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LLM 컨텍스트 윈도우 늘린다고 해서 성능이 비례해서 올라가나요?

오늘도살자 2026.08.16 01:13 조회 71 추천 9 댓글 2건
요즘 클로드나 GPT 같은 모델들이 컨텍스트 윈도우를 계속 늘리고 있잖아요. 근데 실제로 쓰면서 느낀 건데 토큰 수를 2배로 늘려도 응답 품질이 그만큼 좋아지지는 않더라고요.

특히 긴 문서를 통째로 집어넣을 때 오히려 중간에 있는 정보는 잘 못 챙기는 것 같기도 하고요. 이게 기술적인 한계 때문인지, 아니면 제가 프롬프트를 잘못 짜는 건지 궁금합니다.

혹시 컨텍스트 윈도우를 효과적으로 쓰는 팁이 있으면 알려주세요. 아니면 현재 LLM의 장문 처리 능력이 실제로 어느 정도인지 아시는 분 있으면 조언 부탁드려요.
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댓글 2

댓글목록

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딥러닝장인
실제로 중간 정보를 못 챙기는 건 "Lost in the Middle" 현상 때문이거든요. 긴 컨텍스트에서 모델이 앞뒤 정보에 더 집중하는 경향이 있어요. 그래서 중요한 정보는 맨 앞이나 뒤에 배치하면 꽤 도움이 됩니다. 아니면 요약본을 따로 넣고 원본은 참고용으로 두는 방식도 써봤는데 성능이 좋더라고요.
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현실주의자
저도 완전 같은 경험했어요 ㅋㅋ 근데 실제론 중간값 무시 문제더라고요