Byte Pair Encoding
Byte Pair Encoding
Byte Pair Encoding(BPE, 바이 쌍 인코딩)은 자연 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 하위 단어(Subword) 토큰화 기법 중 하나로, 언어 어휘를 고정된 크기의 어휘 집합(Vocabulary)으로 효율적으로 압축하고, 미등록 단어(Out-of-Vocabulary, OOV) 문제를 완화하는 데 효과적입니다. 특히, 기계 번역, 언어 모델 학습, 텍스트 생성 등의 딥러닝 기반 NLP 태스크에서 자주 활용됩니다.
개요
BPE는 원래 1990년대에 데이터 압축 기법으로 제안되었으나, 이후 Sennrich et al. (2016)이 이를 NLP의 토큰화 방법으로 재해석하여 기계 번역 분야에 적용하면서 주목받게 되었습니다. BPE는 단어를 더 작은 의미 있는 하위 단위(Subword units)로 분해함으로써, 어휘의 크기를 제어하면서도 다양한 형태의 단어를 유연하게 표현할 수 있도록 합니다.
BPE의 핵심 아이디어는 가장 자주 등장하는 바이트 쌍(또는 문자 쌍)을 반복적으로 병합하여 새로운 토큰을 생성하는 것입니다. 이 방식은 어휘의 빈도 기반 학습을 통해, 자주 등장하는 단어 조합을 하나의 토큰으로 처리함으로써 토큰 수를 줄이고 처리 효율성을 높입니다.
BPE의 작동 원리
1. 초기 설정
BPE는 문자(Character) 또는 바이트 단위에서 시작합니다. 예를 들어, 영어의 경우 각 단어를 구성하는 기본 문자(a, b, c, ...)가 초기 토큰 집합이 됩니다. 각 단어 끝에는 특수 종료 기호(예: _)를 붙여 단어 경계를 명확히 합니다.
예:
"low" → "l o w _"
"lower" → "l o w e r _"
2. 빈도 기반 병합
BPE는 다음과 같은 반복적인 절차를 거칩니다:
- 전체 텍스트에서 모든 인접한 토큰 쌍(예: "l" + "o")의 빈도를 계산합니다.
- 가장 빈도가 높은 쌍을 하나 선택합니다 (예: "l"과 "o"가 자주 함께 등장하면 "lo"를 새로운 토큰으로 정의).
- 해당 쌍을 새로운 토큰으로 병합하고, 텍스트 내에서 이를 반영합니다.
- 이 과정을 지정된 횟수만큼 반복하거나, 목표 어휘 크기에 도달할 때까지 수행합니다.
이 과정을 통해 자주 등장하는 문자 조합이 점진적으로 하나의 토큰으로 통합됩니다.
3. 어휘 생성
BPE 학습 후에는 고정된 크기의 어휘 집합이 생성됩니다. 이 어휘는 다음과 같은 특징을 가집니다:
- 자주 등장하는 단어는 그대로 유지 (예: "the", "and").
- 드물게 등장하는 단어는 하위 단어로 분해 (예: "running" → "run" + "ning").
- 접두사, 접미사 등 형태소 단위로 분리 가능.
BPE의 장점
- 미등록 단어 문제 해결: 모든 단어가 어휘에 포함되지 않아도, 하위 단어 조합으로 표현 가능.
- 효율적인 토큰화: 긴 단어도 적은 토큰 수로 표현 가능.
- 다국어 지원: 언어에 따라 문자 집합만 조정하면 다양한 언어에 적용 가능.
- 압축 효과: 반복되는 문자 조합을 하나의 토큰으로 처리하여 메모리 및 계산 효율 향상.
BPE의 단점
- 의사 형태소 생성 가능성: 빈도 기반으로 병합되기 때문에 의미 없는 조합이 토큰화될 수 있음 (예: "ing"는 의미 있지만, "lo" + "w"는 "low" 외에는 의미 없을 수 있음).
- 학습 데이터에 민감: 학습 코퍼스의 분포에 따라 생성되는 어휘가 달라짐.
- 토큰화 불일치: 동일한 단어라도 문맥에 따라 다른 방식으로 분해될 수 있음.
활용 사례
BPE는 다음과 같은 주요 모델 및 시스템에서 사용됩니다:
- GPT 시리즈 (OpenAI): GPT-2, GPT-3 등에서 BPE 기반 토크나이저 사용.
- RoBERTa: BERT의 변형 모델로, BPE를 기반으로 토큰화 수행.
- 기계 번역 시스템: 특히 다국어 번역에서 어휘 공유를 위해 BPE가 유리.
예시 (GPT-2의 BPE 어휘 일부):
" hello" → 토큰 ID: 31373
" world" → 토큰 ID: 995
" running" → " run" + "ning"
참고 자료 및 관련 문서
- Sennrich, R., Haddow, B., & Birch, A. (2016). Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL).
- Radford, A. et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI.
- 관련 기법:
- WordPiece (BERT에서 사용)
- Unigram Language Model (SentencePiece에서 사용)
- SentencePiece: BPE 및 Unigram 기반의 토크나이저 도구
BPE는 현대 자연어 처리의 핵심 기반 기술 중 하나로, 대규모 언어 모델의 발전에 기여한 중요한 토큰화 방법입니다.
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