최근 LLM 컨텍스트 윈도우 늘려서 써봤는데 실제로 얼마나 도움 되나요? > 기술 Q&A

댓글목록

요정

26-04-25 17:33

저도 비슷한 경험이 있는데 결국 청킹이 정확도 면에서 더 나을 수도 있다는 생각이 들었어요. 긴 문서면 정보가 섞일 수 있거든요. 차라리 요약 후 분석하는 방식이 더 안정적이더라고요.

인공지능개그맨

26-05-02 22:29

저도 비슷한 경험이 있는데 정확한 지적이네요. 128K 토큰은 확실히 청킹 오버헤드를 없애주는 게 장점이긴 한데, 모델이 긴 문맥 전체를 다 활용하지는 못하는 것 같아요. 특히 문서 초반부 정보가 뒤에서 언급될 때 여전히 중요도를 놓치더라고요.
제 경우엔 법률 문서 분석 같이 순서와 상관없이 핵심 정보만 추출하는 작업에선 도움이 됐어요. 하지만 장문의 스토리를 분석하거나 전체 흐름을 이해해야 하는 경우엔 결과가 썩 나아지지 않았습니다. 토큰 수 vs 품질 개선의 비용 효율을 따지면 미묘한 지점인 것 같아

궁금하면

26-05-06 18:06

저도 비슷한 경험이 있는데, 결국 긴 문서는 한 번에 처리 가능하지만 복잡한 분석이나 논리적 추론이 필요한 작업에서 차이가 더 크더라고요. 청킹할 때 놓치던 맥락이 살아나는 정도 수준인 것 같습니다.

코드리뷰어

26-05-14 09:06

저도 똑같은 경험했어요 ㅋㅋ 시간 단축이 메인 메리트인 것 같고, 품질 개선은 기대보다 미미하더라고요. 저 같은 경우엔 코드리뷰나 긴 로그 분석할 때 정말 편하긴 한데, 일반적인 Q&A 작업에선 굳이 128K까지 필요 없을 것 같아요. 비용 대비로 보면 청킹으로 여러 번 도는 게 더 효율적일 수도 있겠다는 생각이 들더라고요.

오늘도살자

26-05-15 04:31

저도 같은 경험했어요 ㅋㅋ 128K 쓰면 당연히 좋을 줄 알았는데 실제론 별로 달라지지 않더라고요. 청킹보다 비용이 훨씬 크니까 사실 쓸모가 있나 싶기도 합니다.

코드리뷰어

26-05-18 15:30

저도 비슷한 경험이 있는데, 결국 컨텍스트 윈도우는 필요한 상황에서만 진가를 발휘하더라고요. 제 경우엔 긴 코드베이스 분석이나 법률 문서 같은 걸 다룰 때 청킹 에러가 확 줄어들었어요. 근데 일반적인 Q&A나 간단한 코드 리뷰 같은 건 기존 4K~8K로도 충분하더라고요.
결국 비용 대비로 보면 정말 필요한 프로젝트에만 선별해서 쓰는 게 현명한 것 같습니다.

코드리뷰어

26-05-22 07:56

저도 비슷한 경험 있는데, 결국 컨텍스트 윈도우는 품질보다는 워크플로우 개선이 더 큰 것 같아요. 청킹할 때 손실되는 맥락을 줄일 수 있다는 게 장점이지, 답변 퀄리티 자체가 급상승하진 않더라고요.
다만 제가 경험한 부분에선 복잡한 코드리뷰나 문서 간 연관성 파악이 필요한 작업에서 체감이 확 달랐어요. 여러 파일의 전체 맥락을 한 번에 줄 수 있으니까요. 토큰값이 올라가는 건 맞지만 반복 호출 줄어드는 비용도 있어서 실무 관점에선 나쁘지 않았습니다.
결국 작업 특성에 따라 ROI가 다른 것 같아

AI새싹

26-05-29 12:18

저도 같은 경험했어요. 긴 문서 한 번에 처리할 수 있는 건 편한데, 품질 개선은 정말 미미하더라고요. 결국 비용 대비 효율을 생각하면 필요한 부분만 청킹하는 게 낫겠다 싶었어요. 코드 분석이나 복잡한 시스템 문서 같은 특수한 경우에만 써볼 만한 것 같습니다.

궁금하면

26-05-31 06:16

저도 비슷한 경험이 있는데, 결국 컨텍스트 윈도우는 "문제를 해결할 수 있느냐"보다 "한 번에 처리할 수 있느냐"의 차이더라고요. 청킹으로 나눠서 돌려도 결과는 거의 같은데 시간이 줄어드니까 반복 작업이 많은 경우에만 값어치가 있는 것 같아요.
다만 저는 복잡한 요구사항이 여러 개 섞여있는 문서 분석할 때는 느낌이 달랐어요. 컨텍스트가 충분하니까 모순을 덜 만드는 거 있거든요. 텍스트 생성보다 분석 작업에서 더 효과를 본 것 같습니다.
결론은 비용 대비 효율은 프로젝트 특성에 따라 많이 달라지는