멀티턴 대화에서 LLM의 한계

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• *소프트웨어 개발자, AI 연구자, 대규모 언어 모델 사용자**
• 난이도: 중간 (기술적 개념과 실무적 적용 사례 포함)

핵심 요약

• LLM(대형 언어 모델)은 멀티턴 대화에서 맥락 손실 및 응답 일관성 저하를 경험함
• 장기 기억력 부족으로 인해 이전 대화 정보 잊음 또는 혼동 발생
• 메모리 구조 보완과 알고리듬 개선이 필수적 (예: TSCE(Two-Step Contextual Enrichment) 활용)

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의 및 현상 분석

• LLM의 멀티턴 대화 한계

- 길어지는 대화에서 맥락 유지 실패

- 연결성 상실로 인한 응답 불일치

• 실험 결과

- 35만 토큰 사용 시도 중 맥락 오염 발생

- Gemini, ChatGPT 등 모델 모두 단순한 개념 확장 실패

• 사용자 경험

- IPSEC 디버깅 실험에서 LLM의 복잡한 정보 단순화 강점 vs 단순한 개념 확장 약점

- 메모리 기능 사용 시 오염된 맥락 복구 불가

2. 해결 방안 및 기술적 접근

• 메모리 관리 전략

- "편집" 버튼 활용 (Claude, ChatGPT)

- 대화 분할 및 요약 (예: promptdown, TSCE 사용)

• 맥락 정리 기술

- 서브컨텍스트 LLM 활용

- 메시지 삭제 기능으로 불필요한 맥락 제거

• 알고리듬 개선 방향

- 자연어 처리에서 추가 정보 요청 강화 (예: Gemini 2.5 Pro 활용)

- RL 기반 post-training의 장기 프리퍼런스 개선

3. 실무적 적용 팁 및 제안

• 맥락 오염 방지

- 대화 분기/포킹 기능 구현 (예: Telegram bot experai_bot)

- 메모리 리셋 또는 정화 기능 도입

• 도구 활용

- FileKitty (소스코드 합치기)

- Cursor (자동 요약 기능 테스트)

• 모델 선택 전략

- Gemini 2.5 Pro 또는 Claude-3.7-Sonnet 활용 (추가 정보 요청 성능 우수)

결론

• LLM의 멀티턴 대화 한계를 극복하려면 맥락 정리, 메모리 구조 개선, 추가 정보 요청 강화가 필수적
• "편집" 기능과 대화 분기 도구 활용, TSCE 같은 기술 적용으로 응답 일관성을 높일 수 있음
• 장기적 개선을 위해 메모리 계층 구분 (트레이닝 데이터 / 현재 컨텍스트 / RAG)이 필요함