【Token 흥미로운 사실】왜 AI가 Token 수로 요금을 부과할까요? — 천천히 AI 배우기040

서론

• AI가 Token으로 요금을 계산한다고 들었나요?
  • 이게 사용하기에 많은 Token이 소모되죠.
  • 컴퓨터가 하루 종일 안 꺼져 있었다면 많은 Token이 소모되었을 텐데, 마치 집값이 날아간 것 같지 않나요?
• 왜 Token으로 요금을 계산하나요?
  • Token이 양방향 요금제라고 들었어요.
  • AI에게 질문하면 요금이 부과되고, 답변하기에도 요금이 필요하다니, 좀 과하지 않나요?
  • 그러니 AI가 헛소리하는 거 아닐까요!
• Token은 단어인가요, 문자인가요?
  • 한자는 어떻게 요금이 계산되나요?
  • 아랍어는 어떻게 되나요?
• 기업의 정보화 과정에서 Token은 어떤 다른 의미를 가질까요?
  • 전통적인 정보화는 구조를 만들고 데이터베이스를 다루는 정도였죠.
  • AI의 적용에서 왜 Token 문제가 발생하나요?

이 글에서는 우리가 자주 듣는 Token이 과연 무엇인지, 여러 관점에서 답해보려 합니다. 글이 길지만, 천천히 읽어보세요.

컴퓨터 발전의 역사 속에는 자주 눈길을 끄는 용어들이 등장하고, 그 후 일반 사람들의 생활에 침투하게 되어 굳어지게 됩니다. 프롬프트(Prompt)라는 단어가 좋은 예시이고, Token도 마찬가지죠. 현재로서는 Token이 어쩌면 세상을 넘어서기도 했습니다.
그럼 Token은 OpenAI에서 처음 제안했는데, 여러 업체들이 이 요금 방식이 정말 좋다고 생각하기 때문일까요? 아니면 다른 이유가 있을까요?
먼저 그 기원에 대해 살펴보죠.

기업 환경에서 AI 기술을 통해 비용 절감 및 효율성을 높이는 데 Token에 대한 이해는 기업 내 AI의 실질적인 활용을 돕습니다. 간단히 말하면 Token은 레고 블록과 같아 우리가 필요한 어플리케이션을 구축하여 효율을 향상시킵니다.

Token 기초

Token 기본 개념

우선 OpenAI 공식 사이트에서 Token에 대한 설명을 살펴봅시다:

• 1 token ~= 4개의 영어 문자
• 1 token ~= ¾ 단어
• 100 tokens ~= 75 단어
  또는
• 1-2개의 문장 ~= 30 tokens
• 1 문단 ~= 100 tokens
• 1,500 단어 ~= 2048 tokens

여기까지 보고 어떠세요? 헷갈리시나요? 이게 마치 공익이 몇 가지 방법으로 쓸 수 있는지와 같은게 아닌가요? 그럼, 좀 더 감을 잡아봅시다:

Learning AI Meticulously, Sharing Knowledge Joyfully

이 문장에 Token이 몇 개일까요? 6개 단어니까 6개의 Token이라고요? 아쉽게도, 그렇지 않아요!

ChatGPT 4에서는 10개의 Token으로 표시됩니다. 색깔 블록을 보면 구두점은 별도로 계산되며, Joyfully는 Joy와 fully로 나뉘었습니다.

코드에서 대화로: Token을 도입할 필요성

컴퓨터의 핵심 언어는 0과 1로 구성된 이진 코드입니다. 이는 모든 프로그램과 데이터의 가장 기본적인 표현 방식입니다. 우리가 사용하는 Python, Java와 같은 고급 프로그래밍 언어든, 이미지와 비디오와 같은 다양한 멀티미디어 파일이든 모두 이런 기계 언어로 변환됩니다. 전통적으로 컴퓨터 과학에서는 전문가들이 현실 세계의 복잡성을 최대한 추상화하여, 문자열(문자들의 집합)과 정수(숫자)와 같은 명확한 데이터 타입을 정의하여 정보를 처리해왔습니다. 이런 방법은 수학 계산이나 데이터베이스 쿼리 같은 구조적 데이터 처리에 매우 효과적입니다.

하지만 기술이 발전하고 사람들의 수요가 높아짐에 따라, 우리는 컴퓨터가 숫자와 코드를 처리하는 것뿐만 아니라 자연어, 즉 인류의 일상 언어를 이해하고 처리하길 원하게 되었습니다. 이를 위해 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)의 영역이 도입되었습니다. 이는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 기술입니다.

자연어의 특성을 고려할 때, 그 다채로움, 문맥 의존성 및 모호성을 감안하면, 이제 우리는 단순한 1+1=2와 같은 질문을 해결하려는 것이 아닙니다. 이제 우리가 해결해야 할 것은 컴퓨터가 “오늘은 금요일, 주말에는 어디로 가지?”와 같은 문장을 이해하고, 감정을 분석하거나 다른 언어로 번역하는 것입니다. 이런 상황에서 전통적인 데이터 타입은 더 이상 충분하지 않습니다.

이제 우리는 Token의 개념을 도입해야 합니다. Token화는 복잡한 텍스트 데이터를 더 작고 컴퓨터가 처리가 쉬운 단위로 분해하는 과정입니다. 즉, 단어, 구 또는 구두점과 같은 것입니다. 이렇게 하면 컴퓨터는 언어 처리를 더 효과적으로 수행하고 텍스트에서 의미를 추출할 수 있습니다. 단순히 문자 수를 계산하는 것이 아닙니다.

확정성에서 모호성으로: 전통적인 프로그래밍은 명확하고 예측 가능한 데이터를 처리하는 반면, NLP는 다의어나 문맥에 따라 달라지는 언어를 해석하는 것입니다.

구조화에서 비구조화로: 구조화된 데이터베이스나 알고리즘 대신, NLP는 유연하고 자유로운 형태의 자연어 텍스트를 처리합니다.

Token은 무엇인가요? 왜 텍스트를 Token으로 변환해야 하나요?

상상해보세요. 생성적 AI에서 매우 전형적인 응용 시나리오는 빠른 요약입니다. 우리는 한 문장, 한 문장을 따지지 않고도 중요한 정보를 빠르게 이해할 수 있습니다. 이 과정에서 Token은 컴퓨터가 대량의 텍스트를 ‘이해’하고 처리하는 데 중요한 역할을 합니다.

Token은 무엇인가요?

자연어 처리에서 Token은 일반적으로 텍스트 내의 의미 있는 조각을 가리킵니다. 이러한 조각은 단어, 구 또는 구두점이 될 수 있습니다. 위의 예와 같습니다.

왜 Token으로 변환하나요?

텍스트를 Token으로 변환하는 것은 복잡한 비즈니스 보고서를 핵심 부분으로 나누거나 이메일 내용을 요점으로 나누는 것과 같습니다. 이러한 분해는 컴퓨터가 언어를 보다 효과적으로 처리하고 분석하도록 하여, 검색, 자동 번역 또는 감정 분석과 같은 작업을 수행할 수 있게 합니다.

예를 들어, 어떤 사람이 메이투안(Meituan)에서 체인점을 열고 고객 피드백을 분석하여 제품을 개선하고 싶어한다고 가정해봅시다. 피드백 내용을 Token으로 분해하면, 일반적인 문제나 부정적인 평점을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Token은 단어와 같아 보이지만, 실제 상황은 어떨까요?

Token과 문자, 단어의 차이점과 관계.

	정의	특징	예시
문자	텍스트를 구성하는 기본 요소`	반드시 독립적으로 완전한 의미를 표현하지 않으며, 다른 문자들과 조합하여 어휘를 이룰 수 있다.	happy
단어	문자가 구성되어 일정한 의미를 표현하는 단위	정보 전달의 기본 단위로, 단일 문자보다 더 풍부한 정보를 전달한다.	I’m happy
Token	일반적으로 단어에 해당하지만 더 유동적이며, 구, 구두점, 어근, 접두사 등일 수 있다.	Token의 정의는 그 목적에 따라 달라진다; 예를 들어, 텍스트 분석, 기계 번역 등에서.	I, 'm, happy

여기까지 오면, 우리는 상당 부분 언어 본연에 대한 사람들의 이해에 의존한다는 것을 느낄 수 있습니다.

문자, 단어, Token은 기술적으로 다를 수 있지만, 텍스트 처리에서는 밀접한 관계를 가지고 있습니다. 문자는 단어를 구성하는 기본 요소이며, 단어는 Token의 요소를 형성합니다. 실제 응용에서는 Token의 인식과 사용이 문자와 단어에 대한 이해에 의존합니다.

예를 들어, 시장 추세에 관련된 보고서를 분석할 경우, Token화 과정을 통해 우리는 ‘성장’, ‘위험’, ‘기회’와 같은 키워드를 신속하게 식별하여 경영진이 보고서의 핵심 내용을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

전반적으로 Token은 컴퓨터가 텍스트를 처리하고 ‘이해’하는 데 도움을 주는 방법이며, 이는 텍스트의 자동화된 처리를 가능하게 하고, 기업이 데이터 기반 의사 결정 과정에서 언어 정보를 더 효과적으로 사용할 수 있도록 지원합니다.

그렇다면 Token은 어떻게 생성되고 처리될까요? 이는 전통적인 프로그래밍 사고 방식에서 한 발짝 나아가야 할 문제입니다.

Token 생성 및 처리

Token은 어떻게 생성되나요? 텍스트를 Token으로 변환하는 구체적인 과정.

다양한 모델에서 처리하는 방식은 다를 수 있으며, 이해를 돕기 위해 몇 가지 단계를 제시했습니다. 기업 정보화에서 데이터 가치의 우선 순위와 데이터 처리 비용을 고려하여 적절한 평가를 하는 것이 중요합니다.

예를 들어,

Token 생성

전처리

여기 일련의 예시 텍스트가 있습니다. 이 텍스트는 중국어, 영어 및 숫자가 혼합되어 있으며, 전처리해야 할 요소도 포함되어 있습니다:

2024년, AI 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 예를 들어, OpenAI는 GPT-4o 모델을 출시했습니다. 이 모델은 성능이 뛰어난 데다 <code>자연어</code>를 처리하는 데 혁신적인 발전을 이루었습니다. 하지만, 우리는 "의", "了"와 같은 정보량이 없는 일반적인 불용어를 제거해야 합니다. 이러한 기술의 세부 사항은 우리의 웹사이트를 방문하세요.

1. 불필요한 문자 제거:

   • 웹 코드 태그인 <code>와 </code>를 제거합니다. 이러한 정보는 텍스트 내에서 유용하지 않습니다.

2. 텍스트 표준화:

   • 모든 영어 문자를 소문자로 변환하여 대소문자 차이를 없앱니다. 예를 들어, “OpenAI”는 “openai”로 변환됩니다.
   • 번체자에서 간체자로 변환합니다. 만약 텍스트에 번체자가 포함되어 있다면, “發展”은 “발전”으로 변환됩니다.

3. 불용어 제거:

   • 특정한 정보를 전달하지 않는 단어는 공통적으로 인식하여 제거합니다, 예를 들어, “의”, “了” 등의 단어.

이런 전처리 단계를 거치면, 텍스트는 더 규범화되어 분할 및 Token화 처리를 용이하게 하며, 후속 분석 작업의 정확성을 높이고 효율성을 향상시킵니다.

2024년, AI 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 예를 들어, OpenAI는 GPT-4o 모델을 출시했습니다. 이 모델은 성능이 뛰어난 데다 자연어를 처리하는 데 혁신적인 발전을 이루었습니다. 하지만 우리는 일반적인 불용어를 제거해야 합니다. 이러한 기술의 세부 사항은 우리의 웹사이트를 방문하세요.

분할

분할은 말 그대로 문장에서 어휘를 분리하는 작업입니다. 우리는 지금 보석을 가지고 적절한 위치에서 자르는 것과 같습니다.

어떻게 분할할까요? 우리가 떠올리는 솔루션은 사전으로 대조하는 것입니다. 이는 역사적으로 사용된 방법 중 하나입니다. 분할한 후 대략 이렇게 됩니다:

2024 / 년 / , / AI / 기술 / 빠르게 / 발전하고 / 있습니다 / . / 예를 들어 / , / OpenAI / 는 / GPT-4o / 모델 / 을 / 출시했습니다 / . / 이 / 모델 / 은 / 성능이 / 뛰어나며 / , / 자연어 / 를 / 처리하는 / 데 / 혁신적인 / 발전을 / 이루었습니다 / .

실제 과정에서 분할은 많은 내용을 포함합니다. 크게는 몇 가지 솔루션이 있습니다:

1. 단어의 경계 결정:

   • 영어와 같은 공백으로 분리된 언어는 상대적으로 간단합니다. 영어를 읽을 때 우리는 쉽게 공백을 통해 단어의 끝과 시작을 알 수 있습니다.
   • 중국어와 같은 언어는 복잡합니다. 중국어는 연속적으로 쓰여지며 명확한 간격이 없습니다. 이때 우리는 다른 방법을 통해 어떤 글자가 의미 있는 어구를 이루는지 정해야 합니다.

2. 사전 및 규칙 사용:

   • 사전 기반 방법: 사전과 같은 큰 리스트를 통해 텍스트에서 어휘를 찾아내는 방식입니다. 이는 단순하고 알려진 방법이지만, 새로운 단어나 드문 단어는 사전에 없을 수 있습니다.
   • 규칙 기반 방법: 문법과 문맥 정보를 통해 글자 간의 관계를 판단하여 어떤 글자가 어구를 형성해야 하는지를 결정하는 방식입니다.

3. 통계 및 학습 방법:

   • 통계 데이터를 사용하여 어떤 글자나 문자가 일반적으로 함께 출현하는지 학습합니다. 이런 방법은 대량의 텍스트 데이터를 분석하여 단어의 경계를 학습하고 예측합니다.

4. 혼합 방법:

   • 실제 응용에서는 보통 여러 가지 방법을 결합하여 분할의 정확성과 적용 가능성을 향상시킵니다.

간단히 말하자면:

• 영어: 공백 및 구두점을 기반으로 분할합니다.
• 중국어: 알고리즘을 사용하여 단어 경계를 인식합니다.

중국어 분할을 위한 유용한 라이브러리인 결바 분할은 이미 4년 동안 업데이트되지 않았습니다.

전통적인 분할 로직은 특정 맥락에서의 단어의 의미와 문맥을 고려하지 않는 경우가 많습니다. 다음 예시을 봅시다:

너는/왜/총/응원하는가
너/는/왜/총/응원하는가

왜 총은 개인의 이름이며, 왜는 하나의 단어입니다. 이 미묘한 모호함이 정말 매력적입니다!

분할이 끝난 후, Token화 작업을 시작합니다.

Token화

Token화는 텍스트 데이터를 처리하는 중요한 단계로, 분할을 기반으로 텍스트 단위를 세분화하고 처리하여 후속 분석 요구에 더 잘 적응시키는 과정입니다. 아래는 제공된 텍스트를 사용하여 Token화 과정을 구체적으로 설명합니다.

1. 전문가 명칭 및 특정 평어 병합:

   • “OpenAI”와 “GPT-4 o”를 단독 Token으로 간주합니다. 이는 고유명사로 독립된 의미를 가집니다.
   • “자연어”는 전문 용어이자 구속 요소로서 하나의 Token으로 간주되어야 합니다.

2. 구두점을 독립 Token으로 처리:

   • 구두점인 쉼표(,)、 마침표(.) 및 인용부호(“)는 독립 Token으로 간주됩니다. 이는 문장의 형식과 구조에서 중요한 역할을 합니다.

3. 인용 마크 처리:

   • 빈 인용 부호 내의 공백과 같은 Token은 오류로 간주하여 제거합니다.

Token화 후 결과

2024 / 년 / , / AI / 기술 / 빠르게 / 발전하고 / 있습니다 / . / 예를 들어 / , / OpenAI / 는 / GPT-4o / 모델 / 을 / 출시했습니다 / , / 이 / 모델 / 은 / 성능 / 이 / 뛰어나며 / , / 자연어 / 를 / 처리하는 / 데 / 혁신적인 / 발전을 / 이루었습니다 / . / 하지만 / , / 나는 / 일부 / 일반적으로 / 불필요한 / 정보량 / 없는 / 불용어나 / 예를 들어 / , / , / 등등 / 제어해야 / 합니다 / . / 이러한 / 기술 / 세부 / 사항은 / 우리 / 웹사이트 / 를 / 방문하세요 / .

이 처리는 더 간결하고 의미가 있으며, 향후 NLP 작업인 텍스트 분석이나 감정 분석에서 적합하게 사용될 수 있습니다. 합리적인 Token화를 통해 우리는 텍스트의 의미와 구조적 특성을 효과적으로 포착할 수 있어, 심층 텍스트 이해 및 분석을 위한 기초에 기여합니다.

Token화와 벡터화는 밀접한 관계가 있지만 다릅니다. 벡터화는 내용이 수치로 변환되는 과정으로, 후에 설명될 것입니다.

어휘 목록의 Token 생성에서의 역할.

앞서의 분석을 통해 우리는 Token 생성 과정에서 어휘 목록의 큰 역할을 알게 되었습니다.

경계 인식, 일관성 보장, 정보 압축, 처리 속도 향상, 의미 유지:

어휘 목록을 관리하고 업데이트함으로써 Token 생성 과정을 지속적으로 최적화하고, 언어의 변화와 새로운 단어의 출현에 적응할 수 있습니다.

특수 문자(구두점, 공백) 처리.

Token 생성 과정에서 특수 문자의 처리는 특별히 주의해야 할 문제입니다. 구두점과 공백과 같은 특수 문자는 구조적 및 의미상의 중요한 기능을 가집니다:

1. 구두점: 구두점은 일반적으로 문장의 구조를 나타내는 데 사용됩니다. 예를 들어, 문장의 끝을 표시하는 마침표(.)나 목록 항목 또는 부문을 구분하는 쉼표(,)와 같은 것입니다. Token화 과정에서 구두점은 독립 Token으로 간주되며, 문장의 어조와 구조에 영향을 미치고 때로는 문장의 의미를 변경할 수도 있습니다.

2. 공백: 영어 및 라틴 문자 언어에서 공백은 단어를 구분하는 주요 수단입니다. Token화 과정에서는 공백은 일반적으로 Token으로 유지되지 않지만, 단어 경계를 결정하는 데 있어 필수적입니다. 그러나 특정 형식의 텍스트에는 미적 필드의 공백이 사용될 수 있으며, 이런 경우에는 문맥에 따라 처리 방식을 결정해야 합니다.

3. 특수 형식 문자: 탭(Tab) 및 줄 바꿈(\n)과 같은 문자도 텍스트에서 형식 제어의 역할을 합니다. 이들은 어떤 경우에는 무시되거나 특별히 처리될 수 있습니다.

이러한 특수 문자를 올바르게 처리하는 것은 텍스트가 올바르게 Token화되도록 하는 핵심 부분이며, 이들의 처리 전략은 후속 텍스트 분석 및 응용 효과에 직접적인 영향을 미칩니다. NLP 시스템을 설계할 때는 이러한 문자의 처리 로직을 신중하게 고려해 서로 다른 응용 요구와 데이터 특성에 적응할 수 있어야 합니다.

위의 내용을 통해 우리는 다양한 언어에서 Token 처리에 차이가 있음을 이해하고, 이러한 차이가 우리에게 더 나은 이해를 돕는 데 기여할 수 있습니다.

Token의 다양성과 적응성

서로 다른 언어의 Token화 방법

서로 다른 언어의 구조와 문법 차이는 Token화 방법이 높은 적응성과 유연성을 요구하게 만듭니다. 예를 들어:

• 영어 및 기타 서유럽 언어: 이러한 언어는 대개 단어 사이를 공백으로 구분하기 때문에 Token화가 상대적으로 간단합니다. 문장 “The quick brown fox”는 쉽게 공백으로 “The”, “quick”, “brown”, “fox”로 나눌 수 있습니다.

• 중국어, 일본어 및 한국어: 이러한 언어는 명확한 단어 경계가 없어 Token화가 더 복잡합니다. 중국어는 사전이나 통계 기반 모델에 의존하여 어떤 글자가 함께 의미 있는 어구를 형성하는지를 인식해야 합니다. 예를 들어, “빠르게 발전하다”는 전체적으로 하나의 Token으로 인식해야 하며, “빠르게”와 “발전하다”로 분리되면 안 됩니다.

• 아랍어 및 히브리어: 오른쪽에서 왼쪽으로 쓰여지는 이 언어는 Token화 시 문자 작성 방향뿐만 아니라 연결된 문자의 문제를 처리해야 하므로 Token화 알고리즘에 대한 특별한 요구가 있습니다.

이러한 차이를 이해하는 것은 글로벌 비즈니스에서 다국어 데이터를 더 잘 처리하고 다국어 사용자 인터페이스와 콘텐츠 생성을 최적화하여 사용자 경험 및 시장 확장을 개선하는 데 도움이 됩니다.

Token의 크기와 세분화는 어떻게 결정되나요?

Token의 크기와 세분화는 응용의 구체적인 요구와 처리의 깊이에 따라 달라집니다:

• 세분화된 Token: 일반적으로 심층 언어 이해가 필요한 경우, 감정 분석 또는 의미 검색 시 사용됩니다. 예를 들어, 복합어를 더욱 세분화하면, 모델이 언어의 미세한 의미 변화를 더 정확하게 포착할 수 있습니다.

• 거친 Token: 대량의 텍스트 데이터를 신속하게 처리하는 경우, 문서 분류나 초기 키워드 추출에 적합합니다. 거친 Token화는 처리의 복잡성을 줄이고 계산 필요성을 감소시킵니다.

Token의 세분化는 일반적으로 처리 속도와 의미의 정확성之间에서 균형을 맞추는 것을 포함합니다. 경영진이 이러한 점을 이해하면 AI 프로젝트를 시행할 때 기술과 도구 선택에 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

서로 다른 언어의 Token화 방법과 Token의 크기 및 세분화 결정 원칙을 이해하는 것이 유익할 수 있습니다:

1. AI 프로젝트 평가 개선: Token화의 복잡성과 도전을 이해하면 관련 AI 솔루션을 구입하거나 개발할 때 더 정보화된 결정을 내리게 됩니다.
2. 글로벌 운영 최적화: 다국어 환경에 적응하는 Token화 능력은 세계화 비즈니스의 성공에 필수적이며, 문화 간 통신 및 사용자 상호작용을 개선하는 데 도움이 됩니다.
3. 데이터 처리 효율성 향상: 적절한 Token 세부화를 선택하면 비즈니스 요구를 충족하면서도 데이터 처리 효율성과 비용을 최적화할 수 있습니다.

그렇다면 Token이 모델에 어떤 영향을 미칠까요?

Token과 AI 모델 성능

Token의 전략은 어느 정도 대형 모델의 문맥 공간에 영향을 미칩니다. 우리는 AI와 대화 시 여러 차례 왕복하며, 이 내용이 너무 많으면 AI가 이전 내용을 잊어버리기도 합니다. 이는 상한선으로 이해할 수 있습니다. 아래는 지난해 주요 언어 모델의 문맥 한계입니다.

출처: https://s10251.pcdn.co/pdf/2023-Alan-D-Thompson-2023-Context-Windows-Rev-0.pdf

이것은 지난 데이터이며, 아래는 Gemini의 도표입니다.

출처: https://beebom.com/gemini-1-5-pro-announced/

국내의 kimi는 100M의 pdf 파일을 처리할 수 있으며, 문맥 공간의 크기가 마케팅의 중요한 초석이 되었습니다. 그러면 어떤 영향을 미칠까요?

현재 스케일링 법칙(scalling law) 맥락에서, 다양한 Token 전략은 기본 알고리즘 조정에 속합니다. 즉, Token 전략의 조정 최적화는 추가로 GPU를 구매하는 것보다 효과적이지 않습니다.

Token이 모델 성능에 미치는 영향

Token 수가 모델의 계산 복잡도와 메모리 사용에 어떤 영향을 미치나요?

생성적 AI 모델, 즉 GPT-4와 같은 Transformer 기반 모델에서 Token 수는 모델의 처리 계산 복잡도와 메모리 사용에 직접적으로 연관됩니다. Token이 하나 증가할 때마다 모델은 더 많은 데이터 포인트를 처리해야 하며, 이는 트레이닝 및 추론 시 계산 부담을 증가시킬 뿐만 아니라 메모리 요구도 증가시킵니다. 예를 들어, 언어 모델을 훈련할 때 모델은 각 Token과 다른 모든 Token 간의 관계를 저장하고 계산해야 하므로, 이는 모델의 자기 주의 메커니즘에서 특히 두드러집니다.

사례 설명: 가정해 보겠습니다. 생성형 챗봇 프로젝트에서 입력 대화 히스토리가 지나치게 길 경우(즉, Token 수가 많으면), 모델이 응답을 생성하는 속도가 느려지고, 소모되는 계산 자원이 더 많아질 수 있습니다. 예를 들어, 대화 히스토리가 수천 개 Token을 포함할 경우, 처리 속도가 현저히 저하될 수 있으며, 특히 자원이 제한된 장치에서는 더욱 그렇습니다.

한 눈에 보기에는 이러한 대형 모델 회사들이 용량을 늘리지 않는 이유가 현실적인 이유가 분명할 것입니다. 크기가 항상 좋다는 것이 아닙니다.

더 많은 Token이 더 좋은 모델 성능을 의미하나요?

더 많은 Token이 항상 더 좋은 모델 성능을 뜻하진 않습니다. 생성적 AI에서 적절한 Token 수는 모델이 문맥을 더 정확하게 포착하고 이해하는 데 도움을 주며, 결과적으로 생성된 콘텐츠의 관련성과 정확성을 높입니다. 하지만 지나치게 많은 Token이 무관한 정보를 도입하여 모델의 효율성과 출력 품질을 저하시킬 수 있습니다.

사례 설명: 시장 보고서를 생성하는 AI 시스템에서, 정확한 Token 분할은 중요한 정보가 과도한 세부 사항에 묻히지 않도록 보장합니다. 예를 들어 시스템이 대량의 금융 뉴스에서 간결한 개요를 생성해야 하며, 너무 많은 Token은 생성된 보고서가 혼란스러워지고 핵심 정보를 포착하기 어렵게 만들 수 있습니다.

현재 대형 모델 회사의 대용량 파일 처리는 공학적으로 비슷한 클라우드 방식이 사용될 수 있습니다. A가 파일을 업로드하면, B가 업로드할 때 A 당시의 결과를 다시 처리하지 않고도 사용할 수 있습니다. 콘텐츠가 많아짐에 따라 그들만의 제품 이점을 만들어냅니다.

Token 사용 최적화

Token 수와 모델 성능 간의 균형점을 어떻게 찾나요?

여기의 Token 전략은 기본적으로 우리 일반 사용자가 Prompt를 사용할 때의 전략으로, 결과가 기대에 부합하도록 하려는 것입니다.

Token 수와 모델 성능 간의 최적 균형점을 찾는 것은 생성형 AI 모델이 효율적이며 정확하도록 보장하는 데 핵심입니다. 일반적으로 이는 시행착오를 통해 조정하고, 고급 모델 조정 기술을 사용하는 것이 요구됩니다.

사례 설명: 자동 콘텐츠 생성 시스템에서 Token 사용의 균형을 맞추는 것은 전형적인 도전입니다. 시스템은 긴 전체 텍스트에서 주요 정보를 추출하여 요약을 생성해야 할 필요가 있습니다. 이러한 경우 충분한 정보량을 유지하기 위해 적절한 수의 Token을 선택하는 것이 중요하며, 지나치게 복잡한 모델 구조를 피할 수 있습니다.

Token과 문맥 창의 관계 및 텍스트 생성 품질에 미치는 영향.

생성형 AI에서는 Token과 문맥 창의 설정이 생성 텍스트의 일관성과 논리성에 직접적인 영향을 미칩니다. 문맥 창이 크면 클수록 모델이 텍스트를 생성할 때 고려할 수 있는 과거 정보가 더 많아져, 더 일관되고 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있습니다.

사례 설명: 기술 블로그 기사를 생성하는 AI 모델을 사용한다고 가정하겠습니다. 만약 문맥 창이 너무 작게 설정된다면, 모델이 문서의 여러 부분을 효과적으로 연결하지 못하고, 생성된 콘텐츠에 논리적 단절이 생길 수 있습니다. Token 사용을 최적화하고 문맥 창의 크기를 조정함으로써 글의 질과 가독성을 현저하게 향상시킬 수 있습니다.

이제 우리가 처음 언급했던 주제로 돌아가 보죠. 응용 시스템에서는 사용자 경험이 우수해야 하지만 비용도 고려해야 합니다.

Token의 상업적 응용 및 요금 모델

먼저, 현재 대형 모델의 요금 상황을 표로 살펴보겠습니다.

일반적으로 대형 언어 모델을 사용하면 웹 대화와 API 호출로 나눌 수 있습니다. 웹에서 OpenAI를 사용하면 기본적으로 20달러의 정기 요금으로 규정되어 있습니다. 하지만 API 호출은 그렇지 않으며, 흔히 가격은 천문학적입니다.

고양이가 쥐를 잡는 게임에서, ChatGPT Plus가 있더라도 3시간 내의 회전 수 제한이 있습니다. 많은 사람들이 스파이처럼 웹을 통해 ChatGPT를 사용하려고 시도했지만 API를 사용하지 않고 이를 소스 코드로 우회하려는 시도는 대부분 막혔습니다!

한때, 통신 업체의 요금 논리는 사용 시간에 기반하였습니다. 그 때 역시 폭리 단계였으며, 이후 정액제 방식이 발전했습니다. 이제 Token 요금 방식도 유사한 이치입니다.

Token 요금 논리

왜 Token으로 요금을 부과하나요? 그 합리성과 상업 모델.

Token 요금 모델은 AI 서비스, 특히 OpenAI와 같은 언어 모델 서비스를 사용할 때 매우 일반적입니다. 이 요금 모델은 사용자 서비스의 구체적인 사용량, 즉 각 요청에서 처리되는 Token 수에 기반하여 부과됩니다.

합리성:
Token 요금 모델의 합리성은 사용자가 자원을 실제로 소모한 양을 보다 정확하게 반영할 수 있다는 점입니다. 각 Token은 모델이 처리해야 하는 정보의 단위를 나타내며, Token이 많을수록 더 많은 계산 자원을 소모하게 됩니다. 따라서 이 요금 방식은 사용자가 실제 사용량에 따라 요금을 지불하게 하며, 불필요한 낭비를 피할 수 있도록 유도합니다.

상업 모델:
상업적 관점에서, Token 요금 모델은 AI 서비스 제공업체에게 유연하고 공정한 요금 프레임워크를 제공합니다. 이를 통해 서비스 제공업체는 시스템 부하 및 운영 비용에 따라 다양한 가격 수준을 설정할 수 있어, 다양한 요구의 사용자를 유치하고 작은 개발자부터 대규모 기업까지 다양한 고객층을 지원할 수 있습니다.

Token 요금과 기타 요금 방식 비교(예: 단어 수, 문자 수, 시간)

기타 일반적인 요금 방식과 비교해보면, Token 요금은 고유한 장점과 한계가 있습니다:

• 단어 및 문자 수 요금: 이러한 요금 방식은 간단하고 명확하여 이해하기 쉽고 예산 책정이 용이합니다. 그러나 이는 처리의 복잡성과 계산 자원의 실제 사용을 고려하지 않습니다. 예를 들어, простые слова, которые содержат длинные простые предложения, могут быть менее простыми, чем обработка одного термина.

• 시간 기반 요금: 시간을 기준으로 요금을 부과하는 모델(예: 분 또는 시간 단위)은 지속적인 서비스에 적합합니다. 예를 들어, 실시간 데이터 처리 또는 온라인 학습에서요금이 불공정하거나 불정확할 수 있습니다.

Token 요금은 더 세부적인 메트릭으로, 사용자가 자원을 실제로 소비한 것을 더 공정하게 반영하는 요금을 제공합니다.

대형 모델 기업의 비용을 우리는 대략 다음으로 볼 수 있습니다:

1. 연구 개발 비용(인력+실험)
2. 훈련 비용(계산 자원+데이터 처리)
3. 배포 비용(기초 시설+저장 비용)
4. 유지 및 업데이트 비용
5. 윤리적 준수 비용(데이터 안전, 데이터 준수)
   이러한 비용이 Token을 통해 부담되는 것이 현실적이지 않은 것처럼 보일 수 있습니다. 현실적인 조건에서는 내부 관계자만 평가할 수 있습니다. 현재 단계에서 가장 적절한 평가 수단일 수 있습니다.

Token 요금의 실제 영향

서로 다른 요금 방식이 사용자와 개발자에게 미치는 영향.

Token 요금 모델은 사용자에게 API 요청을 보다 정밀하게 관리하여 비용을 제어해야 함을 의미합니다. 개발자는 효율적인 쿼리를 설계하여 여분의 Token 사용을 줄여야 하며, 각 요청의 가치를 극대화할 수 있습니다. 이러한 요금 방식은 개발자가 데이터 입력 및 처리 과정을 최적화하도록 장려하지만, 불필요한 복잡성과 초기 최적화 작업을 증가시킬 수 있습니다.

제공업체 측면에서 Token 요금은 서버 부하를 균형 있게 유지하고, 수익 예측 및 자원 배치를 최적화하는 데 도움을 줍니다. 이는 기업이 고객의 요구를 확인하고 응답할 수 있도록 제품 최적화 및 가격 조정의 피드백 메커니즘으로 작용할 수 있습니다.

비용 절감을 위한 Token 사용 최적화 방법은?

Token 사용 최적화는 비용 제어의 핵심입니다. 이를 통해 다음 방법을 실현할 수 있습니다:

• 입력 데이터 간소화: 요청을 보내기 전에 불필요한 텍스트와 여분의 데이터를 제거하고, 중요한 정보만 보유합니다.
• 효율적인 쿼리 설계: 잘 생각한 쿼리를 설계하여 너무 복잡하거나 과도하게 연결된 요청을 피합니다.
• 캐싱 전략 활용: 자주 요청받는 또는 반복적인 요청의 경우 캐시된 결과를 사용하여 백엔드 서비스에 대한 쿼리를 줄입니다.
• 모니터링 및 분석: 정기적으로 Token 소비 데이터를 분석하여 최적화 지점을 찾고, 낭비를 줄이기 위해 전략을 조정합니다.

위 방법을 통해 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 시스템의 응답 속도와 사용자 만족도를 높이며, 경쟁이 치열한 시장에서 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

Token의 상업적 가치와 응용 사례

비즈니스에서의 Token 실제 응용

기업 운영에서 Token화 기술의 적용은 데이터 처리 효율성과 결정 품질을 현저히 향상시킬 수 있습니다. 비기술 기업의 경영자들은 Token 응용을 이해함으로써 기술 투자를 더 잘 평가하고 비즈니스 혁신을 추진할 수 있습니다.

기술적 관점: 자연어 처리에서의 Token 역할

Token화는 복잡한 텍스트 데이터를 관리하기 쉬운 단위로 분해하는 기술적 과정으로, AI 시스템이 효과적인 데이터 분석 및 처리를 수행할 수 있게 합니다. 이 과정은 자연어 처리(NLP)에서 특히 중요하며, 기계가 인간 언어를 “이해”하게 만들어 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• 정보 추출: Token화는 대량 텍스트에서 법적 문서의 관련 조항을 추출하는 등 핵심 정보를 신속하게 얻는 데 도움을 줍니다.
• 감정 분석: 고객 피드백의 Token을 분석함으로써 쉽게 감정 경향을 파악하고 제품 또는 서비스를 조정할 수 있습니다.
• 자동 요약: Token화 기술은 문서 요약을 자동으로 생성하여 지식 근로자의 작업 효율성을 높입니다.

상업적 관점: 기업 가치를 강화하는 Token 역할

비즈니스 관점에서, Token은 운영 효율성을 높이는 것뿐만 아니라 새로운 비즈니스 모델 및 수익 채널을 여는 데도 기여합니다:

• 고객 상호작용 개선: Token화된 챗봇을 활용하여 24X7 고객 서비스를 제공하고, 고객 만족도를 증대시키며 서비스 비용을 줄입니다.
• 시장 분석: Token화를 활용한 처리로 기업이 시장 보고서에서 트렌드 정보를 쉽게 얻어 전략적 결정을 돕습니다.
• 개인화 추천: 이커머스 플랫폼에서 Token화 기술은 사용자의 구매 이력 및 탐색 행동을 분석하여 개인화된 제품 추천을 제공하여 거래량을 늘립니다.

실제 사례 분석

고객 서비스 챗봇

전형적인 예로는 고객 서비스 챗봇을 들 수 있습니다. 예를 들어, 대형 통신 회사가 고객의 문의를 처리하기 위해 Token화된 챗봇을 배치했습니다. 이 챗봇은 사용자의 질문을 분석하여(이미 Token화된 상태로) 정확한 답변을 신속하게 제공하거나 문제를 적합한 서비스 부서로 전달합니다.

콘텐츠 추천 시스템

미디어 및 엔터테인먼트 산업에서 콘텐츠 추천 시스템은 Token화 기술을 사용하여 사용자의 시청 또는 독서 습관을 분석하여 사용자가 관심을 가질 만한 새로운 영화, 책, 또는 기사를 추천합니다. 예를 들어, 넷플릭스의 추천 시스템은 사용자가 이전에 시청한 프로그램의 설명 Token을 분석하여 사용자가 좋아할 만한 다른 프로그램을 예측합니다.

Token의 상업적 가치와 응용 전망

기업 응용에서 Token을 이해하고 효과적으로 사용하는 것은 AI 프로젝트의 성공을 촉진하는 핵심입니다. Token의 상업적 가치와 도전에 대한 통찰력을 제공하여 전략 수립 및 기술 혁신을 이끌어나가는 것이 중요합니다.

Token의 상업적 응용

기술적 관점: Token의 역할

Token의 자연어 처리(NLP)에서의 응용은 텍스트 정보를 AI 시스템이 효과적으로 처리할 수 있게 합니다. 간단히 말해, Token화는 대량의 텍스트를 작은 처리 단위로 분해하는 과정입니다. 이 처리 단위(Token)는 기계학습 모델의 작동 기반을 제공합니다.

• 데이터 처리: 고객 문의를 처리하거나 시장 피드백을 분석하거나 대량의 문서를 관리하는 데 Token화가 복잡한 텍스트 데이터 관리를 더 쉽게 만들어줍니다.
• 효율성 향상: Token화를 통해 AI 모델이 핵심 정보를 신속하게 인식하여 결정 속도를 높이고 비즈니스 반응 속도를 향상시킵니다.

상업적 관점: Token의 경제적 가치

상업적 관점에서 Token은 기술 구현의 구성 요소일 뿐만 아니라 운영 효율성, 고객 경험 극대화 및 새로운 비즈니스 모델 개발에 직접적인 관련이 있습니다.

• 고객 서비스 최적화: Token화는 고객 서비스 자동화를 가능하게 하여 고객 요청을 빠르고 정확하게 처리하여 고객 만족도와 브랜드 충성도를 대폭 향상시킵니다.
• 개인화 마케팅: Token화를 활용한 사용자 행동 분석은 기업이 고도로 개인화 된 마케팅 콘텐츠를 제공하여 판매 전환율을สูง여주는 데 도움을 줍니다.

Token의 향후 전망과 도전 과제

미래 발전 방향

AI 기술의 발전과 함께 Token의 응용은 더욱 스마트하고 다양해질 것으로 예상됩니다:

• 다중 모드 응용: Token 기술은 텍스트 처리에 국한되지 않고, 향후 비디오, 오디오 등 멀티미디어 콘텐츠 분석으로 확장될 것이며, 보다 넓은 응용 분야를 지원할 것입니다.
• 스마트 최적화: Token 생성 및 처리 방법이 더욱 스마트해질 것으로 예상되며, AI가 자동으로 Token 크기와 수량을 조정하여 다양한 비즈니스 요구를 충족할 수 있을 것입니다.

상업적 도전과 기회

• 데이터 보안 및 개인 정보 보호: Token화 처리 과정에서 데이터 보안과 사용자 개인 정보 보호는 민감한 정보 처리 시의 주요 도전과제가 됩니다.
• 기술 통합: Token 기술을 기존 IT 시스템 및 비즈니스 프로세스에 원활하게 통합하는 것은 기술 전환을 실현하는 데 핵심입니다.
• 공정성 및 설명 가능성: Token화를 통해 도출된 AI 결정이 공정하고 투명성을 보장할 수 있도록 하여 모든 이해 관계자의 신뢰를 증진시켜야 합니다.

결론

이 글을 쓰면서, 현재의 새로운 방향에 대한 통찰력을 제공해 준 린먀오에게 감사의 인사를 전합니다 (고맙습니다), https://arxiv.org/abs/2104.12369. 화웨이 판구 모델의 실천 사례를 보면, 중국어 분야의 Token 발전은 공학적으로 치우쳐질 것이며, 이는 더욱 관찰이 필요합니다.

이 글을 쓰기 전에 Token에 대한 나의 이해는 한자가 1 Token이라는 모호한 이해에 국한되었으며, Token과 벡터화를 같은 선상에서 보기도 했습니다. 벡터화 이전에는 Token 작업이 있습니다. AI에 더 잘 적응하고 변화를 수용하기 위해, 현재 기업 응용 시스템에서 데이터를 어떻게 더 잘 활용할 수 있을지 여기가 시작점이 될 수 있습니다!

참고 링크

• https://platform.openai.com/tokenizer
• https://arxiv.org/abs/2104.12369
• https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them
• https://www.coindesk.com/learn/a-beginners-guide-to-ai-tokens/
• https://ogre51.medium.com/context-window-of-language-models-a530ffa49989
• https://cobusgreyling.medium.com/rag-llm-context-size-6728a2f44beb
• https://www.humanfirst.ai/blog/how-does-large-language-models-use-long-contexts
• https://slator.com/10-large-language-models-that-matter-to-the-language-industry/
• https://yourgpt.ai/blog/general/long-context-window-vs-rag
• https://github.com/datawhalechina/hugging-llm/blob/main/content/chapter1/ChatGPT%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%A7%91%E6%99%AE%E2%80%94%E2%80%94%E7%9F%A5%E5%85%B6%E4%B8%80%E7%82%B9%E6%89%80%E4%BB%A5%E7%84%B6.md
• https://gpt-tokenizer.dev/