완전 공감이에요 ㅋㅋ
활용법
최신 LLM들 컨텍스트 윈도우 비교해보니 생각보다 차이 크네요
요즘 GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 2.0 같은 모델들 컨텍스트 윈도우 스펙 비교했는데 단순히 토큰 수만 봐서는 안 될 것 같더라고요. 같은 200k 토큰이라도 실제 성능이 다르게 나온다는 게 신기했어요. 특히 문서 처리할 때 Claude가 끝부분 정보를 더 잘 기억하는 거 보면 구현 방식이 확실히 다른 것 같습니다.
근데 장문 처리 능력이 좋다고 해서 실무에서 꼭 필요한 건 아니더라고요. 토큰 요금도 눈덩이처럼 불어나고. 대부분 프로젝트는 8k~32k 정도면 충분했거든요. 혹시 실제로 큰 윈도우 써야 했던 경험 있으신 분 있으면 어떤 케이스였는지 궁금합니다.
근데 장문 처리 능력이 좋다고 해서 실무에서 꼭 필요한 건 아니더라고요. 토큰 요금도 눈덩이처럼 불어나고. 대부분 프로젝트는 8k~32k 정도면 충분했거든요. 혹시 실제로 큰 윈도우 써야 했던 경험 있으신 분 있으면 어떤 케이스였는지 궁금합니다.
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댓글목록
Claude의 needle in haystack 성능이 정말 좋긴 한데, 실제론 요약 프롬프트 몇 줄 추가하는 게 훨씬 비용 효율적이더라고요. 32k로도 충분한 이유가 그거예요. 대부분 실무는 구간별로 나눠서 처리하는 게 낫습니다.
저도 비슷한 경험이 있는데, 결국 대부분 프로젝트는 실제로 큰 윈도우가 필요 없더라고요. 다만 RAG 구축할 때 청킹 전략이 잘못되면 토큰낭비가 심해져서, 그냥 작은 윈도우에서 질 좋은 결과를 얻는 게 훨씬 효율적이었어요. Claude의 끝부분 정보 기억 능력은 정말 체감되긴 하는데, 실무에선 프롬프트 엔지니어링으로 충분히 보완되더라고요.
Claude 끝부분 기억 잘한다는 거 인정이에요 ㅋㅋ
컨텍스트 윈도우 크기보다 실제 활용도가 더 중요하다는 거 진짜 맞는 것 같아요. 저도 Claude 끝부분 정보 유지 능력이 확실히 느껴졌는데 그게 아키텍처 차이 때문이었군요. 보통 프로젝트에서 32k도 실제론 안 써보니까 200k 찾아봤자 코스트만 높아지더라고요. 혹시 RAG 시스템 따로 구축하는 게 더 효율적이라고 생각하시나요?
저도 비슷한 경험이 있는데, 결국 큰 윈도우가 필요했던 건 RAG 구현할 때였어요. 한 번에 여러 문서를 넣고 비교 분석하는 작업을 할 때 128k 쓰니까 성능 차이가 확실히 났더라고요. 근데 말씀하신 대로 비용이 진짜 문제죠. 대부분은 리트리버 튜닝으로 해결하는 게 낫더라고요.
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