파트 2 — GenAI는 마법이 아니다: 시스템 엔지니어처럼 LLM 이해하기

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소프트웨어 엔지니어에서 GenAI 엔지니어로: 2026년을 위한 실용 시리즈

대형 언어 모델은 종종 근본적으로 새로운 무언가—혁신, 도약, 카테고리 전환—로 소개됩니다. 시스템 관점에서 보면 이들은 더 친숙합니다: 명확한 제약을 가진 확률적 구성 요소, 예측 가능한 실패 모드, 그리고 운영 비용. 이렇게 바라보면 GenAI와 관련된 많은 혼란이 사라집니다.

결정론 vs. 비결정론

전통적인 소프트웨어 시스템은 결정론적입니다: 동일한 입력이 주어지면 동일한 출력을 기대합니다. 그렇지 않은 경우, 무언가 잘못된 것입니다.

LLM은 설계상 이 가정을 깨뜨립니다. 동일한 프롬프트, 모델, 데이터에도 불구하고 출력이 달라질 수 있습니다. 이것은 버그가 아니라 이러한 모델이 텍스트를 생성하는 방식의 특성입니다. 엔지니어에게 있어 정확성은 더 이상 엄격한 동등성으로 정의될 수 없습니다. 수용 가능성, 범위 및 제약 조건 측면에서 정의되어야 합니다.

토큰, 컨텍스트 및 비용

LLM은 원시 텍스트가 아니라 토큰을 기반으로 작동합니다. 시스템 관점에서 토큰은 문자열보다 메모리와 더 유사하게 동작합니다:

• 컨텍스트는 유한합니다
• 비용은 토큰 수에 따라 증가합니다
• 컨텍스트가 커질수록 지연 시간이 증가합니다
• 잘림(truncation)은 조용히 발생합니다

컨텍스트가 제한된 자원이 되면, 프롬프트 설계는 문구보다 자원 관리로 전환됩니다.

환각: 버그가 아닌 기대 행동

환각은 무작위가 아닙니다. LLM은 훈련을 기반으로 시퀀스의 가장 가능성 높은 연속을 생성합니다. 정보가 부족할 때는 통계적으로 그럴듯한 내용을 채워 넣습니다. 이는 진실보다 유창성에 최적화된 구성 요소의 기대 행동입니다.

• 모델에게 “정확하게 해라”고 요구해도 효과가 없습니다.
• 자신감이 정확성을 나타내는 신호는 아닙니다.
• 근거와 검증은 모델 외부에서 이루어져야 합니다.

환각은 더 나은 프롬프트로 해결되지 않으며, 시스템 설계에 의해 제한됩니다.

시스템 레버로서의 온도

온도는 종종 “창의성 다이얼”이라고 설명되지만, 그 표현은 오해를 불러일으킵니다.

• 낮은 온도는 변동성을 감소시킵니다.
• 높은 온도는 변동성을 증가시킵니다.

프로덕션 시스템에서 온도는 신뢰성 제어 수단입니다: 변동성이 높아지면 위험이 증가하고, 변동성이 낮아지면 재현성이 향상됩니다. 온도를 시스템 레버가 아닌 미적 선택으로 여기는 것은 흔히 초기에 저지르는 실수입니다.

컨텍스트 윈도우 크기: 건축적 제약

컨텍스트 윈도우는 단순히 모델 기능이 아니라, 다음을 결정하는 건축적 제약입니다:

• 모델이 한 번에 추론할 수 있는 정보의 양.
• 검색이 필요한지 여부.
• 요약이 얼마나 자주 발생하는지.
• 상태가 어떻게 전달되는지.

컨텍스트 윈도우를 초과하면 시스템은 크게 오류를 일으키지 않고 조용히 성능이 저하됩니다. 좋은 아키텍처는 이 한계에 맞춰 설계됩니다.

프롬프트 엔지니어링의 한계

프롬프트 엔지니어링은 초기에는 비용이 저렴하고 유연하기 때문에 잘 작동합니다. 하지만 다음과 같은 경우에는 효과가 사라집니다:

• 프롬프트가 통제 없이 증가할 때.
• 동작이 취약해질 때.
• 변경 사항이 부작용을 일으킬 때.
• 여러 사용 사례가 충돌할 때.

이 시점에서 프롬프트는 더 이상 지시가 아니라 설정이 됩니다. 모든 설정과 마찬가지로 버전 관리, 검증, 격리가 필요합니다.

LLM에 대한 실용적 관점

LLM은 비결정적 함수로 생각할 수 있습니다. 이 함수는:

• 제한된 컨텍스트를 입력으로 받는다.
• 확률적 출력을 생성한다.
• 정확성보다는 가능성을 최적화한다.
• 입력 크기에 비례하는 비용과 지연 시간을 발생시킨다.

이와 같이 바라보면 LLM은 신비롭게 느껴지지 않고, 트레이드오프를 고려해 논리적으로 다룰 수 있는 구성 요소가 됩니다.

LLM을 시스템 구성 요소로 다루기

• 원시 출력은 더 이상 신뢰되지 않는다.
• 검증 레이어가 필요해진다.
• 재시도와 폴백이 기대된다.
• 핵심 로직이 모델 외부로 이동한다.

다음 글에서는 프롬프트 엔지니어링만으로는 확장되지 않는 이유와 프롬프트를 기술 세트보다 구성으로 다루는 것이 더 유용한 이유를 탐구합니다.