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AI

컨텍스트 윈도우

언어 모델이 한 번의 요청에서 참조할 수 있는 입력과 출력 토큰의 최대 총량이다. 이 한도를 넘는 텍스트는 모델이 한 번에 처리하지 못한다.

개념

컨텍스트 윈도우는 LLM이 한 번의 요청에서 동시에 참조할 수 있는 입력과 출력의 최대 토큰 수를 말한다. 글자 수가 아니라 토큰 수로 정해지며, 시스템 프롬프트·대화 기록·첨부 문서·생성될 답변까지 모두 이 한도 안에 들어가야 한다.

컨텍스트 윈도우 크기는 모델과 서비스에 따라 다르며, 세대를 거듭할수록 늘어나는 추세다. 다만 창이 넓다고 해서 그 안의 모든 내용을 똑같이 잘 활용한다는 뜻은 아니다. 입력이 길어질수록 모델이 특정 부분을 놓치거나 덜 중요하게 반영하는 경향이 보고되기도 하므로, 창 크기만으로 처리 품질을 단정하기는 어렵다.

쓰임새

컨텍스트 윈도우를 넘는 텍스트는 잘리거나, 요약·분할 같은 별도 처리가 필요하다. 그래서 긴 문서를 다룰 때는 문서를 통째로 넣기보다, 검색 증강 생성(RAG)처럼 관련된 부분만 골라 넣는 방식을 함께 쓰는 경우가 많다.

프롬프트를 설계하거나 여러 문서를 한 번에 참조시키려 할 때는 남은 컨텍스트 윈도우 여유를 먼저 가늠하는 것이 안전하다. 대화가 길어질수록 이전 기록이 창을 채워 새로 넣을 수 있는 정보가 줄어들기 때문이다.

관련 용어

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용어

제로샷 러닝

모델이 특정 작업에 대한 예시 없이, 지시문만으로 바로 그 작업을 수행하는 방식이다. 모델이 학습 과정에서 습득한 일반화 능력에 의존해 새로운 작업에도 곧바로 대응한다.

용어

어텐션

문장 속 각 토큰을 이해할 때 다른 토큰들 중 무엇에 얼마나 '주목'할지를 가중치로 계산하는 메커니즘이다. 트랜스포머의 핵심 연산이다.

용어

트랜스포머

어텐션 메커니즘을 중심으로 문장 속 토큰들의 관계를 한 번에 계산하는 신경망 구조다. 오늘날 대부분의 대규모 언어 모델(LLM)의 기반이 되는 아키텍처다.