LLM 장기 컨텍스트 처리의 한계 및 최적화 방안 @svpino 님의 실무 경험 공유 세션입니다. 여러 AI 애플리케이션을 디버깅한 경험을 바탕으로, 긴 컨텍스트를 처리할 때 LLM이 흔히 겪는 문제점들을 중심으로 경험을 정리했습니다. 몇 가지 제안도 공유해 주셨으니 함께 살펴보시죠 🔽 그가 배운 몇 가지 사실은 다음과 같습니다. 긴 힌트는 공짜가 아닙니다. 모델은 모든 토큰을 동등하게 처리하지 않으며, 중간 부분의 정보는 쉽게 무시되거나 약화됩니다. • 컨텍스트를 과도하게 채우면 검색 성능이 저하될 수 있습니다. RAG 시스템에서 관련 없는 정보를 너무 많이 넣으면 모델이 핵심 콘텐츠를 정확하게 추출하는 능력이 저해될 수 있습니다. • 단계별 안내는 맥락 오염 문제를 해결할 수 없습니다. 작업을 여러 단계로 나누더라도 관련성이 없거나 중복되는 정보로 인한 부정적인 영향을 완전히 제거할 수는 없습니다. 더 큰 모델은 도움이 되지만 착각을 완전히 없앨 수는 없습니다. 더 발전된 모델은 성능을 향상시킬 수 있지만 착각 문제는 여전히 존재합니다. 방대한 맥락 속에서 모델이 "길을 잃는" 것을 어떻게 방지할 수 있을까요? 1. 맥락을 최대한 간결하게 유지하십시오. 필요한 정보만 제공하고 불필요한 내용을 줄이십시오. 2. 핵심 정보를 끝에 배치하세요: 이 모델은 맥락의 끝부분에 있는 내용에 더 많은 주의를 기울입니다. 3. 순수한 서술형보다는 구조화된 컨텍스트를 사용하는 것이 좋습니다. 긴 문단 대신 목록, JSON, 표와 같은 형식을 사용하면 모델이 더 쉽게 구문 분석할 수 있습니다. 4. 순수한 힌트보다는 도구를 우선시하십시오: 모든 정보를 힌트에 담는 대신, 모델이 외부 도구를 호출하여 정보를 얻도록 하십시오. 5. 재순위화 메커니즘 활용: 검색 시 단순히 유사도가 가장 높은 청크를 선택하는 대신, 추가적인 정렬을 통해 가장 품질이 높은 세그먼트를 선택합니다. 6. 이 오류 모드에 대한 명확한 평가를 수행하십시오. 특히 시스템 테스트 중 장기간 작동 환경에서의 성능을 검토하여 안정성을 확보하십시오.
