[논문리뷰] Context Is What You Need: The Maximum Effective Context Window for Real World Limits of LLMs

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저자: Norman Paulsen

핵심 연구 목표

이 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 공급자가 홍보하는 최대 컨텍스트 윈도우(MCW) 와 실제 사용 환경에서의 최대 유효 컨텍스트 윈도우(MECW) 간의 불일치를 해결하고자 합니다. 연구는 MECW 를 정의하고, 다양한 컨텍스트 크기 및 문제 유형에 따른 LLM의 효과성 저하 지점과 MECW 의 변화 양상을 분석하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

연구는 Deepseek.r1-v1:0, Meta.llama3-3-70b-instruct-v1:0, claude-3-5-sonnet-20241022, GPT-4.1, GPT-5 등 11개의 최첨단 LLM 모델 을 대상으로 네 가지 문제 유형 에 대한 성능을 평가했습니다. 10,000개의 고유한 이름 으로 구성된 데이터셋을 기반으로 데이터를 무작위로 배치하고 점진적으로 토큰 수를 늘려가며 정확도를 측정하여 66,000개 이상의 데이터 포인트 를 수집했습니다.

주요 결과

실험 결과, 모든 모델의 MECW 는 MCW 보다 최대 99% 이상 짧았으며, 컨텍스트 크기 증가에 따라 정확도가 급격히 저하되어 일부 모델은 100 토큰 만으로도 성능 저하가 시작되었습니다. 문제 유형 에 따라 모델의 성능 순위가 크게 변동했으며, RAG 시스템 도 MECW 를 초과하는 컨텍스트에서는 환각률 이 100% 에 육박하며 성능을 저해하는 것으로 나타났습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

AI 실무자들은 LLM 배포 시 보고되는 MCW 가 아닌 실제 MECW 를 기준으로 컨텍스트 윈도우를 최적화해야 합니다. 특히 RAG 시스템 설계 시 문제 유형 에 따른 MECW 를 고려하여 입력 토큰 수를 제한하는 것은 환각률을 줄이고 모델 정확도를 극대화 하며 에이전틱 프레임워크 의 연쇄적인 실패 를 방지하는 데 필수적입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.