r/promptengineering•5개월 전•2•10
autoincorrect - 입출력 압축
autoincorrect - in/out compression
핵심 요약
LLM의 토큰 절감을 위해 SMS 시절처럼 모음을 제거하는 텍스트 압축 방식에 대한 제안과 그 실효성에 대한 논의.
- 텍스트 압축 제안 — SMS 시절처럼 모음을 제거하여 토큰을 절감하려는 시도임.
- 토큰 효율성 논란 — 글자 수는 줄지만 토큰 수는 그대로라는 반론이 제기됨.
- 인지 부하 문제 — 인간이 작성할 때의 피로도와 LLM의 이해도 저하 가능성이 지적됨.
- 의미론적 압축 — 단순히 글자를 줄이는 것보다 의미론적 압축이 더 효과적이라는 의견이 나옴.
오늘 이 글을 봤음: https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1sytl0c/i_benchmarked_caveman_against_the_prompt_be_brief/
그리고 텍스트를 손실 없이, 변환 오버헤드 없이 압축하는 방법에 대해 생각하게 됨.
그러다 문득, 텍스트가 글자당 비용이 들던 시절처럼 쓰면 어떨까 싶었음. 나만 그런지 모르겠는데, 나한테는 이런 방식이 일반적인 방식보다 읽고 쓰기가 딱히 어렵지 않음. 그래서 Claude랑 몇 번 주고받으면서 기본적인 사양을 만들어 봄.
핵심 아이디어는 내용 손실이 없고, LLM 학습 데이터에 이미 포함되어 있어서 추가적인 사고가 필요 없다는 점임. 원하면 간단한 LLM을 써서 변환할 수도 있고, 그냥 직접 타이핑해도 됨. 별로 안 어려움.
어쨌든 한번 보고 어떻게 생각하는지 알려줘. LLM한테 이런 식으로 말해보고 이해하는지 확인해 볼래?
