AI에서 토큰이란 무엇인가? 알기 쉬운 해설

요약

토큰은 AI 시스템이 언어를 이해하고 생성하는 데 사용하는 최소 단위의 텍스트로, 단어 전체, 단어의 일부, 글자, 혹은 짧은 구를 나타낼 수도 있습니다. 처리하기 전에 텍스트는 토큰화되어 의미 있는 세그먼트로 쪼개지며, 이를 통해 모델은 패턴을 인식하고 알려진 조각들을 조합하여 낯선 단어를 이해할 수 있습니다. 토큰이 단어 및 글자와 다른 점은 연산 효율성에 최적화되어 있어, 모델이 어휘 크기를 관리하고, 언어 전반의 패턴을 감지하며, 메모리 제약 내에서 작동할 수 있도록 해주기 때문입니다. 또한 토큰은 모델이 기억할 수 있는 정보의 양에 영향을 미치고 비용, 응답 시간, 출력 품질에 영향을 주는 컨텍스트 윈도우와 같은 실질적 한계를 정의합니다. 개발자와 데이터 아키텍트에게 토큰의 이해는 효율적인 프롬프트를 설계하고, 검색을 위해 데이터를 구조화하며, 실제 AI 애플리케이션에서 성능, 지연 시간, 인프라 요구 사항을 예측하는 데 필수적입니다.

AI에서 토큰이란 무엇인가요?

토큰은 AI 모델이 읽고 처리하는 텍스트의 기본 단위입니다. 인간이 텍스트를 단어 단위로 읽는 반면, AI 모델은 텍스트를 토큰 단위로 읽습니다.

토큰을 의미의 조각이라고 생각해보세요. “I don’t”이나 “thank you”처럼 짧고 흔한 구절일 수도 있습니다. 때로는 “cat”이나 “the”처럼 토큰이 단어 하나와 완벽하게 대응하기도 합니다. 또는 토큰이 “-ing” 같은 접미사, 단일 문자, 심지어 공백을 나타내는 등 단어보다 더 작을 수도 있습니다.

각 고유 토큰에는 벡터로 알려진 고유한 식별 번호가 할당됩니다. 따라서 AI에게 문장은 언어의 흐름이 아니라 일련의 숫자입니다. AI에 프롬프트를 입력하면 시스템은 텍스트를 변환합니다 숫자 목록으로 변환하고, 이를 처리하여 가장 가능성이 높은 다음 숫자를 예측한 후, 다시 읽을 수 있는 텍스트로 변환합니다.

토큰화가 작동하는 방식

토큰화 AI가 텍스트를 인식하기 전에 일어나는 번역 과정으로, 인간의 언어와 기계의 논리 사이의 다리 역할을 합니다.

AI 모델에 문장을 입력하면 토크나이저는 그 원본 텍스트를 더 작은 조각들로 나눕니다. 토크나이저는 문자열을 분석하고 미리 정의된 어휘를 바탕으로 문자들을 그룹화하는 가장 효율적인 방법을 찾아냅니다.

예를 들어, “토큰화”라는 단어를 생각해 봅시다.”

• 인간은 한 단어를 본다.
• 토크나이저는 “token”과 “ization”이라는 두 개의 토큰을 볼 수 있습니다.”

이 현상은 모델이 “token”이 흔한 개념이고 “ization”이 흔한 접미사라는 것을 학습했기 때문에 발생합니다. 이렇게 단어를 쪼갬으로써, 모델은 사전에서 “tokenization”을 별개이고 독특한 항목으로 통째로 암기할 필요 없이 어근의 의미와 변화형을 이해할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 친숙한 부분들로 단어를 쪼개어 자주 보지 못한 단어들도 이해할 수 있게 됩니다.

토큰화에는 여러 가지 접근 방식이 있지만, 대부분의 현대 대규모 언어 모델(LLM)은 서브워드 토큰화(하위 단어 토큰화)를 사용합니다. 이 방법은 (너무 세분화된) 문자 기반 분석과 (방대하고 관리하기 어려운 어휘 집합이 필요한) 단어 기반 분석 사이의 균형을 유지합니다.

토큰 대 단어 대 글자

토큰이 단어 및 글자와 어떻게 다른지 이해하는 것은 AI 시스템이 컨텍스트 제한, 비용, 성능 등의 요인과 관련하여 왜 그렇게 작동하는지 설명하는 데 도움이 됩니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다.

	그들이 나타내는 것	인간이 그것들에 대해 생각하는 방식	AI가 그것들을 사용하는 방법
토큰	단어, 하위 단어, 문자 또는 기호	직관적이지 않음	언어 이해 및 생성을 위한 최적화된 유닛
단어	완전한 언어 단위 (예: “데이터베이스”)	의미의 기본 단위	종종 너무 융통성이 없고 어휘 중심적입니다
캐릭터	개별 문자나 기호 (예: “c”, “@”, “7”)	단독으로 고려되는 경우는 드문	효율적인 언어 모델링에는 너무 세밀함

 

토큰이 인간에게 직관적이지 않은 이유
토큰은 사람이 아닌 기계를 위해 설계되었기 때문에 직관적이지 않습니다. 하나의 단어가 여러 개의 토큰으로 쪼개질 수도 있고, 짧은 구나 흔한 단어는 단 하나의 토큰으로 표현될 수도 있습니다. 토큰화를 지배하는 규칙은 문법이나 의미보다는 언어의 통계적 패턴에 기반합니다.

결과적으로 단어 수가 같은 두 문장이 매우 다른 토큰 수를 생성할 수 있으며, 단 한 글자를 추가하거나 제거하는 것만으로도 텍스트가 토큰화되는 방식이 예기치 않게 바뀔 수 있습니다. 이러한 괴리 때문에 개발자들은 프롬프트, 토큰 제한 또는 비용을 다룰 때 종종 예상치 못한 상황을 마주하게 됩니다.

LLM이 토큰을 사용하는 이유

엔지니어들이 왜 컴퓨터에게 통단어를 읽는 법을 가르치지 않았는지 궁금할 수도 있습니다. 그 해답은 효율성, 확장성, 그리고 패턴 인식에 있습니다.

효율성과 어휘 관리

인공지능이 모든 활용형, 속어, 오타를 포함하여 영어의 모든 유효한 단어를 하나도 빠짐없이 배워야 한다면, 그 사전은 수백만 개의 항목으로 이루어질 것입니다. 이는 처리하는 데 방대한 양의 메모리와 컴퓨팅 파워를 필요로 할 것입니다.

토큰을 사용함으로써 모델은 훨씬 더 작은 어휘 집합(일반적으로 5만~10만 개의 고유 토큰)을 유지할 수 있습니다. 우리가 단 26개의 알파벳을 사용하여 영어의 모든 단어를 만드는 것처럼, 이 제한된 구성 요소 세트를 통해 모델은 어떤 언어로든 거의 모든 단어를 구성할 수 있습니다.

LLM이 단어의 의미를 더 잘 이해하도록 돕기 위해, 그 과정은 임베딩 토큰 간의 관계를 나타내는 방식으로 LLM 내에 벡터를 전략적으로 배치합니다.

언어 간 패턴 인식

토큰은 모델이 특정 단어를 초월하는 패턴을 식별하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, “un-”이 대개 단어의 의미를 반전시킨다는 것을 아는 것은 강력한 패턴입니다. “un-”을 토큰으로 취급함으로써, 모델은 각 단어를 완전히 별개의 개념으로 학습할 필요 없이 그 논리를 “undo”, “unhappy”, “unbelievable”에 적용할 수 있습니다.

메모리 제약

컴퓨터는 유한한 메모리를 가지고 있습니다. 텍스트를 글자 단위로 처리하는 것은 너무 느리고 모델이 기억하기에는 너무 긴 시퀀스를 생성합니다. 단어 단위로 처리하는 것은 어휘의 방대한 크기로 인해 연산 집약적입니다. 토큰은 이를 제공합니다 “골디락스 솔루션유연성을 유지하기에 충분히 짧으면서도, 정보를 효율적으로 담아낼 수 있을 만큼 깁니다.

토큰 제한 및 컨텍스트 창

모든 AI 모델에는 컨텍스트 윈도우가 있습니다. 이는 모델이 단기 기억에 한 번에 담을 수 있는 최대 토큰 수입니다.

컨텍스트 윈도우에는 세 가지가 포함됩니다.

1. 시스템 지침 (AI에게 행동 방식을 알려주는 숨겨진 규칙)
2. 현재 대화 기록
3. AI가 생성한 응답(출력)

모델의 컨텍스트 창이 8,000토큰(약 6,000단어)이고 대화가 그 한도를 초과하면, 모델은 채팅의 가장 앞부분을 잊어버리게 됩니다. 이것은 TV의 스크롤 뉴스 자막과 같아서, 가장 오래된 데이터가 사라지고 최신 데이터가 들어올 자리를 만들게 됩니다.

이러한 제한이 존재하는 이유는 무엇인가요?
결국 연산 비용의 문제입니다. 표준 트랜스포머 모델에서는 대화 내의 모든 단어가 다른 모든 단어와 비교되어야 합니다. 즉, 토큰 수가 두 배로 늘어나면 작업량은 대략 네 배로 늘어난다는 뜻입니다.

또한, 하드웨어 인프라스트럭처는 모델이 활성 메모리(RAM)에 한 번에 유지할 수 있는 “상태”의 양을 제한합니다. 컨텍스트 윈도우가 점점 커지고 있지만(일부 모델은 이제 100만 개 이상의 토큰을 지원함), 유한한 한계는 영구적인 아키텍처 제약으로 남아 있습니다.

토큰이 비용, 지연 시간, 성능에 미치는 영향

AI 세계의 화폐인 토큰은 AI 시스템의 작동 방식을 직접적으로 결정합니다. 실질적으로 사용하는 토큰의 수는 비용, 모델의 응답 속도, 그리고 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.

추론 비용

대부분의 AI 제공업체는 사용된 토큰 수를 기준으로 개발자에게 비용을 청구합니다. 입력 토큰(모델에 보내는 내용)에 대해 일정 요금을 지불하고, 일반적으로 출력 토큰(모델이 작성하는 내용)에 대해 더 높은 요금을 지불합니다. 간결한 프롬프트는 비용을 절약합니다. 장황하고 두서없는 응답은 비용을 증가시킵니다.

지연 시간

지연 시간은 AI가 응답하는 데 걸리는 시간을 의미합니다. AI 모델은 한 번에 하나의 토큰씩 순차적으로 텍스트를 생성합니다. 복잡한 에세이를 요청하면, 모델은 수천 개의 토큰을 한 번에 하나씩 생성해야 합니다. 이것이 텍스트가 화면에 스트리밍되는 방식으로 나타나는 이유입니다. 답변에 더 많은 토큰이 필요할수록, 더 오래 기다리게 됩니다.

성능과 정확도

토큰 밀도에는 최적점이 있습니다. 컨텍스트 창에 너무 많은 정보를 억지로 채워 넣으려고 하면 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 이 현상은 “중간에서의 상실(lost in the middle)”로 알려져 있습니다. 모델이 ~라는 이유만으로 할 수 있다 100,000개의 토큰을 수용한다고 해서, 토큰 #50,000에 묻혀 있는 특정 사실을 완벽하게 재현할 수 있다는 의미는 아닙니다. 토큰 사용을 적절히 관리해야 모델이 항상 정교한 상태를 유지하며 관련 데이터에 집중할 수 있습니다.

개발자와 데이터 아키텍트에게 토큰화가 중요한 이유

일반 사용자에게 토큰은 단지 과금 단위일 뿐이지만, 개발자와 데이터 아키텍트에게는 핵심적인 설계 제약 사항입니다.

프롬프트 엔지니어링

개발자들은 토큰 효율적인 프롬프트를 설계해야 합니다. 50개 토큰으로 표현할 수 있는 내용을 500개 토큰을 사용하는 프롬프트는 예산과 처리 시간의 낭비입니다. 아키텍트들은 종종 오버헤드를 줄이기 위해 불필요한 형용사와 서식을 제거하며 프롬프트를 최적화하는 데 시간을 할애합니다.

데이터 저장 및 검색

현대 AI 애플리케이션에서 시스템은 종종 질문에 답변하는 데 도움을 주기 위해 회사 데이터베이스에서 데이터를 검색합니다. 이 과정을 무엇이라고 부릅니다 검색증강 생성 (RAG). 하지만 토큰 제한 때문에 아키텍트는 전체 데이터베이스를 AI 프롬프트에 그냥 덤프할 수 없습니다.

대신에 그들은 반드시 해야 합니다 덩어리 데이터를 토큰 제한 내에 깔끔하게 맞도록 더 작은 조각으로 나누는 방식입니다. 이 문서들을 어떻게 분할하느냐에 따라 AI가 사용자의 질문에 답하기 위한 올바른 맥락을 파악할 수 있는지 여부가 결정됩니다. 이 분야에 대해 더 깊이 파고들고 싶다면, 다음은 방법에 대한 단계별 가이드입니다. RAG용 데이터 준비하기.

자연어 처리(NLP) 작업 부하

토큰을 이해하면 엔지니어가 부하를 예측하는 데 도움이 됩니다. 고객 지원 봇이 하루에 10,000건의 문의를 처리해야 하고 각 문의가 평균 500토큰인 경우, 팀은 코드를 단 한 줄도 작성하기 전에 서버 비용과 지연 시간 요구 사항을 정확하게 예측할 수 있습니다.

주요 시사점 및 관련 자료

토큰은 보이지 않는 원자들입니다 생성형 AI, 모델이 유머를 이해하는 방식부터 스타트업이 서버 비용으로 얼마를 지불하는지까지 모든 것을 좌우합니다. AI가 단어가 아닌 숫자를 읽는다는 것을 이해함으로써, 더 나은 프롬프트를 작성하고, 오류를 더 효과적으로 해결하며, 현재 기술의 한계를 파악할 수 있습니다. 우리는 토큰 경제학이 오늘날의 클라우드 스토리지만큼 IT 예산에 중요해지는 시대로 나아가고 있습니다.

주요 내용

1. 토큰은 청크입니다: 짧은 구, 한 단어, 단어의 일부, 심지어 공백일 수도 있습니다.
2. 1:1 아님: 하나의 토큰이 하나의 단어와 같은 것은 아닙니다. (750단어를 표현하는 데 대략 1,000개의 토큰이 필요합니다.).
3. 효율성 토큰을 사용하면 모델이 제한된 메모리로 방대한 어휘를 관리할 수 있습니다.
4. 컨텍스트 윈도우: 모든 모델에는 한 번에 기억할 수 있는 대화량에 대한 엄격한 한계가 있습니다.
5. 비용: 입력(읽기)과 출력(쓰기) 모두 토큰 단위로 요금이 청구됩니다.
6. 속도 지연 시간은 모델이 순차적으로 생성해야 하는 토큰 수에 따라 달라집니다.
7. 개발 Building AI apps requires strict management of token budgets and data chunking.

To learn more about topics related to AI and the valuable role of tokens, check out these resources:

관련 리소스

• A Guide to Vector Search – Blog
• 생성형 AI 개발 가이드 – 블로그
• What Are Embedding Models? An Overview – Blog
• From Concept to Code: LLM + RAG With Couchbase – Blog
• Building GenAI Applications With Couchbase Capella – Blog
• AI Use Cases With NoSQL Databases – Use Cases

자주 묻는 질문

Why do AI models use tokens instead of raw text? Computers can’t process raw text; they can only process numbers. Tokens provide a standardized way to convert text into numerical sequences that preserve meaning while keeping the dataset manageable for the processor.

How many tokens can an AI model process at once, and why do limits exist? Processing limits depend on the model. Some accept 4,000 tokens, while others handle a million or more. Limits exist because requirements for RAM and computational power grow exponentially as the text produced gets longer.

Do different AI models use different tokenization methods? Yes. A sentence processed by GPT-4 might result in a different number of tokens than the same sentence processed by Claude or Llama. Each model uses a specific tokenizer trained for its architecture.

How do tokens impact prompt length and response quality? If your prompt uses too many tokens, you leave less room for the AI’s response within the context limit. Additionally, extremely long prompts can sometimes dilute the model’s focus, leading to less accurate answers.

Can the same sentence produce a different number of tokens across models? Yes. Because different companies train their tokenizers differently, one might treat “hamburger” as a single token, while another might split it into “ham” and “burger.”

How can developers optimize prompts to use fewer tokens? Developers can remove filler words (“the,” “a,” “that”), avoid repeating instructions, use concise formatting, and strip out unnecessary whitespace. Writing clear, direct instructions is the best way to save tokens.