토큰화가 다국어 LLM의 꿈을 가로막는 이유

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핵심 요약

LLM이 텍스트를 처리하기 위해 숫자로 변환하는 토큰화 과정이 저자원 언어와 형태소가 풍부한 언어에서 심각한 성능 저하를 야기한다. 영어 중심의 토큰화는 다른 언어의 의미 단위를 임의로 절단하여 모델이 추론 대신 형태소 복구에 자원을 낭비하게 만든다. 이를 해결하기 위해 단순한 데이터 증강보다는 토큰화 없는 아키텍처나 연속적인 전처리 레이어 도입이 필요하다.

배경

LLM 아키텍처 기초, 토큰화(BPE) 작동 원리, 형태론(Morphology) 기초

대상 독자

다국어 LLM 개발자 및 저자원 언어 NLP 연구자

의미 / 영향

현재의 토큰화 방식은 다국어 모델의 지능을 저해하는 구조적 장벽이다. 향후 텍스트를 연속적 신호로 처리하는 Token-free 아키텍처가 저자원 언어 성능 향상의 핵심이 될 것이다.

섹션별 상세

토큰화는 텍스트를 모델이 이해할 수 있는 숫자 단위로 나누는 과정이지만, 부적절한 절단면은 모델의 성능을 저하시키는 근본 원인이 된다. 의미 단위인 형태소를 무시하고 임의로 토큰을 나눌 경우, 모델은 상위 레이어에서 이를 다시 조립하는 데 과도한 연산 자원을 소모하게 된다.

저자원 언어는 높은 증식률(Fertility)이라는 '세금'을 지불하고 있으며, 이는 동일한 정보량에 대해 더 많은 토큰을 사용하게 만들어 컨텍스트 윈도우를 낭비시킨다. 이 과정에서 모델의 추론 능력 중 상당 부분이 언어 구조 복구에 할당되어 실질적인 지능 지수가 낮아지는 결과가 초래된다.

이산적 토큰화 방식은 오타나 대소문자 변화와 같은 미세한 입력 변동에 매우 취약하며, 이는 특히 학습 데이터가 부족한 언어에서 치명적이다. 'tell me'와 'tell mé'가 완전히 다른 토큰 시퀀스로 인식됨에 따라, 모델은 유사한 의미를 가진 변이형들 사이의 관계를 학습하지 못하고 성능이 급격히 떨어진다.

python

variants = [ "tell me", "Tell me", "tell  me", "tllm e", "tellme", "teell me", "tell m\u00e9" ]
base_ids = set(tok.encode(variants[0]))
for v in variants:
    ids = set(tok.encode(v))
    jaccard = len(base_ids & ids) / len(base_ids | ids)
    print(f"{v!r:20} Jaccard: {jaccard:.2f} {tok.tokenize(v)}")

입력 텍스트의 미세한 변화가 토큰화 결과와 자카드 유사도에 미치는 영향을 측정하는 코드임

하나의 토큰이 여러 언어와 맥락에서 공유될 때 발생하는 다의성(Polysemanticity) 문제는 임베딩 공간의 혼란을 야기한다. 서로 다른 형태론적 맥락에서 오는 그래디언트 업데이트가 충돌하면서 토큰 임베딩이 깨끗하게 수렴하지 못하고, 이는 모델 내부의 추론 효율성을 저해하는 요소가 된다.

토큰화 없는 아키텍처나 텍스트를 연속적인 신호로 처리하는 방식이 다국어 모델의 한계를 극복할 대안으로 주목받고 있다. DeepSeek의 OCR 성공 사례처럼 텍스트를 이미지나 바이트 단위로 직접 처리함으로써 토큰화로 인한 정보 손실과 구조적 장벽을 제거할 수 있다는 가능성이 확인되었다.

실무 Takeaway

저자원 언어 모델 구축 시 단순 데이터 추가보다 토큰화 경계가 형태소와 일치하는지 확인하는 것이 성능 향상에 더 효율적이다.
Fertility와 Compression Ratio는 토큰화 품질의 절대적 지표가 아니며, Morphological Consistency F1 같은 형태소 정렬 지표를 함께 고려해야 한다.
모델 규모(Scale)가 커지면 나쁜 토큰화의 영향을 일부 상쇄할 수 있으나, 소형 모델에서는 토큰화 최적화가 모델의 실질적 지능을 결정하는 핵심 요소다.

언급된 리소스

튜토리얼Andrej Karpathy's introduction to tokenization

논문MorphBPE

논문Tokenization Falling Short (EMNLP 2024)