Token-Level Filtering

개요

대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 텍스트 생성에서는 응답의 정확성, 품질, 다양성, 안전성을 제어하는 다양한 기법이 존재합니다. 그중에서도 가장 낮은 수준에서 작동하는 핵심 기술이 바로 **Token-Level Filtering(토큰 단위 필터링)**입니다. 이 기법은 모델이 출력할 다음 토큰 후보군에 대해 사전 정의된 기준으로 필터링 및 재정렬하여, 결과물의 품질을 정밀하게 제어할 수 있도록 합니다.

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1. 개념 및 정의

Token-Level Filtering은 LLM이 다음 토큰을 예측할 때 출력하는 확률 분포(logits 또는 softmax 확률)에서, 부적절하거나 품질이 낮은 토큰을 제거 또는 확률 재조정하는 과정입니다. 이 과정은 디코딩 단계에 직접 개입하여, 단어 수준의 편향 제어, 위험 응답 억제, 스타일 조정 등에 활용됩니다.

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2. 특징

항목	Token-Level Filtering	일반 샘플링	Top-k/Top-p Sampling
작동 위치	토큰 확률 분포 직후	확률 분포 그대로 사용	상위 k/p 확률 내 선택
필터링 기준	안전성, 품질, 금지어, 문맥 등	없음	확률 크기만 기준
제어 가능성	매우 높음	낮음	중간
생성 결과 품질	일관성 및 안전성 향상	다양성 확보 중심	품질-다양성 균형

Token-Level Filtering은 샘플링이나 빔서치와 함께 혼용되어 적용됩니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
Logits Filtering Function	출력 확률 분포 가공 함수	금지 토큰 제거, 확률 조정 등 수행
Blocklist	필터링 대상 단어 리스트	금지어, 욕설, 위험 콘텐츠 제거용
Quality Classifier	유해/무의미/낮은 품질 토큰 분류	의미 없는 토큰 사전 제거
Token Bias Adjustment	특정 단어에 가중치 부여	스타일, 톤, 키워드 강조

모델이 아무리 정교해도, 마지막 출력 선택 과정에서 이들 필터가 효과를 좌우합니다.

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4. 기술 요소

기술	설명	적용 사례
Temperature Scaling	전체 확률 분포의 날카로움 조정	창의적 글쓰기 vs 안정적 응답 전환
Logits Masking	특정 토큰의 확률을 -∞로 설정	안전 필터, 금지어 제어
External Classifier Feedback	외부 분류기와 연결	유해 콘텐츠 사전 차단
Bias Vector Injection	특정 토큰 확률 편향 강화	브랜드 키워드 강조, 스타일 유지 등

이는 단순 규칙 필터를 넘어, 의미기반 제어까지 가능하게 합니다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
안전성 제어	위험/편향/유해 응답 억제 가능	실서비스 적용 가능성 향상
브랜드화 가능	특정 어휘/톤을 강조 또는 회피	기업 브랜드 스타일 유지
세밀한 통제	확률 기반으로 유연한 적용 가능	상황별 동적 제어 구현 가능
빠른 필터링 속도	디코딩 중 실시간 필터링 적용	실시간 생성 서비스 적합

ChatGPT, Claude, Gemini 등 모든 LLM 기반 서비스에서 일부 방식으로 채택됩니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 분야	적용 예시	고려사항
교육 콘텐츠 생성	부적절하거나 미숙한 표현 제거	맥락에 맞는 필터 기준 설정 중요
브랜디드 챗봇	브랜드 언어 스타일 적용	키워드 강조/회피 전략 설계 필요
윤리적 필터링	증오 발언, 혐오 표현 차단	너무 과도한 필터링은 응답 경직 초래 가능
광고 문구 생성	고품질 표현만 통과 허용	퍼널 최적화와 병행 설계 필요

토큰 수준 제어는 정밀하지만 과도할 경우 출력이 경직되므로 밸런스가 핵심입니다.

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7. 결론

Token-Level Filtering은 텍스트 생성 품질을 ‘마지막 한 줄까지’ 정교하게 제어할 수 있는 핵심 기법입니다. 단순한 단어 차단을 넘어, 표현의 품질, 안전성, 맥락 일치성, 브랜딩까지 제어할 수 있어, 생성형 AI 응용에서 반드시 고려해야 할 필수 요소입니다. 특히 실시간 생성 서비스에서는 생성 전 사전 필터보다 빠르고 효율적인 대안으로 각광받고 있습니다.