토크나이저의 이해와 BPE 기반 LLM에서의 한국어 처리 문제

핵심 요약

현대자동차의 CV AI LAB이 토크나이저 이해와 BPE 기반 LLM에서의 한국어 처리 문제를 분석하고, OOV 원인과 해결 방향을 제시했습니다.

구현 방법

• 토크나이저의 종류와 차이(Whitespace, WordPiece, SentencePiece, BPE) 비교
• BPE 기반 LLM의 한국어 OOV가 바이트 단위로 분해되는 현상과 UTF-8 해석 이슈 예시
• OOV 최소화와 어휘집 크기 최적화의 중요성, HuggingFace Tokenizers/CUDA 구현의 활용 논의

주요 결과

• 토크나이저 선택과 최적화가 성능·연산 효율성에 직접 영향