LLMs .무엇을 미리 피우십니까?
LLMs .what do you smoke beforehand?
저는 LLM이 실제로 새로운 작업을 돕는 것이 아니라 단순히 시간을 절약해주는 것뿐이라고 느낍니다. 작년 10월 이후로 모든 회사가 의도적으로든 실수로든 모델을 성능 저하시킨 것 같고, 그들은 인정하지 않으려 하며 가스라이팅을 합니다. 제 실험에서는 LLM이 없는 것보다 오히려 나쁩니다. Claude는 특히 최악이며, 4.5 버전이 현재 시장의 어떤 것보다도 좋았습니다. 이제는 중간 수준의 출력도 얻을 수 없고, 단순한 HTML 웹사이트조차 제대로 만들지 못합니다. 그래서 LLM이 실제로 작동하는 것을 보려면 무엇을 해야 하는지 궁금합니다.
LLM은 단순한 시간 절약 도구가 아니라, 아이디어를 빠르게 프로토타이핑하고 탐구하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 저는 LLM을 사용하여 새로운 프로그래밍 언어를 배우거나 복잡한 알고리즘을 이해하는 데 시간을 절약하고, 그 시간을 더 창의적인 작업에 투자합니다.
저는 LLM이 실제로 성능이 저하된 것이 아니라, 사용자들이 초기 과대광고에 익숙해져서 기대치가 너무 높아진 것이라고 생각합니다. LLM은 여전히 훌륭한 도구이지만, 한계를 이해하고 적절히 사용해야 합니다.
LLM의 성능 저하를 느끼는 것은 환각(hallucination) 문제 때문일 수 있습니다. 모델이 더 많은 데이터로 학습되면서 더 정확해지려고 하지만, 때로는 그 과정에서 이전에 잘하던 작업을 망칠 수도 있습니다. 이는 의도적인 성능 저하가 아니라 훈련 과정의 부작용일 수 있습니다.
LLM을 사용할 때는 프롬프트 엔지니어링이 중요합니다. 제대로 된 프롬프트를 작성하면 여전히 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, Claude에게 명확한 지시와 예시를 제공하면 훨씬 나은 출력을 생성합니다.