LLM1 컨텍스트 윈도우(Context Window) 초과 방지를 위한 과거 대화 요약 및 압축 알고리즘, 핵심 3선 대규모 언어 모델(LLM)의 컨텍스트 윈도우 한계와 정보 유실의 메커니즘대규모 언어 모델이 한 번에 처리할 수 있는 정보의 총량을 의미하는 컨텍스트 윈도우는 모델의 추론 성능과 직결되는 물리적 제약 요소다. 초기 GPT-3 모델의 4,000토큰 수준에서 최근에는 128,000토큰 이상으로 그 범위가 대폭 확장되었으나 데이터가 누적됨에 따라 발생하는 연산 비용과 메모리 점유 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남는다. 입력 데이터가 설정된 토큰 한계치를 초과하면 모델은 가장 오래된 정보를 삭제하거나 새로운 정보를 수용하지 못하는 상태에 빠진다. 이러한 현상은 단순한 데이터 누락을 넘어 대화의 전체적인 맥락을 훼손하고 서비스의 안정성을 저해하는 근본적인 원인이 된다.토큰(Token) 제한이 추론 일관성 및 페.. 2026. 6. 12. 이전 1 다음
