728x90 Medical_NLP1 [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
