2024년은 LLM의 컨텍스트 윈도우가 급격히 확장된 해였습니다. Gemini 1.5 Pro의 100만 토큰, GPT-4.1의 100만 토큰, 그리고 최근 발표된 Llama 4의 1000만 토큰까지 — 이제 해리포터 전집을 한 번에 처리할 수 있는 시대가 되었습니다.
많은 개발자들이 이러한 발전에 열광했습니다. 더 이상 복잡한 RAG(Retrieval Augmented Generation) 파이프라인을 구축할 필요 없이, 모든 문서를 한 번에 넣고 질문하면 된다고 생각했기 때문입니다. 하지만 과연 그럴까요?
완벽해 보이는 Needle in a Haystack의 함정
대부분의 긴 컨텍스트 모델들은 “Needle in a Haystack(NIAH)” 테스트에서 99% 이상의 완벽한 성능을 보여줍니다. 이 테스트는 긴 문서 더미(건초더미) 속에 특정 문장(바늘)을 숨기고, 모델이 이를 찾아내는지 평가하는 방식입니다.
하지만 여기에 치명적인 한계가 있습니다. NIAH는 단순한 어휘적 매칭(lexical matching) 작업일 뿐입니다. 실제 업무에서는 정확한 키워드가 아닌 의미적 유사성을 바탕으로 정보를 찾아야 하는 경우가 대부분입니다.
Chroma의 최신 연구 “Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance”는 이러한 현실과 벤치마크 사이의 간극을 날카롭게 지적합니다. 이 연구는 18개의 최신 LLM을 대상으로 한 체계적인 실험을 통해 긴 컨텍스트 처리의 숨겨진 문제점들을 밝혀냈습니다.
Context Rot 현상: 성능 저하의 실체
연구진이 발견한 가장 중요한 사실은 모든 모델에서 입력 길이가 증가할수록 성능이 일관되게 저하된다는 것입니다. 이를 “Context Rot(컨텍스트 부패)” 현상이라고 명명했습니다.
1. 질문-답변 유사도의 영향
실험 결과, 질문과 답변 사이의 의미적 유사도가 낮을수록 성능 저하가 더욱 심각해집니다. 예를 들어:
- 높은 유사도: “최고의 글쓰기 조언은?” → “매주 글쓰기를 하라는 조언을 받았다”
- 낮은 유사도: “어떤 리랭킹 모델이 좋은가?” → “과학 분야에서는 FastRank가 선호된다”
이는 실무에서 매우 중요한 함의를 갖습니다. 사용자가 항상 정확한 키워드로 질문하지 않기 때문입니다.
2. 방해 요소(Distractors)의 비균등한 영향
연구진은 진짜 답과 유사하지만 틀린 정보(방해 요소)를 추가했을 때의 영향도 분석했습니다. 결과는 놀라웠습니다:
- 방해 요소 하나만 추가해도 성능이 눈에 띄게 저하됨
- 여러 방해 요소들이 동일한 영향을 미치지 않음 (일부는 더 혼란을 야기)
- 입력 길이가 증가할수록 이러한 영향이 더욱 증폭됨
특히 주목할 점은 모델별로 방해 요소에 대한 반응이 다르다는 것입니다. Claude 모델들은 확실하지 않을 때 “답을 찾을 수 없다”고 명시적으로 답변하는 보수적 성향을 보이는 반면, GPT 모델들은 잘못된 답변을 자신 있게 생성하는 경향이 높았습니다.
3. 예상과 다른 컨텍스트 구조의 영향
가장 흥미로운 발견 중 하나는 논리적으로 구조화된 텍스트보다 무작위로 섞인 텍스트에서 성능이 더 좋다는 점입니다.
연구진은 두 가지 조건을 비교했습니다:
- 원본: 자연스러운 아이디어 흐름을 유지한 에세이들
- 섞인 버전: 같은 내용이지만 문장 순서를 무작위로 재배열
이는 직관과 반대되는 결과입니다. 아마도 구조화된 텍스트에서는 관련 정보가 논리적 맥락에 묻혀버리는 반면, 섞인 텍스트에서는 개별 정보가 더 두드러지게 나타나기 때문으로 추정됩니다.
실제 대화에서의 성능 검증
연구진은 LongMemEval 데이터셋을 사용해 실제 대화형 환경에서의 성능도 측정했습니다. 이는 챗봇이 긴 대화 히스토리를 참조해 질문에 답하는 상황을 시뮬레이션합니다.
실험은 두 조건으로 진행되었습니다:
- 집중된 입력: 답변에 필요한 부분만 포함 (~300토큰)
- 전체 입력: 관련 없는 내용까지 포함한 전체 대화 히스토리 (~113,000토큰)
결과는 명확했습니다. 모든 모델에서 전체 입력을 사용했을 때 성능이 현저히 떨어졌습니다. 이는 긴 컨텍스트에서 관련 정보를 찾는 것(검색)과 그 정보를 바탕으로 추론하는 것을 동시에 수행해야 할 때 발생하는 인지적 부하를 보여줍니다.
단순한 작업에서도 나타나는 한계
가장 충격적인 실험은 단순한 단어 반복 작업이었습니다. 모델에게 “apple apple apple… apples apple apple…” 같은 패턴을 그대로 복사하도록 요청했을 때도 길이가 증가하면서 성능이 저하되었습니다.
이는 긴 컨텍스트 문제가 단순히 복잡한 추론의 문제가 아니라 모델의 근본적인 처리 한계와 관련이 있음을 시사합니다.
실무진을 위한 대응 전략
이러한 연구 결과를 바탕으로 실무에서 긴 컨텍스트 모델을 효과적으로 활용하기 위한 전략을 제시합니다.
1. 상황별 접근법 선택
긴 컨텍스트가 적합한 경우:
- 문서 전체의 맥락 이해가 필요한 요약 작업
- 여러 문서 간 연관성 분석
- 실시간으로 변경되는 정보에 대한 추론
RAG가 더 나은 경우:
- 명확한 팩트 검색이 중요한 업무
- 비용과 속도가 중요한 프로덕션 환경
- 보안과 접근 권한 제어가 필요한 상황
2. 컨텍스트 엔지니어링 기법
정보 배치 최적화:
- 가장 중요한 정보를 프롬프트의 시작과 끝 부분에 배치
- 중간 부분에는 덜 중요한 정보 배치 (“Lost in the Middle” 현상 활용)
방해 요소 관리:
- 유사하지만 틀린 정보가 포함될 가능성을 사전에 검토
- 명확한 구분자나 구조를 통해 정답 후보들을 명시적으로 분리
구조화 전략:
- 논리적 흐름보다는 정보의 명확한 분리에 중점
- 각 정보 블록에 명확한 라벨이나 헤더 추가
3. 모델별 특성 고려
Claude 계열:
- 불확실할 때 보수적으로 답변하는 경향
- 명확하지 않은 상황에서는 “답을 찾을 수 없다”고 응답
- 정확성이 중요한 업무에 적합
GPT 계열:
- 더 적극적으로 답변을 생성하려는 경향
- 할루시네이션 가능성이 상대적으로 높음
- 창의적 작업이나 아이디어 생성에 유리
Gemini 계열:
- 중간 정도의 보수성
- 다양한 형태의 출력 생성 가능
4. 하이브리드 접근법
최신 트렌드는 긴 컨텍스트와 RAG를 결합하는 것입니다:
- 1차 필터링: RAG로 관련 문서들을 선별
- 2차 처리: 선별된 문서들을 긴 컨텍스트로 통합 분석
- 최종 검증: 결과의 일관성과 정확성 검증
이런 접근법은 각 방식의 장점을 활용하면서 단점을 보완할 수 있습니다.
미래를 위한 준비
Chroma 연구가 시사하는 바는 명확합니다. 긴 컨텍스트 모델의 성능은 단순히 정보가 존재하는지 여부가 아니라, 그 정보가 어떻게 제시되는지에 달려있습니다.
이는 “컨텍스트 엔지니어링”이라는 새로운 분야의 중요성을 부각시킵니다. 프롬프트 엔지니어링이 단일 질문 최적화에 초점을 맞췄다면, 컨텍스트 엔지니어링은 대량의 정보를 효과적으로 구조화하고 제시하는 방법론입니다.
앞으로는 다음 영역들이 중요해질 것으로 예상됩니다:
- 어텐션 메커니즘 개선: 긴 컨텍스트에서의 정보 처리 효율성 향상
- 구조 인식 모델: 문서의 논리적 구조를 더 잘 이해하는 모델
- 적응적 처리: 입력 길이에 따라 처리 방식을 동적으로 조정하는 기술
핵심 인사이트
Context Rot 현상은 우리에게 중요한 교훈을 줍니다. 기술의 발전이 항상 선형적이지 않으며, 새로운 능력은 종종 예상치 못한 제약을 수반한다는 것입니다.
긴 컨텍스트 LLM을 실무에 도입할 때는 벤치마크 점수에만 의존하지 말고, 실제 사용 패턴과 요구사항을 면밀히 분석해야 합니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 정보의 존재가 아니라 제시 방식이라는 점을 명심해야 합니다.
참고자료:
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