다음은 암호화를 위한 바이트 쌍 인코딩에 대한 설명인데, 이 개념은 압축 외에 어떤 이점이 있나요?
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.
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.
here is a blurb about byte pair encoding for encryption, what benefits does this concept have besides compression?
Byte pair encoding (BPE) or digram coding is a simple and robust form of data compression in which the most common pair of contiguous bytes of data in a sequence are replaced with a byte that does not occur within the sequence. A lookup table of the replacements is required to rebuild the original data. The algorithm was first described publicly by Philip Gage in a February 1994 article "A New Algorithm for Data Compression" in the C Users Journal.

A variant of the technique has shown to be useful in several natural language processing (NLP) domains, for applications such as tokenisation, as seen in Google's SentencePiece and OpenAI's GPT-3. Here, the goal is not data compression, but tokenisation of text in a given language to produce a variable sequence of terms from a fixed-size vocabulary of tokens. Typically, most words will be encoded as a single token, while rare words will be encoded as a sequence of a few tokens, where these tokens represent meaningful word parts. This translation of text into tokens can be found by variants of byte pair encoding, such as subword units.

Byte pair encoding lends itself to NLP tasks due to its simplicity and speed; BPE is suitably effective for the tokenisation of terms, does not require large computational overheads, and remains consistent, making it reliable.
An alternate use for byte pair encoding besides compression would be tokenization.  Tokenization can be used in Natural Language Processing to encode tokens of words for simplicity and speed in NLP tasks.