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title: "Context window — 문맥 창"
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  - "Category:Core LLM concepts"
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# Context window — 문맥 창

**컨텍스트 윈도우**(문맥 창)는 대형 언어 모델(LLM)에서 모델이 응답을 생성할 때 고려할 수 있는 최대 텍스트 정보량(토큰 단위)을 의미합니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. 다시 말해, 이는 모델의 일종의 '작업 메모리'로서, 사용자의 원래 요청과 모델이 이전에 생성한 문장을 포함하여 동시에 문맥 안에 유지할 수 있는 텍스트의 양을 결정합니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. 컨텍스트 윈도우의 크기는 **토큰** 단위로 측정됩니다. 토큰이란 모델이 처리하기 위해 입력을 분할하는 텍스트의 기본 단위(단어, 단어의 일부 또는 문자)입니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. 컨텍스트 윈도우의 길이는 생성되는 응답의 일관성과 관련성에 직접적인 영향을 미칩니다. 큰 컨텍스트는 모델이 이전 정보를 더 잘 반영하고, 긴 대화의 세부 사항을 유지하며, 긴 문서를 처리할 때 의미를 잃지 않도록 도와줍니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

## 컨텍스트 윈도우 크기의 진화

초기 transformer 기반 언어 모델은 비교적 작은 컨텍스트 윈도우를 가지고 있었습니다. 예를 들어, 2018~2019년에는 최대 컨텍스트 길이가 약 **512~1024 토큰** 수준이었습니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. GPT-3(2020)는 한 번에 최대 **2048 토큰**을 처리할 수 있었습니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. ChatGPT 초기(2022년)에는 컨텍스트 한도가 약 **4000 토큰**(약 3000 단어)으로, 대화 길이에 제약이 있었습니다. 약 3000 단어를 초과하면 챗봇이 '방향을 잃고' 주제를 벗어난 환각을 일으키기 시작했습니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

현재의 플래그십 모델들은 이 한계를 크게 높였습니다. GPT-4는 **8192** 및 **32,768 토큰** 버전으로 제공되며<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>, Anthropic의 Claude 모델은 2023년 **100,000 토큰**(약 75,000 단어, 즉 수백 페이지 분량의 텍스트)의 컨텍스트 윈도우를 갖추게 되었습니다<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. 2024년에는 약 **128,000 토큰** 수준의 컨텍스트를 가진 모델(예: Meta의 LLaMA 3.1)<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>과 심지어 최대 **100만 토큰**에 달하는 모델(Google Gemini 1.5 Pro)도 등장했습니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 2025년에는 최대 **1,000만 토큰**이라는 기록적인 컨텍스트 윈도우를 가진 LLAMA 4 Scout가 발표되었으며<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-cloudflare-llama4-4)</sup>, 이는 수만 페이지 분량의 텍스트에 해당합니다<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup>. 그러나 이처럼 극단적인 수치는 상당 부분 이론적인 것입니다. 메모리와 학습 데이터의 한계로 인해 모델이 실제로 1,000만 토큰의 컨텍스트 전체를 활용하기는 어렵습니다<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup>. 그럼에도 불구하고, 컨텍스트 윈도우 확장 경쟁은 모델 파라미터 수 증가에 맞먹는 중요성을 지닌 LLM 발전의 새로운 단계가 되었습니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

다음은 일부 모델의 최대 컨텍스트 길이 예시입니다:

- GPT-3 – 최대 ~2048 토큰<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>
- GPT-4 – 8192 토큰(기본 버전), 확장 버전 최대 32,768 토큰<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>
- Anthropic Claude – 최대 100,000 토큰<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>
- LLaMA 3.1 – 최대 128,000 토큰<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>
- Google Gemini 1.5 Pro – 최대 1,000,000 토큰<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>
- Meta LLAMA 4 Scout – 최대 10,000,000 토큰 발표<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-cloudflare-llama4-4)</sup>

컨텍스트 윈도우의 성장은 모델의 능력을 근본적으로 확장합니다<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. 32,000 토큰이 약 50페이지 분량에 해당한다면, 100,000 토큰은 약 75,000 단어에 해당합니다<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. 모델은 이러한 분량을 단 몇 초 만에 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 소설 전체나 기술 보고서를 분석하여 필요한 세부 정보를 추출하는 것이 가능합니다<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. 따라서 긴 컨텍스트를 가진 모델은 책 전체, 대규모 문서 세트, 또는 긴 대화를 메모리에 유지할 수 있으며, 이는 상세한 요약, 교차 문서 질의응답 분석부터 대규모 소스 코드 처리까지 새로운 활용 시나리오를 열어줍니다.

## 긴 컨텍스트의 한계와 문제점

컨텍스트 윈도우의 확장은 심각한 기술적·실용적 과제를 수반합니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. 가장 큰 문제는 **계산 복잡도의 조합론적 증가**입니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. Transformer에서 self-attention 메커니즘은 시퀀스 길이에 대해 이차(quadratic) 복잡도를 가집니다. 컨텍스트 길이가 두 배로 늘어나면 필요한 메모리와 연산량은 약 네 배로 증가합니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. 예를 들어, 컨텍스트를 1024 토큰에서 4096 토큰으로 늘리면 이론적으로 자원 소비가 약 16배 증가합니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. 이는 학습 단계(GPU 메모리 한계와 학습 시간으로 인해 매우 긴 시퀀스를 사용하기 어려움)와 추론 단계 모두에 제약을 가합니다. 긴 요청은 응답 생성을 크게 느리게 하고 상용 API 사용 비용을 높입니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 입력 토큰 처리에는 일반적으로 비용이 부과되므로, 모델에 긴 텍스트를 제공할수록 응답 비용이 직접적으로 증가합니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.

**정보 과부하**는 또 다른 중요한 요소입니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 큰 윈도우가 모델에 더 많은 데이터를 제공할 수 있게 해주지만, 세부 사항이 과도하면 모델이 '**노이즈' 속에서 핵심을 파악하지 못할 수** 있습니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 연구에 따르면 현재 LLM은 관련 정보를 균일하게 인식하지 못합니다. 모델들은 긴 컨텍스트 입력의 처음이나 끝에 배치된 사실에 더 많은 주의를 기울이는 경향이 있으며(초두 효과와 최신 효과), 큰 문서의 중간에서 지식을 추출하는 능력이 훨씬 떨어집니다<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-lost-in-middle-6)</sup>. 불필요한 세부 사항으로 프롬프트를 채우면 **응답 정확도가 저하**될 수 있습니다<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-lost-in-middle-6)</sup>. 따라서 일정 한계를 넘어서면 컨텍스트 양을 늘리는 것이 역효과를 낼 수 있습니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 이에 따른 실용적 권고사항은 긴 요청에는 실제로 필요한 데이터만 포함하고, 핵심 정보가 메시지의 시작(또는 끝) 부분에 위치하도록 컨텍스트를 구조화하는 것입니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

또한 실제로는 명목상의 윈도우 길이와 모델이 **효과적으로 활용하는** 길이 사이에 괴리가 있음이 밝혀졌습니다<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. 많은 모델들이 사용 가능한 전체 길이에 걸쳐 균일하게 작동하지 못하며, 실질적인 유효 컨텍스트 깊이는 최대값보다 훨씬 작습니다<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. 예를 들어, 128k 컨텍스트로 학습된 LLaMA 3.1 모델의 경우, 테스트에서 시작 부분으로부터 ~64k 토큰을 넘는 정보는 응답에 거의 영향을 미치지 않았습니다<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. 대부분의 오픈소스 LLM에서 실제 유효 메모리는 지정된 컨텍스트 길이의 절반 미만으로 나타납니다<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. 연구자들은 이를 학습 특성과 연관짓습니다. 모델이 공식적으로 긴 시퀀스로 학습되더라도, 데이터에서 먼 위치는 초기 위치보다 훨씬 드물게 등장하기 때문에 모델이 **윈도우 끝 부분에 대해 덜 학습**된 상태가 됩니다<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. 일반적인 코퍼스에서 매우 긴 시퀀스의 등장 빈도는 지수적으로 감소합니다<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. 이러한 '좌편향된' 위치 분포로 인해 모델은 가까운 컨텍스트를 먼 컨텍스트보다 훨씬 잘 학습합니다<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. 해결책으로는 학습 데이터의 보다 신중한 선별과 레이블링, 그리고 덜 학습된 위치를 보완하는 특수한 방법론 등을 고려할 수 있습니다<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. 이 한계를 극복하는 것은 현재 활발하게 연구되고 있는 분야입니다<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>.

## 컨텍스트 윈도우 확장 방법

LLM의 컨텍스트 윈도우를 확장하려면 아키텍처적·알고리즘적 개선을 결합해야 합니다. 현재 연구에서 적용되는 주요 방향은 다음과 같습니다:

- **긴 시퀀스로의 학습**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 가장 직관적인 접근 방식은 원하는 컨텍스트 길이에 맞는 학습 예시를 모델에 제공하는 것입니다. 길이에 따른 curriculum learning, 즉 학습 과정에서 텍스트 크기를 점진적으로 늘리는 방법이 실용화되고 있습니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 또한 gradient accumulation 및 특수한 데이터 전처리 기법도 활용됩니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.
- **Attention 메커니즘 최적화**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 표준 self-attention은 이차적 비용을 가지므로, sparse attention, sliding window, 다차원 컨텍스트 분할 등의 대안이 활발히 연구되고 있습니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 예를 들어, **Ring Attention**은 IBM이 제안한 attention 최적화 방법으로 긴 시퀀스에서 계산 부담을 줄입니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. IBM Granite 모델에 ring attention을 추가함으로써 컨텍스트를 크게 확장할 수 있었습니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>.
- **위치 인코딩 개선**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Transformer의 핵심 요소 중 하나는 토큰 위치를 인코딩하는 방식입니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 고전적인 절대 위치 인코더는 학습된 길이를 넘어서는 외삽에 취약합니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 따라서 긴 컨텍스트에는 상대적 위치 인코딩 등 다른 방법이 사용됩니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 예를 들어, 128k 컨텍스트 버전의 Granite 모델은 절대 위치 인코딩에서 **상대적 위치** 기반 토큰 인코딩으로 전환했습니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. **RoPE(Rotary Position Embedding)**가 널리 사용되는데<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>, 이는 먼 토큰 간의 상대적 위치 관계를 더 잘 보존하고 컨텍스트 확장을 가능하게 합니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 또 다른 접근 방식인 ALiBi(Attention with Linear Biases)는 attention 메커니즘에 큰 거리에 대해 선형적으로 증가하는 편향을 도입합니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 이러한 기법들의 조합, 예를 들어 RoPE의 기저 주파수 스케일링(LLaMA 3에서 구현된 방식)은 현재 모델이 100k+ 토큰 윈도우를 지원할 수 있도록 적용되고 있습니다<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>.
- **메모리 및 컨텍스트 압축**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. 대안적 접근 방식은 윈도우 길이를 직접 늘리는 대신, 긴 입력을 **압축된 형태로 표현**하는 것입니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. 예를 들어, IBM의 한 기술은 다른 LLM을 활용하여 긴 텍스트의 압축된 표현(요약)을 생성하는 것입니다<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup>. 또 다른 접근 방식은 외부 **장기 메모리** 또는 지식 베이스를 연결하는 것입니다. 모델은 컨텍스트 윈도우 밖에 중요한 사실들을 저장해두고 필요할 때 불러옵니다<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup>. 후자는 **retrieval-augmented generation(RAG)**으로 알려진 방법으로 발전했습니다<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup>.

이러한 전략들 각각에는 고유한 비용이 따른다는 점을 유의해야 합니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 긴 컨텍스트로의 학습은 막대한 계산 자원과 신중하게 선별된 데이터를 필요로 합니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 새로운 attention 메커니즘과 위치 인코딩은 모델 아키텍처를 복잡하게 만들고, 때로는 짧은 텍스트에서의 성능을 저하시키기도 합니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 따라서 엔지니어들은 윈도우 크기, 학습 안정성, 최종 모델 성능 사이에서 신중하게 균형을 맞춰야 합니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.

## 대용량 컨텍스트 vs. 정보 검색(RAG)

LLM의 최대 컨텍스트가 수십만 토큰 이상으로 증가함에 따라, 이러한 모델 능력 하에서 외부 지식 베이스와 검색 알고리즘이 필요한가에 대한 논의가 생겨났습니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. 모든 관련 정보가 컨텍스트 윈도우 안에 직접 들어갈 수 있다면, 이론적으로 모델은 외부 소스에 의존하지 않고도 답변할 수 있습니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. 일부 연구자들은 컨텍스트 윈도우가 커질수록, 모델이 데이터베이스에서 추출된 텍스트를 미리 받는 **retrieval-augmented generation(RAG)** 방식이 그 유효성을 잃을 수 있다고 주장합니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. 이를 지지하는 근거로는 검색 단계에서의 정보 손실이 있습니다. 검색은 몇 개의 상위 문서만 반환하는 반면, '프롬프트 스터핑'(데이터를 요청에 직접 포함시키기)은 모든 컨텍스트 정보를 모델에 통째로 제공할 수 있습니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. IBM 연구원 Pin-Yu Chen은 필요한 책과 문서를 모두 모델에 바로 로드할 수 있다면 아무도 RAG 설정에 애쓰고 싶지 않을 것이라고 지적합니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

그러나 반대 입장은 아무리 큰 컨텍스트 윈도우도 **RAG의 필요성을 없애지 못한다**는 것입니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. IBM 관계자들과 다른 전문가들은 **데이터의 최신성과 관리**가 여전히 심각한 문제로 남아 있다고 강조합니다<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup>. 방대한 컨텍스트를 가진 모델도 학습 데이터에 없던 것, 예를 들어 오늘의 뉴스는 알 수 없습니다<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup>. 요청 시 최신 정보를 즉각적으로 포함하려면 retriever 메커니즘이 필요합니다<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup>. 또한 기업용 애플리케이션에서 RAG는 접근 권한을 준수하고 불필요한 기밀 데이터를 노출하지 않으면서 보안 저장소에서 선택적으로 사실을 가져올 수 있게 해줍니다<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup>. 마지막으로 경제적 고려 사항도 중요합니다. 수백만 토큰을 '헛되이' 처리하는 것은 비용이 많이 들며, 모델이 매번 수천 페이지 분량의 입력을 읽게 하는 것보다 실제로 관련 있는 몇 개의 단락을 먼저 찾아 컨텍스트를 줄이는 것이 종종 더 합리적입니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. 이러한 이유들로 RAG는 AI 애플리케이션의 중요한 구성 요소로 남아 있으며<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup>, 대용량 컨텍스트 윈도우는 신중하게 사용할 것을 권장합니다<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup>. 확장된 컨텍스트(자주 사용하는 데이터를 캐시 형태로 저장하는 Cache-Augmented Generation)와 외부 소스로부터의 새로운 지식을 선택적으로 검색하는 방법을 결합한 **하이브리드 접근 방식**이 최적의 아키텍처가 될 것으로 예상됩니다<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-meibel-impact-8)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-meibel-impact-8)</sup>.

## 응용 및 전망

사용 가능한 컨텍스트의 증가는 언어 모델이 해결할 수 있는 과제의 범위를 크게 확장합니다. **긴 문서의 요약 및 분석**은 즉각적인 응용 분야 중 하나입니다<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. 100k 토큰 윈도우를 가진 모델은 단일 요청으로 방대한 보고서, 책 또는 기술 문서를 읽고 요약이나 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. 이는 법률 분야(계약서 분석 및 요약), 과학(자동 문헌 검토), 비즈니스 분석에 활용됩니다. 예를 들어, Claude는 소설 『위대한 개츠비』(~72,000 토큰) 전체를 성공적으로 처리하고 몇 초 만에 텍스트의 특정 수정 사항을 찾아낼 수 있었습니다<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>.

**장기 대화 지원**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 챗봇에게 있어 큰 컨텍스트는 수십, 수백 개의 발화를 기억하는 능력을 의미합니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 확장된 윈도우는 또한 대화에 방대한 참조 데이터를 통합하는 것을 가능하게 합니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.

**프로그래밍 및 코드 작업**<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-meibel-impact-8)</sup>. 소스 코드 분석과 관련된 작업에서 긴 컨텍스트는 특히 가치 있는 것으로 나타났습니다<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-meibel-impact-8)</sup>. 코드는 종종 여러 파일에 분산되어 있으며, 정확한 답변을 제공하려면 모델이 코드베이스의 최대한 많은 부분을 '볼 수' 있어야 합니다<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-meibel-impact-8)</sup>. IBM의 연구에 따르면 컨텍스트 확장은 코드 생성 작업에서 모델 품질을 눈에 띄게 향상시킵니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>. 128k 토큰 윈도우를 가진 Granite 모델은 요청 시 방대한 양의 라이브러리 문서를 처리할 수 있습니다<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

**멀티모달 애플리케이션**<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. 최신 모델(앞서 언급한 LLaMA 4, Gemini 등)은 멀티모달이며 텍스트뿐만 아니라 다른 유형의 데이터(오디오, 이미지, 비디오)도 입력으로 받을 수 있습니다<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. 큰 컨텍스트는 여기서 예를 들어 긴 오디오 녹음(대화 전사) 또는 비디오(설명이 달린 프레임 시퀀스) 전체를 분석하는 데 도움이 됩니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 1M 토큰 윈도우를 가진 Gemini 1.5 모델은 컨텍스트 내에 최대 **1시간 분량의 오디오 또는 3시간 분량의 비디오**를 중요한 세부 사항 손실 없이 유지할 수 있다고 알려져 있습니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. 이는 수 시간 분량의 회의, 영화 등의 자동 전사 및 요약에 대한 전망을 열어줍니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.

인상적인 성과에도 불구하고, 전문가들은 큰 컨텍스트가 **만병통치약**이 아니라<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-meibel-impact-8)</sup> 올바른 사용법이 필요한 도구라고 강조합니다<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-meibel-impact-8)</sup>. 큰 컨텍스트는 인프라에 대한 요구사항(메모리, 처리 속도)을 크게 높이고 모델 배포 비용을 증가시킵니다<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup>. 따라서 LLM 기반 시스템을 개발할 때는 특정 작업에 실제로 필요한 컨텍스트 양을 신중하게 평가하고 다양한 접근 방식을 결합할 것을 권장합니다<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup>. 그럼에도 불구하고 추세는 분명합니다. 미래의 모델들은 더욱 긴 컨텍스트와 그것을 효과적으로 활용하는 것을 결합하려 할 것입니다<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. attention 스케일링, 긴 시퀀스 학습, '중간 망각' 문제 해결 등 현재의 문제들을 극복함으로써 차세대 LLM은 더욱 방대한 정보를 정확하고 일관되게 처리할 수 있게 될 것입니다<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. 이는 AI의 적용 가능성 경계를 완전한 어시스턴트에서 복잡한 분석 시스템까지 크게 확장할 것입니다<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>.

## 참고 자료

- Why larger LLM context windows are all the rage - IBM Research
- Context Length in LLMs: What Is It and Why It Is Important - DataNorth
- Understanding the Impact of Increasing LLM Context Windows - Meibel
- Introducing 100K Context Windows - Anthropic
- Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts (arXiv)
- Why Does the Effective Context Length of LLMs Fall Short? (arXiv)
- RAG in the Era of LLMs with 10 Million Token Context Windows - F5 Labs

## 각주

<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-ibm-context-1)</sup> <sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-datanorth-context-2)</sup> <sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-meibel-impact-8)</sup> <sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-anthropic-100k-3)</sup> <sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-cloudflare-llama4-4)</sup> <sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-f5-rag-5)</sup> <sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-lost-in-middle-6)</sup> <sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup> \</references\>

  

  

1.  <span id="cite_note-ibm-context-1">↑ <sup>[1.00](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-0)</sup> <sup>[1.01](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-1)</sup> <sup>[1.02](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-2)</sup> <sup>[1.03](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-3)</sup> <sup>[1.04](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-4)</sup> <sup>[1.05](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-5)</sup> <sup>[1.06](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-6)</sup> <sup>[1.07](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-7)</sup> <sup>[1.08](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-8)</sup> <sup>[1.09](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-9)</sup> <sup>[1.10](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-10)</sup> <sup>[1.11](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-11)</sup> <sup>[1.12](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-12)</sup> <sup>[1.13](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-13)</sup> <sup>[1.14](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-14)</sup> <sup>[1.15](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-15)</sup> <sup>[1.16](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-16)</sup> <sup>[1.17](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-17)</sup> <sup>[1.18](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-18)</sup> <sup>[1.19](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-19)</sup> <sup>[1.20](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-20)</sup> <sup>[1.21](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-21)</sup> <sup>[1.22](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-22)</sup> <sup>[1.23](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-23)</sup> <sup>[1.24](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-24)</sup> <sup>[1.25](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-25)</sup> <sup>[1.26](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-26)</sup> <sup>[1.27](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EC%B0%BD#cite_ref-ibm-context_1-27)</sup> «Why larger LLM context windows are all the rage». *IBM Research Blog*. <a href="https://research.ibm.com/blog/larger-context-window" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
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