePiece의 학습 과정에서 사용하는 주요 파라미터에 대해 다음과 같이 정리합니다:

1. SentencePiece와 Byte Pair Encoding(BPE)의 차이점:
– SentencePiece는 언어 독립적인 단어 분할 기법으로, 텍스트 전처리 과정에서 공백을 포함한 모든 문자를 하나의 시퀀스로 간주합니다. 따라서 공백을 기준으로 단어를 나누지 않고, 문장의 전체적인 구조를 유지하면서 서브워드 단위로 분할합니다. 이는 띄어쓰기가 없는 언어(예: 일본어, 중국어)에서도 효과적으로 작동합니다.
– Byte Pair Encoding(BPE)는 자주 등장하는 문자 쌍을 병합하여 서브워드를 생성하는 방식입니다. BPE는 기본적으로 공백을 기준으로 단어를 나누고 그 안에서 서브워드를 생성하기 때문에 띄어쓰기가 중요한 언어(예: 영어)에서 주로 사용됩니다.
– 주요 차이점은 SentencePiece가 공백을 포함한 모든 문자를 처리할 수 있는 반면, BPE는 공백을 기준으로 단어를 나누고 처리한다는 점입니다. SentencePiece는 데이터 전처리 과정에서 별도의 토큰화가 필요하지 않지만, BPE는 사전 토큰화가 필요합니다.

2. SentencePiece의 다양한 언어에서의 활용 사례:
– 일본어: 일본어는 띄어쓰기가 없는 언어로, 단어 경계를 명확히 구분하기 어렵습니다. SentencePiece는 공백을 포함한 모든 문자를 처리하기 때문에 일본어 문장을 서브워드 단위로 효과적으로 분할할 수 있습니다.
– 중국어: 중국어 또한 띄어쓰기가 없고, 글자 하나가 단어로 사용되기도 합니다. SentencePiece는 이러한 특성을 고려하여 글자 단위의 서브워드를 생성하거나, 자주 사용되는 글자 조합을 서브워드로 생성할 수 있습니다.
– 한국어: 한국어는 조사와 어미 변형이 많아 형태소 분석이 필요하지만, SentencePiece는 이를 서브워드 단위로 분할하여 처리할 수 있습니다. 이는 형태소 분석기를 사용하지 않고도 언어 모델을 학습하는 데 유용합니다.
– 영어: 영어는 띄어쓰기가 명확한 언어이지만, SentencePiece는 공백도 하나의 문자로 간주하기 때문에 기존의 BPE 방식과는 다른 서브워드 분할 결과를 제공합니다. 이는 특정 도메인에서의 특수한 텍스트 처리에 유용할 수 있습니다.

3. SentencePiece의 학습 과정에서 사용하는 주요 파라미터:
– vocab_size: 생성할 서브워드의 개수를 지정합니다. 이 값이 크면 더 세분화된 서브워드가 생성되고, 작으면 더 큰 단위의 서브워드가 생성됩니다.
– model_type: 사용할 모델의 유형을 지정합니다. 주로 “unigram”과 “bpe”가 사용되며, unigram은 확률 기반의 서브워드 분할을, bpe는 BPE 방식을 따릅니다.
– character_coverage: 학습 데이터에서 몇 퍼센트의 문자를 포함할지를 결정합니다. 예를 들어, 0.9995로 설정하면 학습 데이터의 99.95%를 커버하는 서브워드가 생성됩니다. 이는 희소한 문자를 처리할 때 유용합니다.
– input_sentence_size: 학습에 사용할 문장의 최대 개수를 지정합니다. 데이터가 매우 클 경우, 일부 문장만 선택하여 학습 속도를 높일 수 있습니다.
– pad_id, unk_id, bos_id, eos_id: 각각 패딩 토큰, 미확인 토큰, 문장의 시작 토큰, 문장의 끝 토큰에 대한 ID를 설정합니다.

위 내용을 바탕으로 SentencePiece와 BPE의 차이점을 이해하고, SentencePiece의 다양한 활용 사례와 주요 파라미터 설정 방법에 대한 학습을 진행하면 효과적으로 이해를 확장할 수 있습니다.