728x90 LLM_Optimization2 [PYTHON] LLM Context Window 확장 해결을 위한 RoPE Scaling vs ALiBi 2가지 기법 차이와 구현 방법 거대 언어 모델(LLM)의 한계를 결정짓는 가장 중요한 요소 중 하나는 바로 컨텍스트 윈도우(Context Window)입니다. 모델이 한 번에 처리할 수 있는 토큰의 양이 늘어날수록 긴 문서 요약, 복잡한 코드 분석, 그리고 정교한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축이 가능해집니다. 본 포스팅에서는 학습 시의 한계를 넘어 추론 시 컨텍스트를 확장하는 핵심 기술인 RoPE Scaling과 ALiBi의 이론적 차이를 분석하고, 파이썬으로 이를 직접 구현하는 7가지 실무 방법을 제시합니다.1. 컨텍스트 확장의 난제: 외삽(Extrapolation) 문제 해결대부분의 트랜스포머 모델은 학습할 때 설정한 최대 시퀀스 길이(예: 2048 토큰)를 넘어서는 순간 성능이 급격.. 2026. 4. 25. [PYTHON] 특수 도메인 성능 해결을 위한 BPE vs SentencePiece 2가지 토크나이저 차이와 최적화 방법 거대 언어 모델(LLM)이 의료, 법률과 같은 전문적인 특수 도메인에서 기대 이하의 성능을 보이는 가장 근본적인 원인 중 하나는 바로 토크나이저(Tokenizer)에 있습니다. 범용적인 데이터로 학습된 토크나이저는 전문 용어를 의미 없는 파편(Subwords)으로 쪼개어 버려 모델의 이해도를 떨어뜨립니다. 본 가이드에서는 BPE(Byte Pair Encoding)와 SentencePiece의 기술적 차이를 심층 분석하고, 파이썬을 이용해 전문 도메인 성능을 200% 이상 끌어올리는 7가지 실무 방법을 제시합니다.1. 특수 도메인에서의 토큰화 난제: 의미론적 붕괴 해결의료 도메인의 "Encephalopathy(뇌병증)"나 법률 도메인의 "Easement(지역권)"와 같은 단어들은 일반 토크나이저를 거치면 .. 2026. 4. 24. 이전 1 다음 728x90
