dohaii040603 님의 블로그

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1. 왜 응답 일관성은 ‘감각’이 아니라 ‘지표’가 되어야 하는가대화형 AI 제품을 운영하다 보면 가장 자주 등장하는 피드백 중 하나가 바로 “일관성이 없다”는 표현이다. 같은 질문을 했는데 답이 조금씩 다르다거나, 비슷한 상황에서 다른 태도를 보인다거나, 이전에 했던 말을 스스로 부정하는 현상들이 모두 이 범주에 포함된다. 문제는 이 일관성이라는 개념이 매우 추상적이라는 점이다. 개발자는 모델이 확률적으로 작동하기 때문에 어느 정도의 변동성은 자연스럽다고 말하지만, 사용자 입장에서는 동일한 기대에 대해 예측 가능한 반응을 원한다. 이 간극을 메우기 위해서는 일관성을 막연한 인상이 아니라, 수치로 표현할 수 있는 평가 구조가 필요하다.응답 일관성을 수치화한다는 것은 단순히 동일 질문에 동일 답변을 출력하..

1. 길어진 시스템 프롬프트는 왜 ‘안전장치’가 아니라 ‘복잡성’이 되는가대화형 AI 제품을 설계할 때 가장 먼저 손을 대는 부분 중 하나가 시스템 프롬프트다. 모델이 어떤 태도로 말해야 하는지, 어떤 정책을 따라야 하는지, 어떤 역할을 수행해야 하는지를 정의하는 문장들이 이 안에 담긴다. 초기에는 비교적 간결하게 시작하지만, 제품이 성장하고 요구사항이 늘어날수록 시스템 프롬프트는 점점 길어진다. 정책 예외가 추가되고, 안전 규칙이 덧붙고, 브랜드 톤이 구체화되며, 금지 목록이 늘어나면서 프롬프트는 하나의 장문 문서로 변한다. 문제는 이 확장이 항상 품질 개선으로 이어지지 않는다는 점이다.시스템 프롬프트가 길어질수록 개발팀은 안심하는 경향이 있다. 더 많은 규칙을 넣었으니 더 안전하고, 더 통제 가능하다..

1. LLM 서비스에서 스케줄링이 곧 제품 품질이 되는 이유대규모 언어 모델을 서비스 환경에 올리는 순간, 모델의 성능은 더 이상 파라미터 수나 벤치마크 점수로만 설명되지 않는다. 실제 사용자가 체감하는 품질은 응답의 정확성 못지않게 지연시간과 안정성에 의해 결정된다. 특히 피크 트래픽이 몰리는 순간, 모델의 추론 능력보다 더 중요한 것은 요청을 어떻게 받아들이고, 어떤 순서로 처리하며, 어떤 요청을 먼저 밀어 넣고 어떤 요청을 잠시 보류할 것인가를 판단하는 스케줄링 전략이다. 이 지점에서 큐 구조는 단순한 대기열이 아니라, 서비스 품질을 결정하는 핵심 인프라가 된다.LLM은 일반적인 웹 요청과 다르게 추론 시간이 길고 자원 소모가 크다. 동일한 API 호출이라도 토큰 길이, 컨텍스트 크기, 모델 종류에..

1. 평가셋이 망가지는 순간은 ‘정답’을 믿기 시작할 때다대부분의 평가셋은 처음부터 선한 의도로 만들어진다. 모델이 잘 작동하는지 확인하고, 이전 버전과 비교하며, 품질이 나아졌는지 판단하기 위해서다. 그러나 시간이 지나면 평가셋은 이상한 권위를 갖게 된다. 점수가 오르면 “좋아졌다”고 말하고, 점수가 떨어지면 “나빠졌다”고 단정하는 기준이 된다. 이때부터 평가셋은 도구가 아니라 판사가 된다. 그리고 바로 이 지점에서 평가셋은 제품을 망가뜨리기 시작한다.문제의 핵심은 평가셋이 ‘정답’을 담고 있다고 믿는 태도다. 많은 팀이 평가셋의 레이블을 현실의 정답으로 간주한다. 하지만 실제 제품 환경에서 정답은 거의 존재하지 않는다. 사용자의 질문은 모호하고, 기대는 사람마다 다르며, 맥락은 매 순간 바뀐다. 그럼..