LLM 컨텍스트 윈도우(Context Windows)
LLM(대형 언어 모델)은 인공지능의 능력을 크게 향상해 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있게 되었습니다. 이러한 모델의 유용성에 영향을 미치는 중요한 측면 중 하나는 “컨텍스트 윈도우(Context Windows)”입니다. 이 개념은 모델이 언어를 얼마나 효과적으로 이해하고 생성하는지에 직접적으로 영향을 미칩니다. 이 글에서는 컨텍스트 윈도우(Context Windows)란 무엇인지, 이것이 AI 애플리케이션에 미치는 영향, 그리고 이를 활용하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
에펜은 현재 성능 벤치마크를 능가하는 서비스 제품군을 통해 LLM 개발을 선도하고 있습니다. 또한 컨텍스트 윈도우(Context Windows) 사용 최적화 및 RAG(검색 증강 생성)을 포함한 복잡한 LLM 생성에 대한 전문 지식과 벤치마킹, 언어 인력 배치, 텍스트 어노테이션, 전사, 번역 및 즉시 사용 가능한 데이터셋 제공을 통해 LLM의 라이프 사이클을 가속화하고 ROI를 높이는 데 기여하고 있습니다.
컨텍스트 윈도우(Context Windows)의 정의
컨텍스트 윈도우(Context Windows)는 LLM(대형 언어 모델) 분야에서 중요한 개념으로 모델이 텍스트를 생성하거나 이해할 때 입력으로 받을 수 있는 양을 나타냅니다. 이 윈도우는 일정 수의 토큰(단어나 단어 일부)으로 측정되며, 모델이 이를 활용하여 후속 토큰을 예측하는 데 사용할 수 있는 정보의 양에 영향을 줍니다. 따라서 모델이 일관된 및 상황에 맞는 응답이나 분석을 수행하는 데 필요한 능력을 결정하는 핵심적인 역할을 합니다.
컨텍스트 윈도우(Context Windows)의 크기를 늘리는 것은 기존의 트랜스포머 모델에 있어 어려운 과제입니다. 윈도우 크기는 선형적으로 증가하지만 모델 매개변수의 수는 2차적으로 증가하여 크기 조정이 복잡해지기 때문이죠. 그러나 아키텍처의 혁신은 이러한 제약을 극복하고 가능한 윈도우 크기를 지속적으로 증가시키고 있습니다. Google의 Gemini 1.5와 같은 모델은 현재 100만 개의 토큰 마크에 도달했으며, 윈도우의 성능과 컨텍스트 내 검색 성능은 모델마다 달라집니다. 즉, 모든 컨텍스트 윈도우(Context Windows)가 동일하게 작동하지는 않습니다. 따라서 윈도우의 길이와 모델 성능의 다양성은 LLM 애플리케이션을 개발할 때 고려돼야 합니다.
컨텍스트 윈도우(Context Windows)의 중요성
컨텍스트 윈도우(Context Windows)가 AI 애플리케이션에 미치는 영향은 상당히 중요합니다. 특히 윈도우의 크기는 긴 텍스트를 이해하거나 광범위한 콘텐츠를 생성할 때 매우 중요합니다. 더 큰 윈도우를 사용하면 모델이 응답하기 전에 더 많은 정보를 고려할 수 있기 때문에 일관된 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 주로 문서 요약이나 콘텐츠 생성 및 복잡한 질의응답 시스템과 관련이 있습니다.
그러나 컨텍스트 윈도우(Context Windows)가 커질수록 더 많은 계산 능력과 메모리가 필요하기 때문에 성능과 리소스 효율성 사이의 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 입력 토큰 수로 측정된 컨텍스트의 증가는 운영 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. 또한 출력 토큰 수보다는 영향이 적지만 대기 시간에도 영향을 줍니다. LLM을 배포하는 기업은 이러한 요소들을 균형 있게 유지하면서도 특정 요구 사항과 제약 조건을 모두 고려해야 합니다.
모델 용량을 확장하는 방법
검색 증강 생성(RAG)은 컨텍스트 윈도우(Context Windows) 내에서 모델의 용량을 확장하는 혁신적인 방법 중 하나입니다. RAG 모델은 LLM의 성능과 사용자 쿼리를 기반으로 외부 문서나 데이터를 검색하는 기능을 결합합니다. 이는 모델의 즉각적인 컨텍스트 윈도우(Context Windows)가 제한되어 있더라도 생성 프로세스 중에 외부 소스에서 관련 데이터를 가져와 이를 LLM에 컨텍스트로 제공하여 상황에 맞는 정보에 쉽게 액세스 할 수 있게 합니다. 이 방법은 특히 답변이 내부 지식에 따라 달라질 수 있는 시나리오에서 모델이 정확하고 정보에 기반한 응답을 생성하는 능력을 크게 향상합니다.
이러한 시스템의 성능에는 많은 결정들이 영향을 미칩니다. 예를 들어, 순위 재지정 모듈을 추가하면 검색된 상위 k 청크의 관련성에 어떤 영향을 미칠지 고려해야 합니다. 또한, LLM에 제공되어야 하는 검색된 청크의 수도 결정돼야 합니다. 이러한 질문에 대한 답은 애플리케이션에 따라 달라지며, 성능이 우수한 시스템을 구축하기 위해서는 신중한 평가와 실험이 필요합니다.
컨텍스트 윈도우(Context Windows) 활용 방법
- 애플리케이션의 요구 사항에 따라 윈도우 크기를 선택하세요. 특히 RAG 아키텍처에서는 모델에 제공할 청크 수를 고려하여 토큰의 양을 측정해야 합니다.
- 운영 비용 측면에서, 윈도우를 더 크게 만들고 RAG 메커니즘을 추가하면 계산 부하가 증가합니다. 따라서 이러한 요소를 기반으로 사용 가능한 리소스를 측정하고 모델 아키텍처를 최적화하거나 적절한 윈도우 크기와 검색 기능을 갖춘 모델을 선택해야 합니다.
- 큰 윈도우로 LLM을 훈련하려면 상당한 리소스가 필요합니다. 그러나 도메인별 데이터와 RAG 지식 기반으로 모델을 개선하면 성능이 향상되고 컨텍스트 사용이 최적화됩니다. 에펜은 이러한 효율성과 비용 사이의 균형을 전문적으로 관리합니다.
핵심 정리
- 컨텍스트 윈도우(Context Windows)는 LLM 설계와 배포에서 핵심적인 부분으로, 모델의 효용성에 큰 영향을 줍니다.
- RAG의 도입으로 LLM이 더 넓은 범위의 정보에 접근하고 통합할 수 있게 되면서 LLM의 잠재력 또한 확장되었습니다.
- AI 영역이 지속적으로 확장됨에 따라 컨텍스트 윈도우(Context Windows)의 사용과 검색 메커니즘을 최적화하는 것이 리소스 효율적인 애플리케이션을 개발하는 데 중요해졌습니다.
컨텍스트 윈도우(Context Windows)의 크기, 계산 리소스, 응용 프로그램 요구 사항 및 RAG의 전략적 사용 간의 균형을 맞추는 것은 여전히 LLM 기술 개발자와 유저에게 중요한 과제와 고려 사항으로 남아 있습니다. 이에 따라 저희 에펜은 LLM 모델을 교육하고 파인 튜닝하는 데 필요한 고품질 데이터와 전문 지식을 제공함으로써 AI 애플리케이션을 개발을 효과적으로 지원합니다. LLM 프로젝트에 대한 도움이 필요하시면 지금 바로 에펜의 데이터 전문가에게 상담받아보세요! 저희 에펜은 컨텍스트 윈도우(Context Windows)의 사용 최적화와 RAG 기술과 같은 LLM 향상 요소에 꼭 필요한 맞춤형 서비스를 제공합니다.
