ChatGPT 컨텍스트 윈도우 설명

이 글에서는 ChatGPT, 더 나아가 모든 인공지능이 가진 기술적 한계 중 하나인 **컨텍스트 윈도우(context window)**에 대해 이야기해 보겠습니다.

 

컨텍스트 윈도우란 모델의 기억 용량을 의미합니다. 이는 모델이 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양을 말하며, 이 수치가 높을수록 더 긴 프롬프트, 많은 양의 데이터, 그리고 길어진 대화의 모든 요소를 더 잘 처리할 수 있습니다.

 

이 기억 용량은 **토큰(token)**이라는 단위로 측정됩니다. 토큰이란 하나의 단어 또는 단어의 일부를 의미하며, 보통 100개의 토큰은 약 75단어 정도로 간주됩니다. 이처럼 언어를 토큰 단위로 쪼개어 모델이 더 효율적으로 언어를 처리할 수 있도록 합니다.

 

실제로 모델은 이 토큰을 통해 언어적 패턴이나 자주 반복되는 요소들을 인식하게 되며, 이러한 분석 능력은 처리 가능한 토큰 수에 의해 제한됩니다. 다시 말해, 너무 긴 텍스트를 주면 이 토큰 한계를 넘어설 수 있고, 그 경우 모델은 일부 정보를 잘라내거나 무시하게 됩니다.

 

여기서 자연스럽게 드는 질문이 하나 있습니다. “그렇다면 얼마나 많은 토큰을 처리할 수 있을까?” 하는 것이죠. 이 수치는 사용하는 모델의 종류나 버전에 따라 달라집니다. OpenAI, Google, Meta, Anthropics 같은 회사들은 끊임없이 이 기억 용량을 늘리기 위한 업데이트를 진행하고 있으며, 컨텍스트 윈도우는 매우 빠르게 진화하고 있습니다.

 

현재 기준으로 GPT-4o 모델은 약 128,000 토큰, 즉 약 100,000단어 이하를 처리할 수 있습니다. 하지만 이 영상이 업로드된 이후로 수치가 바뀌었을 수도 있으므로, 정확한 수치는 OpenAI 문서를 참고하는 것이 좋습니다.

https://platform.openai.com/docs/models

또는 platform.openai.com에 접속 후 Documentation → Models 항목을 클릭하시면 관련 정보를 확인할 수 있습니다.

 

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이제 중요한 건, 이 컨텍스트 윈도우를 어떻게 활용하고, 초과하지 않도록 관리하느냐는 점입니다.

 

 

첫 번째 방법은 

간결하게 작성

하는 것입니다.

 

불필요하게 긴 프롬프트는 모델의 메모리를 낭비할 수 있습니다. 필요한 요청을 간단명료하게 전달하면 훨씬 효율적으로 작동합니다. 물론 복잡한 지시가 필요한 경우도 있지만, 많은 경우에는 간단한 문장으로 충분합니다.

 

 

두 번째 문제는, 현재 ChatGPT를 포함한 대부분의 모델은 

토큰 수를 직접 표시해주지 않는다

는 것입니다.

 

즉, 얼마나 많은 토큰을 사용하고 있는지 직관적으로 확인하기 어렵습니다. 이럴 때는 직접 추정하거나, 또는 **토크나이저(tokenizer)**라는 도구를 사용할 수 있습니다.

 

OpenAI에서는 https://platform.openai.com/tokenizer에서 이를 제공하고 있습니다. 텍스트를 복사해서 붙여 넣으면, 총 토큰 수와 문자 수를 바로 알 수 있습니다. 우리가 주목할 부분은 토큰 수이며, 이 수치를 모델의 최대 컨텍스트 윈도우와 비교해서 판단하면 됩니다.

 

개인적으로 저는 자주 사용하지는 않지만, 예를 들어 긴 문서, 예를 들면 Apple의 서비스 이용약관과 같이 방대한 문서를 요약할 때는 유용합니다. 이런 문서들은 너무 길기 때문에 전체를 한 번에 넣으면 모델이 일부 내용을 무시하거나 누락할 수 있습니다. 실제로 요약이 제대로 되지 않을 수 있기 때문에, 저는 그 전에 토크나이저로 먼저 확인합니다.

 

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또 다른 중요한 전략은 **분할(segmentation)**입니다.

길고 방대한 문서를 하나의 프롬프트로 넣는 대신, 부분적으로 나누어 처리하는 것이 좋습니다. 예를 들어, Apple의 약관이 너무 길다면 상반부만 먼저 요약, 그리고 후반부를 다음 프롬프트에서 요약한 다음, 두 결과를 조합할 수 있습니다.

 

이는 긴 문서나 대용량 데이터를 다룰 때, 모델의 기억 한계를 피할 수 있는 좋은 방법입니다.

 

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또한 너무 긴 응답을 방지하기 위해, 모델에게 응답을 제한하라고 지시할 수 있습니다.

예:

 

• “두 문장으로 요약해줘”
• “두 단락으로 말해줘”
• “간단히 핵심만 bullet point로 정리해줘”

 

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그리고 중요한 점 하나 더.

주제를 바꿀 때는 새로운 대화를 시작하는 것이 좋습니다.

그러면 새롭게 비워진 메모리 상태에서 대화가 진행되기 때문에 기억 누락 없이 정확한 응답을 받을 수 있습니다.

 

만약 같은 주제에서 계속 이어서 이야기하고 싶다면, 이전에 말한 핵심 내용을 다시 상기시켜주는 것도 좋은 방법입니다.

이걸 직접 할 수도 있고, 아니면 ChatGPT에게

“지금까지 우리가 정리한 핵심 내용을 다시 알려줘”

라고 요청하면, 모델이 스스로 앞의 내용을 요약해서 기억하게 도와줄 수 있습니다.

 

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이처럼, 모델이 실수하거나 기억을 놓치는 경우는 종종 이러한 기술적 한계 때문에 발생합니다.

이런 이유를 이해하고 있다면, 보다 효율적으로 인공지능을 사용할 수 있게 됩니다.