라마 4는 한국어에 가장 친화적인 오픈소스 모델입니다.

Sionic AI 리서치 팀에 따르면, 지난 일요일 메타가 공개한 라마 4 Llama 4 는 한국어에 가장 친화적인 오픈소스 모델입니다.

llama4의 토크나이저 구성이 한국어 표현 관점에서 기존 Llama3.3 대비 2.5배, 그리고 지금까지 한국어 지원 비율이 가장 높던 Qwen 대비해서도 크게 개선되었음을 알 수 있습니다.

이러한 한국어 BPE 토큰을 이해한다면 다양한 디바이스에서의 (NPU, GPU, FPGA) 구현과 저수준, 고성능이 필요한 토큰 생성 전략에 직접적으로 큰 도움이 될 수 있습니다. 특히 중국어와 같이 이상한 언어가 생성되는 문제를 해결할 수 있습니다.

Sionic Llama4 Token Editor는 Llama, Qwen 계열 모델의 토크나이저를 분석하고, 특정 범주의 토큰 가중치를 조정할 수 있는 도구입니다.

• 토큰 분류: 한글, 영문, 특수문자 등 다양한 범주의 토큰을 전수 조사하여 분류합니다.
• 가중치 조정: 분석된 토큰 리스트를 바탕으로, 한글 토큰의 로그 확률을 상향 혹은 하향 조정할 수 있어 모델의 생성 결과에 직접적인 영향을 줄 수 있습니다.
• JSON 및 텍스트 출력: 전체 분석 결과를 JSON 파일로 저장하고, 분류된 토큰 ID 목록과 미분류 토큰 ID 목록을 텍스트 파일로 별도 출력합니다.

GitHub Repository는 여기에서 확인할 수 있습니다.
https://github.com/sionic-ai/Llama4-Token-Editor