AI 컨텍스트 길이 경쟁: 기업들이 경쟁하는 이유
OpenAI, Google DeepMind, MiniMax 등 주요 AI 기업들은 컨텍스트 길이를 늘리기 위해 치열하게 경쟁하고 있습니다. 이는 AI 모델이 단일 인스턴스에서 처리할 수 있는 텍스트 양과 직접적인 관련이 있습니다. 더 긴 컨텍스트 길이는 더 깊은 이해, 허위 정보 감소, 보다 원활한 상호 작용을 가능하게 할 것으로 기대됩니다.
기업의 경우, 이는 AI가 전체 계약서를 분석하고, 대규모 코드베이스를 디버깅하거나, 긴 보고서를 컨텍스트 손실 없이 요약할 수 있다는 것을 의미합니다. 청킹(chunking) 또는 검색 증강 생성(RAG)과 같은 임시방편을 제거함으로써 AI 워크플로우가 더욱 원활하고 효율적으로 될 것으로 예상됩니다.
‘건초 더미 속 바늘’ 문제: 핵심 정보 찾기
‘건초 더미 속 바늘’ 문제는 AI가 방대한 데이터 세트(‘건초 더미’)에 숨겨진 핵심 정보(‘바늘’)를 식별하는 데 직면하는 어려움을 강조합니다. LLM은 종종 핵심 세부 사항을 식별하는 데 어려움을 겪어 다양한 영역에서 비효율성을 초래합니다.
- 검색 및 지식 검색: AI 비서는 방대한 문서 저장소에서 가장 관련성 높은 사실을 추출하는 데 어려움을 겪습니다.
- 법률 및 규정 준수: 변호사는 긴 계약 내에서 조항 종속성을 추적해야 합니다.
- 기업 분석: 금융 분석가는 복잡한 보고서에 묻힌 중요한 통찰력을 간과할 위험이 있습니다.
더 큰 컨텍스트 창을 통해 모델은 더 많은 정보를 유지할 수 있으므로 허위 정보가 줄어들고 정확도가 향상되며 다음이 가능합니다.
- 교차 문서 규정 준수 확인: 단일 256K 토큰 프롬프트는 전체 정책 설명서를 새로운 법률과 비교할 수 있습니다.
- 의료 문헌 합성: 연구원은 128K+ 토큰 창을 활용하여 수십 년에 걸친 연구에서 약물 임상 시험 결과를 비교할 수 있습니다.
- 소프트웨어 개발: AI가 종속성을 잃지 않고 수백만 줄의 코드를 스캔할 수 있으면 디버깅이 향상됩니다.
- 금융 연구: 분석가는 단일 쿼리에서 전체 실적 보고서와 시장 데이터를 분석할 수 있습니다.
- 고객 지원: 더 긴 메모리를 가진 챗봇은 컨텍스트를 더 잘 인식하는 상호 작용을 제공할 수 있습니다.
컨텍스트 창을 늘리면 모델이 관련 세부 정보를 더 잘 참조하여 부정확하거나 조작된 정보를 생성할 가능성이 줄어듭니다. 2024년 스탠포드 연구에 따르면 128K 토큰 모델은 합병 계약을 분석할 때 RAG 시스템에 비해 허위 정보 비율이 18% 감소했습니다.
이러한 잠재적 이점에도 불구하고 얼리 어답터들은 어려움을 보고했습니다. JPMorgan Chase의 연구에 따르면 모델은 컨텍스트의 약 75%에서 성능이 저조했으며 복잡한 금융 작업의 성능은 32K 토큰을 초과하면 거의 0으로 떨어졌습니다. 모델은 여전히 장거리 회상에 어려움을 겪고 있으며 종종 더 깊은 통찰력보다 최근 데이터를 우선시합니다.
이는 다음과 같은 중요한 질문을 제기합니다. 4백만 토큰 창이 실제로 추론을 향상시키는가, 아니면 단순히 의미 있는 진전을 이루지 못한 채 토큰 메모리를 비싸게 확장하는가? 이 방대한 입력 중 모델이 실제로 얼마나 활용하는가? 그리고 그 이점이 증가하는 계산 비용보다 더 큰가?
RAG 대 대규모 프롬프트: 경제적 Trade-off
검색 증강 생성(RAG)은 LLM의 기능과 데이터베이스 또는 문서 저장소와 같은 외부 소스에서 관련 정보를 가져오는 검색 시스템을 결합합니다. 이를 통해 모델은 사전 지식과 동적으로 검색된 데이터를 기반으로 응답을 생성할 수 있습니다.
기업이 복잡한 작업에 AI를 통합함에 따라 근본적인 결정에 직면합니다. 즉, 큰 컨텍스트 창이 있는 대규모 프롬프트를 사용해야 할까요, 아니면 RAG에 의존하여 관련 정보를 실시간으로 가져와야 할까요?
대규모 프롬프트: 큰 토큰 창이 있는 모델은 모든 것을 한 번에 처리하여 외부 검색 시스템을 유지 관리할 필요성을 줄이고 교차 문서 통찰력을 캡처합니다.그러나 이 접근 방식은 계산 비용이 많이 들기 때문에 추론 비용이 더 높고 메모리 요구 사항이 증가합니다.
RAG: 전체 문서를 한 번에 처리하는 대신 RAG는 응답을 생성하기 전에 가장 관련성이 높은 부분만 검색합니다. 이를 통해 토큰 사용량과 비용이 크게 줄어들어 실제 애플리케이션에 더 확장 가능합니다.
추론 비용: 다단계 검색 대 대규모 단일 프롬프트
대규모 프롬프트는 워크플로우를 간소화하지만 더 많은 GPU 전력과 메모리가 필요하므로 대규모로 구현하는 데 비용이 많이 듭니다. RAG 기반 접근 방식은 여러 검색 단계가 필요함에도 불구하고 종종 전체 토큰 소비를 줄여 정확도를 희생하지 않고도 추론 비용을 낮출 수 있습니다.
대부분의 기업에서 이상적인 접근 방식은 특정 사용 사례에 따라 다릅니다.
- 문서에 대한 심층 분석이 필요한가? 큰 컨텍스트 모델이 더 나은 선택일 수 있습니다.
- 동적 쿼리에 대한 확장 가능하고 비용 효율적인 AI가 필요한가? RAG가 더 현명한 선택일 가능성이 높습니다.
큰 컨텍스트 창은 다음과 같은 경우에 특히 유용합니다.
- 계약 검토 또는 코드 감사와 같이 전체 텍스트를 한 번에 분석해야 합니다.
- 규정 준수와 같이 검색 오류를 최소화하는 것이 중요합니다.
- 전략적 연구와 같이 대기 시간이 정확도보다 덜 중요합니다.
Google의 연구에 따르면 10년간의 실적 기록을 분석하는 128K 토큰 창을 사용하는 주식 예측 모델이 RAG보다 29% 더 나은 성능을 보였습니다. 반대로 GitHub Copilot의 내부 테스트에서는 모노레포 마이그레이션의 경우 대규모 프롬프트를 사용하는 것이 RAG에 비해 작업 완료 속도가 2.3배 더 빠른 것으로 나타났습니다.
대규모 컨텍스트 모델의 한계: 대기 시간, 비용 및 유용성
대규모 컨텍스트 모델은 인상적인 기능을 제공하지만 추가 컨텍스트가 실제로 얼마나 유익한지에는 한계가 있습니다. 컨텍스트 창이 확장됨에 따라 세 가지 주요 요소가 작용합니다.
대기 시간: 모델이 처리하는 토큰이 많을수록 추론 속도가 느려집니다. 더 큰 컨텍스트 창은 특히 실시간 응답이 필요한 경우 상당한 지연을 초래할 수 있습니다.
비용: 계산 비용은 처리되는 추가 토큰마다 증가합니다. 이러한 더 큰 모델을 처리하기 위해 인프라를 확장하는 것은 특히 대량 작업 부하가 있는 기업의 경우 엄청나게 비쌀 수 있습니다.
유용성: 컨텍스트가 증가함에 따라 모델이 가장 관련성 높은 정보에 효과적으로 ‘집중’하는 능력이 감소합니다. 이로 인해 관련성이 낮은 데이터가 모델 성능에 영향을 미쳐 정확성과 효율성 모두에 대한 수익 감소로 이어지는 비효율적인 처리가 발생할 수 있습니다.
Google의 Infini-attention 기술은 제한된 메모리로 임의 길이 컨텍스트의 압축된 표현을 저장하여 이러한 trade-off를 완화하려고 시도합니다. 그러나 압축은 필연적으로 정보 손실로 이어지며 모델은 즉각적인 정보와 기록 정보를 균형 있게 유지하는 데 어려움을 겪어 기존 RAG에 비해 성능 저하와 비용 증가로 이어집니다.
4M 토큰 모델은 인상적이지만 기업은 이를 보편적인 솔루션이 아닌 특수 도구로 간주해야 합니다. 미래는 특정 작업 요구 사항에 따라 RAG와 대규모 프롬프트 사이에서 적응적으로 선택하는 하이브리드 시스템에 있습니다.
기업은 추론 복잡성, 비용 고려 사항 및 대기 시간 요구 사항에 따라 대규모 컨텍스트 모델과 RAG 중에서 선택해야 합니다. 대규모 컨텍스트 창은 깊은 이해가 필요한 작업에 이상적이며 RAG는 더 간단하고 사실적인 작업에 더 비용 효율적이고 효율적입니다. 비용을 효과적으로 관리하기 위해 기업은 대규모 모델이 빠르게 비싸질 수 있으므로 작업당 $0.50와 같이 명확한 비용 제한을 설정해야 합니다. 또한 대규모 프롬프트는 오프라인 작업에 더 적합하고 RAG 시스템은 빠른 응답이 필요한 실시간 애플리케이션에 탁월합니다.
GraphRAG와 같은 새로운 혁신은 지식 그래프를 기존 벡터 검색 방법과 통합하여 이러한 적응형 시스템을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 이러한 통합은 복잡한 관계 캡처를 개선하여 벡터 전용 접근 방식에 비해 최대 35%까지 미묘한 추론 및 응답 정밀도를 향상시킵니다. Lettria와 같은 회사의 최근 구현은 하이브리드 검색 시스템 내에서 기존 RAG의 50%에서 GraphRAG를 사용하여 80% 이상으로 정확도가 극적으로 향상되었음을 보여주었습니다.
Yuri Kuratov가 적절하게 경고했듯이 ‘추론을 개선하지 않고 컨텍스트를 확장하는 것은 조향할 수 없는 자동차를 위해 더 넓은 고속도로를 건설하는 것과 같습니다.’ AI의 진정한 미래는 단순히 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 모델이 아니라 모든 컨텍스트 크기에서 관계를 진정으로 이해하는 모델에 있습니다. 중요한 것은 지능이지 단순히 기억이 아닙니다.