대규모 언어 모델(LLM)의 기초 탐구: 토큰화와 임베딩

다음은 제공된 텍스트의 한국어 번역입니다. "ChatGPT나 Bard와 같은 다양한 제네레이티브 AI 도구가 어떻게 복잡한 질문에 효율적으로 대답할 수 있는지 궁금해 본 적이 있나요? 질문을 처리하고 데이터의 크기가 크더라도 인간과 같은 응답을 생성하기 위해 어떤 과정이 일어나는지 살펴보겠습니다. 제네레이티브 AI 시대에서 자연어 처리는 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 방법에 중요한 역할을 합니다. 이러한 기술의 응용 분야는 스마트 챗봇, 번역, 감성 분석, 지식 베이스 개발 등 다양한 구현을 통해 나타납니다. 이러한 제네레이티브 AI 응용 프로그램을 구현하는 중심 주제는 다양한 소스에서 데이터를 저장하고 질의하여 인간 언어 응답을 생성하는 것입니다. 하지만 내부적으로 어떻게 작동할까요? 이 기사에서는 인간의 질의를 이해하고 지식 베이스를 응답으로 변환하는 데 중요한 역할을 하는 토큰화와 임베딩의 개념을 탐구해 보겠습니다."