거대 언어모델이 다음 토큰을 선택하는 샘플링 원리를 설명한다. Temperature와 top-p, top-k 같은 매개변수가 답변의 다양성과 안정성에 어떤 영향을 주는지 살펴보고, 용도에 맞는 설정 기준을 정리한다.
AI 출력이 중간에 끊기면 다시 생성 버튼을 반복해서 누르지 말자. 끊기는 원인은 네트워크, 할당량, 출력 길이 세 가지로 나뉘며 대처법도 각각 다르므로 먼저 구분한 뒤 움직인다. 먼저 중단 종류를 가린다 네트워크 중단은 페이지가 빙글빙글 돌거나 연결 실패 안내가 뜨는...
AI 답변이 갑자기 짧고 대충 변하면 모델부터 바꾸지 말자. 대부분 설정, 맥락, 할당량 중 하나가 원인이다. 아래 순서대로 확인하면 보통 5분 안에 원인을 찾을 수 있다. 첫째: 대화 설정이 바뀌지 않았는지 현재 대화에서 간결한 답변 모드가 켜져 있거나 시스템 지시가...
AI를 쓰다 보면 점점 "바보가 된 것 같다"는 느낌, 정말 흔하다. 하지만 결론을 서두르지 말자. 열에 아홉은 모델이 실제로 성능이 떨어진 게 아니라 사용 환경 속 세 가지 변수가 원인이다. A, B, C 순서대로 점검하면 대부분 진짜 원인을 찾을 수 있다. 먼저 A...
첫 토큰 지연은 전송을 누른 뒤 모델이 첫 번째 토큰을 내놓기까지의 대기 시간으로, 영어로는 TTFT(Time To First Token)라고 줄여 씁니다. AI 제품이 '빠르다'는 첫인상은 대개 여기서 결정됩니다. 어떤 제품은 3~4초 침묵하다가 글을 시작하고, 어떤...
투기적 디코딩(Speculative Decoding)은 대형 모델의 텍스트 생성을 빠르게 만드는 방법입니다. 훨씬 작은 초안 모델이 다음 몇 개의 토큰을 먼저 추측하면, 대형 모델이 그 추측을 한 번의 병렬 연산으로 한꺼번에 검사합니다. 맞은 것은 그대로 채택하고, 처...
자기회귀는 대형 모델이 글을 생성할 때 쓰는 기본 방식입니다. 이미 나타난 토큰을 바탕으로 다음에 올 가능성이 가장 높은 토큰을 예측하고, 새로 생성한 토큰을 입력 끝에 이어 붙인 뒤 다시 다음을 예측하는 순환을, 종료 표시가 나오거나 길이 상한에 닿을 때까지 반복합니...
퍼플렉시티, 즉 혼란도는 언어 모델이 다음 단어를 얼마나 확신하지 못하는지를 나타내는 숫자입니다. 문장을 이어 쓸 때 실제로 등장한 단어에 모델이 놀랄수록 수치는 높아지고, 당연하게 느낄수록 낮아집니다. 제조사들은 새 모델의 사양표에 이 숫자를 즐겨 넣지만, 이것은 모...
AI 답변이 매번 다른 것은 대부분 완전히 정상적인 현상이며, 기억력이 나빠서가 아닙니다. 진짜 이유는 두 가지뿐입니다. 하나는 모델이 텍스트를 생성할 때 단어를 무작위로 샘플링하기 때문에 같은 질문을 두 번 실행하면 단어 선택 경로가 달라지는 것이 당연하다는 점이고,...
