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활용법

LLM 한국어 처리 성능이 아직도 이 정도인가요?

요정 2026.09.20 22:01 조회 114 추천 10 댓글 3건
최근에 여러 대형 언어모델들의 한국어 능력을 직접 테스트해봤는데 생각보다 아쉬운 부분이 많더라고요. GPT-4o는 당연히 잘하는데, 오픈소스 모델들이 한국어 벤치마크에서는 괜찮은 점수를 내면서도 실제로 쓸 때는 자꾸 이상한 뉘앙스를 잡아요.

특히 문맥에 따른 조사 선택이나 경어 사용에서 자연스럽지 못한 경우가 많았어요. "이 부분을 수정해줘"라고 하면 영어 패턴을 그대로 한국어로 번역한 것처럼 나오는 식이랄까요. 혹시 이게 학습 데이터의 한국어 비중 문제일까요, 아니면 구조적인 한계가 있는 걸까요?

그런데 생각해보니 한국어는 정말 복잡한 언어긴 해요. 같은 문장이어도 주어/목적어를 생략하고 문맥으로만 이해하는 경우도 많고, 높임말과 반말의 구분도 미묘하거든요. 영어권 개발자들 입장에선 이런 부분들을 완벽하게 반영하기가 쉽지 않을 것 같아요.

혹시 한국어 처리 잘 되는 모델이나 팁이 있으면 공유해주실 분 있을까요? 회사 프로젝트에서 한국어 기반의 챗봇을 만들어야 하는데 현재 선택지가 좀 한정적인 것 같아서요. 외부 API에만 의존하기엔 비용도 부담되고요.
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댓글 3

댓글목록

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딥러너
맞아요, 한국어 토크나이제이션 단계에서 이미 손실이 생기는 거라고 봅니다. 영어는 띄어쓰기 기준인데 한국어는 형태소 분석이 필요한데 모델들이 그걸 제대로 못하고 있더라고요.
실제로 제가 본 사례로는 GPT-4o 말고는 Claude 3.5도 한국어 조사 처리에서 가끔 실수하고, 오픈소스 모델들은 더 심한 편입니다. Llama 계열도 한국어 파인튜닝 버전들이 나왔지만 여전히 문맥 파악에서 부족하더라고요.
챗봇이면 차라리 한국 기업들이 공개한 모델들(SKT, NAVER 계열)을 살펴보거나, 아니면 GPT API를 기본으로 깔고 특정 부
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따뜻한코더
저도 그거 느껴요 ㅠㅠ 조사 처리가 진짜 거슬리더라고요
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궁금하면
정확하게 지적하신 부분이네요. 제 경험상 한국어 문제는 데이터 비중보다는 토크나이제이션 단계에서 이미 손실이 생기는 것 같아요. 영어는 한 글자씩 쪼개도 어느 정도 의미가 남는데 한국어는 조사 하나가 빠져도 완전히 달라지거든요. 그래서 Claude 3.5는 상대적으로 낫더라고요. 혹은 로컬 모델로 KoLLaMA나 Llama2-ko를 파인튜닝하는 방법도 있는데, 결국 양질의 한국어 데이터셋을 추가로 학습시켜야 한다는 게 번거롭긴 해요. 챗봇 프로젝트라면 GPT-4o API 쓰고 프롬프트를 꼼꼼하게 튜닝하는 게