인공지능 - Chunk의 어원과 LLM 용어로서의 사용

Chunk의 어원과 LLM 용어로서의 사용

1. 어원 및 일반적 의미

• 어원: “Chunk”라는 단어는 17세기 중반에 처음 사용된 것으로, 주로 “큰 덩어리” 또는 “두꺼운 조각”을 의미합니다. 이 단어는 고대 북유럽어에서 유래했으며, 영어에서 “덩어리”나 “조각”을 나타내는 말로 정착되었습니다.

• 일반적 의미: 일상에서 “chunk”는 물리적으로 분리되거나 떼어진 큰 덩어리나 조각을 의미합니다. 예를 들어, 빵 한 덩어리나 초콜릿의 큰 조각을 가리킬 때 사용할 수 있습니다. 또한, 어떤 큰 것을 작은 부분으로 나누는 것을 의미하기도 합니다.

2. 컴퓨터 과학 및 텍스트 처리에서의 “Chunk”

• 컴퓨터 과학: 컴퓨터 과학에서 “chunk”는 데이터를 관리하기 위해 큰 데이터 덩어리를 작고 다루기 쉬운 부분으로 나누는 것을 의미합니다. 예를 들어, 메모리 관리에서 데이터를 chunk로 나누어 처리하거나, 파일 시스템에서 큰 파일을 작은 청크로 분할하여 저장하고 관리하는 방법이 있습니다.

• 자연어 처리(NLP): 자연어 처리에서 chunk는 텍스트나 문장을 일정한 크기로 나눈 조각을 의미합니다. 예를 들어, 긴 텍스트를 처리할 때 모델이 효율적으로 처리할 수 있도록 텍스트를 여러 chunk로 나누어 입력하거나, 문장 안에서 특정 구문(예: 명사구, 동사구 등)을 식별하여 해당 구문을 chunk로 분류하기도 합니다.

3. LLM에서의 “Chunk”

LLM(Large Language Models)에서 “chunk”라는 용어는 다음과 같은 여러 상황에서 사용됩니다.

• 텍스트 전처리: LLM은 긴 텍스트를 한꺼번에 처리할 수 없거나, 메모리 한계를 고려해 효율적으로 텍스트를 처리하기 위해 긴 텍스트를 여러 부분으로 나눕니다. 이 때 나뉘어진 각 부분을 “chunk”라고 부릅니다. 예를 들어, 긴 문서나 책을 chunk 단위로 나누어 모델에 입력할 수 있습니다.

• 데이터셋 처리 및 학습: LLM을 훈련시킬 때, 데이터를 작은 배치로 나누어 처리하는데, 이때의 각 배치나 부분 데이터를 “chunk”로 부를 수 있습니다. 이는 메모리 효율을 높이고, 계산 자원을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

• 문맥 창(context window): 많은 LLM은 한 번에 처리할 수 있는 텍스트의 길이에 제한이 있습니다(이를 문맥 창이라고 함). 이 문맥 창보다 긴 텍스트를 처리할 때, 텍스트를 여러 chunk로 나누어 처리합니다. 각 chunk는 모델의 문맥 창 안에 들어갈 수 있는 최대 크기의 텍스트입니다.

• 언어 모델링: LLM에서 텍스트를 생성할 때, 특히 긴 응답이나 텍스트를 생성하는 경우, 모델은 텍스트를 점진적으로 생성하며 이를 여러 chunk로 나누어 처리할 수 있습니다. 이는 생성 과정에서 메모리 사용을 효율적으로 관리하기 위해 필요합니다.

4. 결론

“Chunk”는 본래 큰 덩어리나 조각을 의미하는 단어로, 컴퓨터 과학 및 자연어 처리 분야에서 텍스트나 데이터를 관리하기 위해 큰 데이터를 작은 단위로 나누는 과정에서 사용됩니다. LLM에서 “chunk”는 특히 긴 텍스트나 데이터를 모델이 효과적으로 처리할 수 있도록 나누는 작은 단위를 가리키며, 학습, 전처리, 생성 과정에서 매우 중요한 역할을 합니다.