Human: 바이트 쌍 인코딩[1][2](BPE) 또는 디그램 코딩[3]은 시퀀스에서 가장 일반적인 연속 바이트 쌍의 데이터를 시퀀스 내에 존재하지 않는 바이트로 대체하는 간단하고 강력한 데이터 압축 방식입니다. 원본 데이터를 재구축하려면 대체된 바이트의 조회 테이블이 필요합니다. 이 알고리즘은 1994년 2월 필립 게이지가 C 사용자 저널의 "데이터 압축을 위한 새로운 알고리즘"이라는 기사에서 처음 공개적으로 설명했습니다.[4]

이 기술의 변형은 여러 자연어 처리(NLP) 영역에서 토큰화와 같은 애플리케이션에 유용하게 사용되어 왔으며, Google의 SentencePiece[5]와 OpenAI의 GPT-3에서 볼 수 있습니다.[6] 여기서 목표는 데이터 압축이 아니라 특정 언어의 텍스트를 토큰화하여 고정 크기의 토큰 어휘에서 가변적인 용어 시퀀스를 생성하는 것입니다. 일반적으로 대부분의 단어는 단일 토큰으로 인코딩되고, 희귀한 단어는 몇 개의 토큰 시퀀스로 인코딩되며, 이 토큰은 의미 있는 단어 부분을 나타냅니다. 이러한 텍스트의 토큰 변환은 서브워드 단위와 같은 바이트 쌍 인코딩의 변형에서 찾을 수 있습니다.[7]

바이트 쌍 인코딩은 단순성과 속도로 인해 NLP 작업에 적합하며, BPE는 용어의 토큰화에 적합하고 계산 오버헤드가 크지 않으며 일관성을 유지하여 신뢰할 수 있습니다. 
다음은 암호화를 위한 바이트 쌍 인코딩에 대한 설명인데, 이 개념은 압축 외에 어떤 이점이 있나요? 

Assistant: 압축 외에 바이트 쌍 인코딩의 다른 용도로는 토큰화를 들 수 있습니다.  토큰화는 자연어 처리에서 단어의 토큰을 인코딩하여 NLP 작업의 단순성과 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다.</s>