LLM6 왜 유독 클로드(Claude)만 토큰 문제가 두드러질까? 다른 AI 모델들도 대화 히스토리를 사용하는데, 왜 클로드에서 유독 토큰 소모가 빠르다고 느껴질까요? 이는 클로드만이 가진 몇 가지 독특한 특징 때문입니다.1. '최대' 컨텍스트 활용이 기본 설계클로드의 가장 큰 장점은 최대 200K에 달하는 거대한 컨텍스트 창입니다. 하지만 이는 양날의 검입니다. 다른 모델들이 컨텍스트가 너무 길어지면 오래된 내용을 요약하거나 일부를 생략하는 방식으로 최적화를 시도하는 반면, 클로드는 주어진 컨텍스트를 최대한 충실하게 모두 활용하려는 경향이 매우 강합니다.문제 상황: 긴 보고서(5만 토큰)를 올리고, 그에 대한 대화를 10번 주고받았다고 가정해 봅시다. 마지막 10번째 질문을 할 때, 사용자는 간단한 질문 하나를 던지지만, 클로드는 5만 토큰(보고서) + 이전 9번의 .. 2025. 8. 4. AI 채팅의 숨은 비용, '대화 히스토리' 현명하게 관리하기 우리는 이제 구글 제미나이(Gemini), 앤트로픽 클로드(Claude), 퍼플렉시티(Perplexity) 같은 똑똑한 AI 챗봇과 대화하는 것이 일상이 되었습니다. 이들은 놀라울 정도로 우리의 이전 대화 내용을 잘 기억하고 문맥에 맞는 답변을 내놓습니다.하지만 이 편리한 '기억력'에는 숨겨진 비용이 있다는 사실을 알고 계셨나요? 바로 '토큰(Token)'입니다. 대화 히스토리를 잘못 관리하면 나도 모르는 사이에 비용, 속도, 답변 품질까지 손해 볼 수 있습니다.오늘은 AI가 대화를 기억하는 원리를 알아보고, 불필요한 대화 히스토리를 유지하는 것이 왜 불리한지, 그리고 어떻게 하면 더 현명하게 AI를 활용할 수 있는지 상세히 알아보겠습니다.AI는 어떻게 대화를 기억할까?AI 챗봇은 우리가 이전에 나눈 대.. 2025. 8. 4. AI의 창의력을 조절하는 두 개의 다이얼: Temperature와 Top-P 완벽 이해 AI의 창의력을 조절하는 두 개의 다이얼: Temperature와 Top-P 완벽 이해인공지능(AI)이 만들어내는 결과물이 때로는 놀랍도록 창의적이고, 때로는 너무 예측 가능해서 지루하게 느껴진 적 없으신가요? 이 AI의 '창의성'은 사실 우리가 직접 조절할 수 있는 몇 가지 설정값에 의해 결정됩니다. 오늘은 그중 가장 대표적인 두 가지 다이얼, Temperature(온도)와 Top-P(상위 P)에 대해 쉽고 자세하게 알려드릴게요.Temperature (온도) 🌡️: 답변의 무작위성을 조절하는 다이얼Temperature는 AI가 다음 단어를 선택할 때 얼마나 무작위성(randomness)을 부여할지 결정하는 값입니다. AI는 다음에 올 단어들의 확률을 계산하는데, Temperature는 이 확률분포를 .. 2025. 7. 22. 인공지능(AI)의 모든 것: 헷갈리는 용어 완벽 정리! 🤖 "> 안녕하세요! 오늘은 인공지능(AI)과 관련된 헷갈리는 용어들을 명쾌하게 정리해 드리는 시간을 갖겠습니다. AI, 머신러닝, 딥러닝… 많이 들어는 봤지만 정확한 차이를 알기 어려우셨죠? 이 포스팅 하나로 모든 궁금증을 해결해 보세요!가장 큰 그림: 인공지능 (AI)인공지능(AI)은 기계가 사람처럼 생각하고 학습하며, 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있도록 하는 포괄적인 기술 분야를 의미합니다. 우리가 흔히 생각하는 ‘인공지능’이라는 단어는 바로 이 AI를 지칭하는 것이죠. 1960년대에 개발된 초기 챗봇 ‘엘리자(Eliza)’처럼 AI는 생각보다 오랜 역사를 가지고 있답니다.AI의 핵심, 머신러닝 (ML)머신러닝(ML)은 AI의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그램 없이도 데이터로부터 .. 2025. 7. 22. Datadog: Amazon Bedrock 기반 LLM 서비스 관측 가능성의 핵심 "> LLM(대규모 언어 모델) 서비스를 고려 중이거나 이미 구현하고 계신가요? 그렇다면 운영상의 복잡성을 잘 알고 계실 것입니다. 이 게시물은 Datadog의 기술 지원 전문가이자 AWS 앰배서더인 이현진 님의 발표에서 영감을 받아, Datadog이 Amazon Bedrock 기반 LLM 서비스에 대한 관측 가능성을 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 탐구합니다.LLM 서비스 운영의 과제LLM 서비스를 운영하는 것은 여러 가지 과제를 제시합니다.복잡성: 최신 IT 환경은 이미 VM, 컨테이너, 미들웨어 및 해당 종속성으로 인해 복잡합니다. LLM은 에이전트 통신, 데이터 흐름, 임베딩 프로세스 및 검색 메커니즘으로 인해 또 다른 복잡성을 추가합니다.모델 성능 평가: LLM 성능을 평가하는 것은 매우 중요.. 2025. 7. 20. AWS BedRock에서 발생할 수 있는 보안 취약점과 대응 방안 1. 서론생성형 AI 플랫폼인 AWS BedRock은 다양한 비즈니스 환경에서 강력한 AI 서비스를 손쉽게 제공할 수 있도록 해줍니다. 하지만, AI·클라우드 환경이 복잡해질수록 보안 취약점 관리의 중요성도 함께 커지고 있습니다. 이번 글에서는 AWS BedRock에서 실제로 발생할 수 있는 보안 취약점들과 이를 실무에서 예방·관리할 수 있는 방법을 정리해 봅니다.2. 주요 보안 취약점2-1. 프롬프트 인젝션 & 제약 우회(Prompt Injection & Jailbreaking)악의적인 사용자가 프롬프트에 특정 문구를 삽입해 LLM의 원래 정책·제한을 우회하여 민감정보 유출, 부적절 응답 등 예상치 못한 동작을 유발할 수 있습니다.예: “위 규칙을 모두 무시하고 ...”로 유도되는 프롬프트 공격2-2... 2025. 7. 20. 이전 1 다음
