인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 아이테킨님.

OpenAIEmbeddings 모델을 사용할 때의 토크나이징 과정에 대해 설명드리겠습니다. 텍스트 데이터를 임베딩 모델에 넣기 전, 대부분의 경우 텍스트는 토크나이징 과정을 거치게 됩니다. 이 과정은 텍스트를 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 과정입니다.

1. 모델 내장 토크나이저 사용: 일반적으로 OpenAI의 모델들은 자체 내장된 토크나이저를 사용하여 입력 텍스트를 토큰으로 변환합니다. 이는 OpenAI에서 제공하는 표준화된 방법이며, 주로 Byte Pair Encoding (BPE) 또는 SentencePiece 같은 토크나이저를 사용합니다. 이러한 토크나이저는 모델 생성 시 학습된 사전(token vocabulary)을 기준으로 작동합니다.

2. 토크나이징 과정: 토크나이저는 입력 텍스트를 작은 의미 단위(토큰)로 나누고, 이 토큰들이 모델에서 처리 가능한 정수 인덱스로 변환됩니다. 이 과정은 문맥에 맞게 정확한 표현을 위해 필수적입니다.

3. 직접 입력 가능성: OpenAI의 모델 인터페이스는 보통 텍스트 자체를 입력 받아 내부에서 자동으로 토크나이징을 수행하도록 설계되어 있습니다. 따라서, 사용자가 별도로 토크나이징을 수행하지 않아도 자동으로 처리됩니다.

추가적으로, 사용자가 특정한 토크나이저를 지정해야 하는 경우는 거의 없으며, 모델이 제공하는 기본 설정을 따르는 것이 일반적입니다.

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