인간 대화 시뮬레이션을 통한 LLM 컨텍스트 제한 극복 및 다중 대화 손실 해결
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- LLM 개발자 및 연구자: 다중 대화 시 LLM의 성능 저하 문제 해결
- 난이도: 중급 이상 (기계 학습, 컨텍스트 관리, 토큰 효율성 최적화 기술 필요)
핵심 요약
- 인간의 선택적 기억 메커니즘을 시뮬레이션하여 LLM의 다중 대화 성능 저하를 해결
- 구조화된 요약 시스템과 모호한 검색 알고리즘으로 과거 대화 내용의 효율적 활용
- 키워드/의미 유사도/시간 가중치 기반의 다차원 점수 알고리즘 적용
섹션별 세부 요약
1. 문제 정의 및 LLM의 한계
- 다중 대화 성능 저하: 200,000+ 대화 분석 결과, 성능 39% 감소
- LLM의 완전 기억 모델: 인간의 선택적 기억과 차별화
- 인간과 LLM의 기억 관리 비교
- 인간: 불필요한 정보 제거, 현재 상태 유지
- LLM: 과거 정보 복잡성 증가, 성능 향상 제한
2. 인간 대화 시뮬레이션 접근 방식
- 선택적 주의 메커니즘: 구조화된 요약 생성 후 각 대화 턴 업데이트
- 자동 모호한 검색 시스템: 질문에 따라 과거 대화의 관련성 점수 계산
- 현재 상태 중심: 과거 대화 전체 복사 없이 요약 기반의 컨텍스트 유지
3. 시뮬레이션 구현 기술
- 구조화된 요약 시스템:
gpt-4o-mini활용한 상태 업데이트 메커니즘 - 오류 학습 시스템:
ExcludedOptions로 반복 오류 방지 - 토큰 효율성 최적화: 요약 및 신규 내용 고정 전송, 전체 메시지 스트림 전송 생략
4. 다차원 점수 알고리즘
- 점수 계산 방식:
- 키워드 겹침 (40%)
- 의미 유사도 (40%)
- 시간 가중치 (20%)
- 알고리즘 구현:
- 키워드 트리거: Jaccard 유사도 기반 부분 일치 지원
- 의미 유사도: 단순화된 코사인 유사도, 중복 어휘 비율 계산
- 시간 가중치: 24시간 내 선형 감소 (최신=1.0, 24시간 후=0.7)
5. 실무 적용 예시
- 대화 컨텍스트 구성:
- [구조화된 요약] + [관련된 과거 대화] + [새로운 질문]
- 점수 기준:
- 관련성 임계값: 0.3 (불필요한 내용 필터링)
- 결과 수 제한: 최대 5개의 관련 기록 반환
결론
- LLM의 과거 정보 관리 방식을 인간의 선택적 기억 모델로 시뮬레이션하여 컨텍스트 제한 극복
- 구조화된 요약 + 모호한 검색 알고리즘으로 토큰 효율성 향상 및 오류 방지
- 실무 적용 팁:
ExcludedOptions활용,gpt-4o-mini기반 상태 업데이트, 다차원 점수 알고리즘으로 정확한 대화 추적 가능