최신 LLM들이 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 자랑하지만, 실제 성능은 컨텍스트가 길어질수록 급격히 저하되며 무작위로 섞인 텍스트가 일관된 텍스트보다 더 나은 결과를 보인다는 충격적인 연구 결과가 나왔습니다.

100만 토큰 시대의 현실

Claude 4 Sonnet이 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 발표했습니다. 모델 제작사들은 완벽한 “건초더미에서 바늘 찾기” 점수를 자랑하지만, 실제로 대량의 텍스트를 입력했을 때 이 모델들이 어떻게 작동하는지 궁금하지 않으셨나요?

Chroma 연구팀이 발표한 “Context Rot” 연구는 이 질문에 대한 답을 제공합니다. 이 글은 해당 연구 결과를 바탕으로 긴 컨텍스트 윈도우의 실제 성능과 실무 활용법을 분석해보겠습니다.

연구 방법과 설계

연구팀은 18개의 주요 LLM(GPT-4.1, Claude 4, Gemini 2.5, Qwen 3 등)을 대상으로 체계적인 실험을 진행했습니다. Paul Graham의 에세이와 arXiv 논문을 텍스트 소스로 활용하여, 각각에 대해 “바늘”(정답)과 질문을 수작업으로 제작했습니다. 이를 통해 컨텍스트가 증가할 때 성능이 어떻게 변화하는지 정확히 측정할 수 있었습니다.

핵심 발견사항: 기대와 현실의 괴리

1. 관련성이 떨어질수록 성능 급락

질문과 지원 정보가 느슨하게 연결될수록 컨텍스트가 늘어날 때 성능이 더 빠르게 떨어집니다. 심지어 최고 성능의 모델들도 관련 없는 텍스트가 답변 주변을 둘러쌀 때 성능이 크게 저하됩니다.

2. 방해 요소의 치명적 영향

단 하나의 그럴듯한 방해 요소(distractor)만 있어도 정확도가 감소합니다. 네 개의 방해 요소가 있으면 상황은 훨씬 더 악화됩니다. 흥미롭게도 모델별로 대응 방식이 다릅니다:

• Anthropic 모델들: 확실하지 않을 때 답변을 거부하는 경향
• OpenAI 모델들: 확신에 차서 잘못된 답변을 생성하는 경향

3. 역설적 발견: 무작위가 더 효과적

가장 놀라운 발견은 무작위로 섞인 텍스트가 일관된 텍스트보다 더 나은 성능을 보인다는 것입니다. 이는 18개 모든 모델에서 일관되게 나타났습니다.

실험 방식의 차이:

• 원본 순서: “A문단 → B문단 → 정답 → C문단 → D문단” (자연스러운 문서 흐름)
• 섞인 순서: “C문단 → 정답 → A문단 → D문단 → B문단” (무작위로 재배열)

왜 섞인 버전이 더 효과적일까?
실제 예시로 설명하면, Paul Graham의 “스타트업 창업 가이드” 에세이 안에 “파이썬 프로그래밍 언어의 특징”에 대한 질문의 답이 포함되어 있다고 가정해보세요.

• 원본 순서: 모델이 “아, 이건 스타트업 이야기구나”라고 생각하고 스타트업 관점에서 답을 찾으려 하다가 정작 중요한 기술 정보를 놓칠 수 있습니다
• 섞인 순서: 문맥이 파괴되어서 모델이 각 문단을 독립적으로 평가하게 되고, 실제 “파이썬” 관련 정보에 더 집중하게 됩니다

이는 모델이 일관된 텍스트 흐름에서 전체 주제에 과도하게 의존하며 잘못된 맥락에 빠지기 쉽다는 것을 보여줍니다. 우리 직관과는 정반대의 결과여서 더욱 흥미로운 발견입니다.

4. 모델별 특성과 한계점

Databricks의 추가 연구에 따르면:

• 모든 모델이 전체 채팅 기록(113k 토큰)보다 관련성 있는 짧은 히스토리(~300 토큰)에서 더 나은 성능을 보임
• Anthropic 모델에서 성능 차이가 가장 크고, Gemini에서 가장 작음
• “Thinking” 모드가 도움이 되지만 격차를 완전히 메우지는 못함

실무에서의 시사점

RAG 시스템 설계 가이드

1. 문서 수 최적화: 무조건 많은 문서를 포함하기보다 관련성 높은 문서를 선별하세요
2. 컨텍스트 길이 조정: 모델별로 최적 컨텍스트 길이가 다릅니다

• GPT-4 turbo: 16k 토큰 이후 성능 저하
• Claude-3-sonnet: 16k 토큰 이후 성능 저하
• Llama-3.1-405b: 32k 토큰 이후 성능 저하

1. 문서 배치 전략: 때로는 문서를 무작위로 배치하는 것이 더 효과적일 수 있습니다

프롬프트 엔지니어링 전략

1. 간결한 컨텍스트: 관련성 높은 300토큰이 113k 토큰의 전체 히스토리보다 효과적입니다
2. 모델별 대응:

• Anthropic 모델은 불확실할 때 답변을 거부하므로 더 명확한 지시가 필요
• OpenAI 모델은 과도한 확신을 보이므로 신중한 검증이 필요

1. 방해 요소 제거: 컨텍스트에서 관련 없는 정보를 적극적으로 필터링하세요

모델별 실패 패턴 분석

연구에서 발견한 흥미로운 실패 패턴들:

상용 모델

• GPT-4: 잘못된 답변 생성 (예: “Lana Del Rey” 대신 “Ariana Grande & John Legend”)
• Claude-3-sonnet: 저작권 우려로 답변 거부율이 컨텍스트 길이에 따라 급증 (16k에서 3.7% → 64k에서 49.5%)

오픈소스 모델

• Llama-3.1-405b: GPT-4와 유사한 실패 패턴, 전반적으로 안정적 성능
• Mixtral: 중국어 “梦” 반복이나 관련 없는 내용 생성
• DBRX: 질문 답변 대신 컨텍스트 요약으로 일관되게 실패

이러한 패턴은 긴 컨텍스트에서의 지시 수행 훈련 데이터 부족을 시사합니다.

실무 적용을 위한 권장사항

즉시 적용 가능한 방법

1. 컨텍스트 길이 실험: 현재 사용 중인 모델의 최적 컨텍스트 길이를 찾아보세요
2. 성능 모니터링: 컨텍스트 길이에 따른 답변 품질을 지속적으로 측정하세요
3. 하이브리드 접근: RAG와 긴 컨텍스트의 장점을 결합한 전략을 개발하세요

시스템 설계 고려사항

1. 동적 컨텍스트 조정: 질문 유형에 따라 컨텍스트 길이를 동적으로 조정하는 시스템
2. 다단계 필터링: 관련성 스코어링과 중요도 기반 문서 선별
3. 모델 앙상블: 서로 다른 강점을 가진 모델들을 조합한 시스템

향후 전망과 발전 방향

긴 컨텍스트 윈도우와 RAG는 경쟁 관계가 아닌 상호 보완적 관계입니다. 연구 결과는 긴 컨텍스트가 RAG 시스템에서 더 많은 관련 문서를 효과적으로 포함할 수 있게 해준다는 것을 보여줍니다.

하지만 여전히 한계가 존재합니다. 많은 모델들이 긴 컨텍스트에서 지시 수행 실패나 반복적 출력 생성 등의 문제를 보입니다. 따라서 “긴 컨텍스트가 RAG를 대체할 것”이라는 주장은 아직 모든 모델에 걸친 긴 컨텍스트 품질에 대한 더 깊은 투자가 필요합니다.

개발자들은 생성 모델과 검색 설정이 최종 결과 품질에 미치는 영향을 파악할 수 있는 좋은 평가 도구를 반드시 활용해야 합니다.

마무리

이번 연구는 긴 컨텍스트 윈도우에 대한 우리의 인식을 바꿔놓았습니다. 단순히 “길수록 좋다”는 접근보다는 모델별 특성을 이해하고 최적화된 전략을 사용하는 것이 중요합니다.

RAG 시스템을 구축하거나 개선할 때는 컨텍스트 길이, 문서 배치, 모델 선택 등을 종합적으로 고려한 접근이 필요합니다. 무엇보다 지속적인 성능 측정과 최적화가 성공의 열쇠입니다.

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참고자료:

• Context Rot: Why LLMs Fail as Context Windows Grow
• Long Context RAG Performance of LLMs | Databricks Blog

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