쓴 교훈이 토큰화를 강타하다: LLM의 새로운 시대?

이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)에서 널리 퍼져 있는 '토큰화' 문제와 잠재적인 해결책을 탐구합니다. 바이트 페어 인코딩(BPE)과 같은 기존 토큰화 방법은 어휘를 효과적으로 압축하지만 모델의 표현 능력을 제한하고 다양한 후속 문제를 야기합니다. 이 글에서는 토큰화를 우회하려는 다양한 아키텍처, 즉 ByT5, MambaByte, Hourglass Transformers 등을 분석하고 최근 등장한 Byte Latent Transformer(BLT)에 중점을 둡니다. BLT는 바이트 시퀀스를 동적으로 분할하고 로컬 인코더와 글로벌 트랜스포머를 결합하여 계산 자원이 제한된 환경에서도 기존 모델보다 우수한 성능과 확장성을 제공합니다. 특히 문자 수준 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. BLT에는 과제도 남아 있지만, 이 연구는 LLM 개발의 새로운 방향을 제시하며 토큰화가 없는 시대를 열 가능성을 제시합니다.