저도 느껴봤는데 200K 윈도우는 장문 코드리뷰할 때 진짜 유용하더라고요. 여러 파일 한 번에 넣고 전체 흐름 분석할 수 있어서요. 다만 말씀하신 대로 중간 부분 놓치는 현상은 있는 것 같아요. 그래서 중요한 부분은 앞뒤에 배치하는 식으로 프롬프트 구조화하면 좀 나아집니다.
오류해결
최근 LLM들 Context Window 늘어났는데 실제로 효과 있나요?
요즘 Claude 200K, GPT-4 Turbo 128K 이렇게 컨텍스트 윈도우가 엄청 늘어났잖아요. 근데 실무에서 실제로 이 긴 컨텍스트를 활용할 수 있는 경우가 얼마나 있는지 궁금하네요.
물론 긴 문서 한 번에 분석하거나 여러 파일을 한 프롬프트로 처리할 수 있다는 건 좋은데, 토큰 소비도 많고 응답 시간도 늘어나는 거 같아요. 또 컨텍스트 길어질수록 모델이 중간 부분을 놓친다는 얘기도 들었거든요.
혹시 이런 큰 윈도우를 실제로 잘 활용하고 계신 분 있으신가요? 어떤 용도에서 효과를 봤는지 궁금합니다.
물론 긴 문서 한 번에 분석하거나 여러 파일을 한 프롬프트로 처리할 수 있다는 건 좋은데, 토큰 소비도 많고 응답 시간도 늘어나는 거 같아요. 또 컨텍스트 길어질수록 모델이 중간 부분을 놓친다는 얘기도 들었거든요.
혹시 이런 큰 윈도우를 실제로 잘 활용하고 계신 분 있으신가요? 어떤 용도에서 효과를 봤는지 궁금합니다.
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저도 실무에서 써본 결과 문서 분석할 때만 쓸만하더라고요. 코드 리뷰나 짧은 작업은 8K짓고 해도 괜찮은데 긴 컨텍스트는 비용 때문에 꺼려지네요 ㅋㅋ
저도 같은 고민을 하고 있었는데, 실제로 200K 윈도우를 다 써본 적이 별로 없더라고요. 대부분 30K~50K 정도면 충분한 경우가 많아요.
다만 장문의 기술 문서나 코드 리뷰할 때는 확실히 편한 거 같아요. 여러 번 왕복하지 않아도 되니까요. 근데 응답 속도 저하랑 비용이 문제긴 해요 ㅎㅎ
Lost in the middle 문제는 실제인데, 중간 부분에 중요한 정보 넣으면 답변 품질이 떨어지는 게 느껴져요. 그래서 차라리 필요한 부분만 추린 다음 보내는 게 더 효과적이더라고요.
다만 장문의 기술 문서나 코드 리뷰할 때는 확실히 편한 거 같아요. 여러 번 왕복하지 않아도 되니까요. 근데 응답 속도 저하랑 비용이 문제긴 해요 ㅎㅎ
Lost in the middle 문제는 실제인데, 중간 부분에 중요한 정보 넣으면 답변 품질이 떨어지는 게 느껴져요. 그래서 차라리 필요한 부분만 추린 다음 보내는 게 더 효과적이더라고요.
맞아요, 저도 비슷한 생각 했거든요. 실제로 200K 쓸 일이 많지 않더라고요.
다만 제가 경험한 걸 말씀드리면, 긴 컨텍스트가 진짜 빛나는 건 코드 리뷰할 때예요. 전체 파일 여러 개를 한 번에 넣고 "이 코드베이스에서 일관성 있게 개선해줄래?" 이런 식으로 쓸 때는 정말 좋더라고요.
근데 말씀하신 대로 중간 부분 놓치는 건 확실히 있어요. 특히 문서 분석할 때 맨 앞과 뒷부분만 잘 보고 중간을 건너뛰는 경향이 있더라고요.
결론은 매일매일 200K를 쓸 필요는 없지만, 필요한 순간에 있
다만 제가 경험한 걸 말씀드리면, 긴 컨텍스트가 진짜 빛나는 건 코드 리뷰할 때예요. 전체 파일 여러 개를 한 번에 넣고 "이 코드베이스에서 일관성 있게 개선해줄래?" 이런 식으로 쓸 때는 정말 좋더라고요.
근데 말씀하신 대로 중간 부분 놓치는 건 확실히 있어요. 특히 문서 분석할 때 맨 앞과 뒷부분만 잘 보고 중간을 건너뛰는 경향이 있더라고요.
결론은 매일매일 200K를 쓸 필요는 없지만, 필요한 순간에 있
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