장황함의 문제: LLM이 과도하게 부풀린 코드를 생성하는 이유
2025-05-14
이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)이 지나치게 장황하고 비효율적인 코드를 생성하는 문제를 다룹니다. 저자는 많은 AI 코딩 어시스턴트의 토큰 기반 가격 모델이 효율성이 낮더라도 긴 코드 생성을 유도한다고 주장합니다. 이는 처리되는 토큰이 많을수록 수익이 증가하기 때문입니다. 저자는 이 문제를 완화하기 위한 전략으로 코딩 전 계획 강제화, 엄격한 권한 부여 프로토콜 구현, Git을 사용한 실험 및 과감한 가지치기, 저렴한 모델 사용 등을 제시합니다. 최종적인 해결책으로 저자는 AI 기업이 경제적 인센티브를 코드 품질을 토큰 수보다 우선시하도록 변경해야 한다고 제안합니다.
개발
경제적 인센티브