dohaii040603 님의 블로그

1. LLM A/B 테스트가 실패하는 가장 흔한 이유LLM 기반 서비스에서 A/B 테스트를 시도하는 팀은 많지만, 그 결과를 신뢰하는 팀은 생각보다 적다. 테스트를 했음에도 불구하고 “결론을 내리기 어렵다”거나 “결국 감으로 결정했다”는 말이 반복된다면, 이는 실행력이 부족해서가 아니라 설계 단계에서 이미 실험이 흔들렸기 때문일 가능성이 높다. 특히 프롬프트, 모델, 검색 조합이 동시에 얽혀 있는 경우라면 그 위험은 훨씬 커진다.전통적인 A/B 테스트는 비교적 단순하다. 버튼 색상, 문구, 레이아웃처럼 하나의 변수만 바꾸고 나머지는 고정한다. 그러나 LLM 환경에서는 이 전제가 쉽게 무너진다. 프롬프트를 조금만 바꿔도 모델의 응답 분포가 달라지고, 모델을 바꾸면 검색 결과의 활용 방식이 변하며, 검색 구..

1. LLM 비용은 왜 항상 예상보다 커지는가LLM을 실제 서비스에 붙여본 팀이라면 한 번쯤은 비슷한 경험을 한다. 초기에는 테스트 호출 몇 번으로 비용이 미미해 보였고, 단순한 계산으로 월 비용을 추정했지만, 실제 운영이 시작되자 예상과 전혀 다른 금액의 청구서를 받게 된다. 이 현상은 단순한 계산 실수가 아니라, LLM 비용 구조 자체가 직관적이지 않기 때문에 발생하는 구조적 문제에 가깝다.전통적인 서버 비용은 비교적 예측 가능하다. CPU나 GPU를 몇 대 쓰는지, 트래픽이 얼마나 늘어나는지에 따라 선형적으로 증가하는 경향이 있다. 반면 LLM 비용은 “사용량”이라는 하나의 개념으로 묶기 어렵다. 같은 요청 수라도 입력 길이, 출력 길이, 컨텍스트 구성, 프롬프트 설계 방식, 재시도 횟수, 사용자 ..

1. 모델은 왜 자주 바뀔수록 위험해지는가모델 운영에 대한 이상적인 그림은 끊임없는 개선이다. 더 좋은 데이터, 더 정교한 구조, 더 똑똑한 추론 방식을 적용해 모델을 계속 발전시키는 것이 기술적으로는 바람직해 보인다. 그러나 실제 제품 환경에서 이 이상은 자주 현실과 충돌한다. 모델이 자주 바뀔수록, 시스템은 불안정해지고 예측 가능성은 급격히 떨어진다. 이때 발생하는 문제는 단순한 오류가 아니라, 운영 전체를 흔드는 구조적 리스크다.모델은 단독으로 존재하지 않는다. 제품 안에서 모델은 수많은 요소와 얽혀 있다. 입력 전처리, 프롬프트 설계, 컨텍스트 관리, 후처리 로직, UI 흐름, 사용자 기대치까지 모두 모델의 동작을 전제로 맞물려 있다. 모델이 조금만 달라져도 이 연결고리들은 동시에 영향을 받는다...

1. 모델은 좋아졌는데 제품은 나빠졌다: KPI 불일치가 시작되는 지점모델 업데이트는 대부분 “성능 개선”이라는 명확한 목표 아래 진행된다. 정확도가 올라가고, 응답이 자연스러워지고, 오류가 줄어들면 성공적인 업데이트라고 판단하기 쉽다. 그러나 실제 제품 환경에서는 이런 기대와 전혀 다른 결과가 나타나는 경우가 적지 않다. 모델은 분명히 좋아졌는데, 제품 KPI는 오히려 정체되거나 하락한다. 이때 조직은 혼란에 빠진다. 무엇이 잘못된 것인지, 혹은 정말로 잘못된 것이 맞는지조차 판단하기 어려워진다.이 문제의 출발점은 모델 지표와 제품 KPI가 서로 다른 세계에 존재한다는 사실을 간과하는 데 있다. 모델 평가는 대개 정답률, 유사도, 손실 함수 같은 내부 지표를 기준으로 이루어진다. 반면 제품 KPI는 전..

1. 모델이 멈추는 순간: 인프라는 살아 있는데 추론은 죽어 있다온프레미스 환경에서 LLM을 운영할 때 가장 처음 마주치는 장애는 의외로 단순해 보이는 상황에서 시작된다. 서버는 켜져 있고, 네트워크도 정상이며, 모니터링 대시보드에는 특별한 경고가 없다. 그런데도 모델은 응답하지 않거나, 응답 시간이 비정상적으로 길어진다. 이때 운영자는 흔히 “일시적인 부하 문제”라고 판단하고 상황을 지켜본다. 그러나 이런 판단이 반복될수록 장애는 구조적인 문제로 굳어진다.온프레미스 LLM에서 가장 흔한 장애 시나리오 중 하나는 리소스는 존재하지만 추론 파이프라인이 정상적으로 연결되지 않은 상태다. GPU 메모리는 충분히 남아 있지만, 특정 프로세스가 메모리를 반환하지 않거나, 이전 추론 세션이 비정상 종료된 채 자원을..

1. 토큰화는 중립적이지 않다: 성능 저하가 시작되는 가장 앞단대부분의 모델 성능 논의는 아키텍처, 파라미터 수, 학습 데이터 규모 같은 거대한 요소들에 집중된다. 그러나 실제 운영 환경에서 조용히, 그러나 지속적으로 성능을 깎아먹는 요소는 훨씬 앞단에 존재한다. 바로 토큰화(Tokenization)다. 토큰화는 흔히 “입력을 모델이 이해할 수 있는 단위로 나누는 과정” 정도로 설명되며, 일단 정해지면 더 이상 건드릴 필요가 없는 전처리 단계처럼 취급된다. 이 인식이 바로 문제의 출발점이다.토큰화는 결코 중립적인 과정이 아니다. 토큰화 방식은 입력 문장을 어떻게 쪼개고, 어떤 단위를 의미 있는 최소 단위로 인식할지를 결정한다. 이는 곧 모델이 세상을 바라보는 기본 해상도를 정하는 일과 같다. 같은 문장이..

1. 프라이빗 배포의 이면: 보안은 강화됐지만 데이터는 고립된다프라이빗 배포는 많은 조직에게 필수적인 선택이 되었다. 외부 클라우드 의존을 줄이고, 내부 인프라에서 시스템을 직접 운영함으로써 보안과 통제력을 확보할 수 있기 때문이다. 특히 민감한 데이터를 다루는 환경에서는 퍼블릭 환경보다 프라이빗 배포가 주는 심리적·제도적 안정감이 크다. 그러나 이 선택은 동시에 새로운 문제를 낳는다. 바로 데이터가 서로 단절된 채 고립되는, 이른바 ‘데이터 섬’ 현상이다.프라이빗 배포 환경에서는 시스템 단위, 부서 단위, 혹은 프로젝트 단위로 인프라가 분리되는 경우가 많다. 각 환경은 외부와의 연결이 최소화되며, 내부 접근 권한 역시 엄격하게 통제된다. 이 구조는 보안 측면에서는 이상적일 수 있지만, 데이터 관점에서는..

1. 에이전트 시스템에서 로그가 ‘행동 기록’이 되는 순간전통적인 소프트웨어에서 로그는 주로 “무슨 함수가 호출됐는지”, “에러가 발생했는지”를 확인하기 위한 기술적 기록에 가까웠다. 로그는 문제가 생겼을 때 사후적으로 원인을 추적하는 도구였고, 정상 동작 중에는 거의 주목받지 않았다. 그러나 에이전트 기반 시스템이 등장하면서 로그의 의미는 근본적으로 달라지기 시작했다.에이전트는 단순히 입력을 받아 출력을 반환하는 존재가 아니다. 에이전트는 목표를 설정하고, 상황을 해석하며, 여러 단계를 거쳐 행동을 선택한다. 이 과정에서 에이전트는 “생각하고 판단하고 실행하는” 흐름을 반복한다. 따라서 에이전트의 실행 로그는 더 이상 기술적 이벤트의 나열이 아니라, 에이전트의 의사결정 과정 자체를 기록한 흔적이 된다...

1. LLM에서 회귀 실패란 무엇인가: 코드와 다른 테스트의 출발점소프트웨어 개발에서 회귀(regression)란 기존에 정상적으로 동작하던 기능이 변경 이후에 깨지는 현상을 의미한다. 전통적인 코드 기반 시스템에서는 이 개념이 비교적 명확하다. 입력이 같으면 출력도 같아야 하며, 이전에 통과하던 테스트가 실패하면 즉시 문제가 드러난다. 하지만 LLM 기반 시스템에서는 이 전제가 성립하지 않는다.LLM은 본질적으로 **비결정적(non-deterministic)**인 시스템이다. 같은 입력이라도 출력이 매번 완전히 동일하지 않을 수 있으며, 미묘한 차이가 발생하는 것이 오히려 정상적인 동작이다. 이 특성 때문에 많은 팀이 “LLM에는 회귀 테스트가 어렵다”거나 “테스트 자동화는 불가능하다”고 판단한다.그러..

1. 멀티모델 앙상블의 약속과 현실: 정확도는 올랐지만 비용은 감당되지 않았다머신러닝과 딥러닝 분야에서 ‘앙상블’은 오랫동안 성능 향상의 정석으로 여겨져 왔다. 서로 다른 모델을 동시에 사용해 결과를 결합하면 단일 모델보다 더 안정적이고 정확한 예측을 얻을 수 있다는 개념은 수많은 대회와 연구를 통해 검증되어 왔다. 이 흐름은 대규모 언어 모델이 등장한 이후에도 자연스럽게 이어졌다. 서로 다른 LLM을 병렬로 호출하거나, 동일한 입력을 여러 모델에 던진 뒤 결과를 종합하는 방식이 바로 멀티모델 앙상블이다.초기에는 분명 효과가 있었다. 특정 질문에 대해 한 모델이 놓치는 맥락을 다른 모델이 보완했고, 문체나 추론 방식의 차이가 결과의 다양성을 높여주었다. 특히 정답이 하나로 고정되지 않은 생성형 작업에서는..