자연어를 벡터로 변환하는 LLMs의 핵심 기술

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

자연어 처리(NLP) 및 대규모 언어 모델(LLM)에 관심 있는 개발자, AI 연구자

핵심 요약

• 토큰화(Tokenization): 단어나 문장을 부분 단위(예: "##lo" 등)로 분할하여 모델이 학습할 수 있도록 구조화
• 벡터화(Vectorization): 토큰을 수치화한 벡터(예: [0.25, -0.14, 0.93, ...])로 변환하여 수학적 연산 가능
• 임베딩(Embeddings): 의미 기반의 의미 공간(768~2048차원)에서 유사도 계산 및 추론 가능 (예: king - man + woman ≈ queen)
• 구현 예시: PyTorch/TensorFlow에서 AutoTokenizer, AutoModel 사용, cosine_similarity로 유사도 계산

섹션별 세부 요약

1. 토큰화(Tokenization)

• 전체 단어(예: "hello") 또는 부분 단어(예: "##lo", BERT에서 사용)로 분할
• WordPiece(BERT), Byte Pair Encoding (BPE)(GPT) 등 주요 전략 사용
• 문맥 기반 단위(예: "##w")로 분석을 구조화하여 LLM이 학습 가능

2. 벡터화(Vectorization)

• 토큰을 수치 배열로 변환 (예: [0.25, -0.14, 0.93, ...])
• 수학적 비교(예: 유사도, 비유) 가능
• 예: man → A, king → B, woman → C → king - man + woman ≈ queen (의미 추론)

3. 임베딩(Embeddings)

• 학습을 통해 최적화된 벡터로 의미를 표현
• 유사한 단어(예: "hello", "hi")는 밀집, 관련 없는 단어(예: "cat" vs "universe")는 분리
• 768~2048차원의 의미 공간에서 표현, Transformer 블록 입력으로 사용
• PyTorch/TensorFlow에서 lookup tables에 저장

4. 코드 예시

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

sentence = "Artificial intelligence is fascinating"
tokens = tokenizer(sentence, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    outputs = model(**tokens)
    embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)  # 문장 임베딩

결론

• 토큰화 → 벡터화 → 임베딩의 3단계 과정을 통해 LLM이 의미를 학습
• 실무 적용: 의미 기반 검색, 챗봇, AI 글쓰기 도구에 활용
• 도구 추천: Google Colab, Hugging Face Datasets, t-SNE 시각화 사용

> 핵심 팁: cosine_similarity로 임베딩 유사도 계산, BERT/GPT 모델 활용 시 AutoTokenizer 및 AutoModel 사용 필수