지연 시간 감소

지연 시간은 모델이 프롬프트를 처리하고 출력을 생성하는 데 걸리는 시간을 의미합니다. 지연 시간은 모델의 크기, 프롬프트의 복잡성, 모델을 지원하는 기반 인프라 및 상호작용 지점과 같은 다양한 요인의 영향을 받을 수 있습니다.

​

지연 시간 측정 방법

지연 시간을 논할 때 다음과 같은 용어와 측정값을 접할 수 있습니다:

• 기준 지연 시간: 입력 및 출력 토큰의 초당 처리량을 고려하지 않고, 모델이 프롬프트를 처리하고 응답을 생성하는 데 걸리는 시간입니다. 모델의 속도에 대한 전반적인 아이디어를 제공합니다.
• 첫 토큰까지의 시간(TTFT): 프롬프트가 전송된 시점부터 모델이 응답의 첫 번째 토큰을 생성하는 데 걸리는 시간을 측정하는 지표입니다. 스트리밍(나중에 자세히 설명)을 사용하고 사용자에게 반응성 있는 경험을 제공하고자 할 때 특히 중요합니다.

이러한 용어에 대한 더 자세한 이해를 위해서는 용어집을 확인하세요.

​

지연 시간을 줄이는 방법

​

1. 적절한 모델 선택

지연 시간을 줄이는 가장 직접적인 방법 중 하나는 사용 사례에 적합한 모델을 선택하는 것입니다. Anthropic은 다양한 기능과 성능 특성을 가진 여러 모델을 제공합니다. 귀하의 특정 요구 사항을 고려하여 속도와 출력 품질 면에서 가장 적합한 모델을 선택하세요. 모델 메트릭에 대한 자세한 내용은 모델 개요 페이지를 참조하세요.

​

2. 프롬프트 및 출력 길이 최적화

높은 성능을 유지하면서 입력 프롬프트와 예상 출력 모두에서 토큰 수를 최소화하세요. 모델이 처리하고 생성해야 하는 토큰이 적을수록 응답이 더 빨라집니다.

프롬프트와 출력을 최적화하는 데 도움이 되는 팁은 다음과 같습니다:

• 명확하면서도 간결하게: 프롬프트에서 의도를 명확하고 간결하게 전달하세요. Claude는 맥락이 부족하고 지시사항이 불명확한 경우 의도한 논리적 비약을 하지 않을 수 있다는 점을 염두에 두면서, 불필요한 세부사항이나 중복된 정보는 피하세요.
• 더 짧은 응답 요청: Claude에게 직접 간결하게 해달라고 요청하세요. Claude 3 제품군은 이전 세대보다 조정 가능성이 향상되었습니다. Claude가 불필요하게 긴 응답을 출력하는 경우, Claude에게 장황함을 줄이도록 요청하세요.
  LLM이 단어 대신 토큰을 세는 방식 때문에, 정확한 단어 수나 단어 수 제한을 요청하는 것은 문단이나 문장 수 제한을 요청하는 것만큼 효과적이지 않습니다.
• 적절한 출력 제한 설정: max_tokens 매개변수를 사용하여 생성된 응답의 최대 길이에 대한 엄격한 제한을 설정하세요. 이는 Claude가 지나치게 긴 출력을 생성하는 것을 방지합니다.

  참고: 응답이 max_tokens 토큰에 도달하면 응답이 문장이나 단어 중간에서 잘릴 수 있으므로, 이는 다소 거친 기술이며 후처리가 필요할 수 있습니다. 일반적으로 답이 바로 시작 부분에 나오는 객관식이나 단답형 응답에 가장 적합합니다.

• temperature 실험: temperature 매개변수는 출력의 무작위성을 제어합니다. 낮은 값(예: 0.2)은 때때로 더 집중적이고 짧은 응답으로 이어질 수 있으며, 높은 값(예: 0.8)은 더 다양하지만 잠재적으로 더 긴 출력을 초래할 수 있습니다.

프롬프트 명확성, 출력 품질, 토큰 수 사이의 적절한 균형을 찾으려면 약간의 실험이 필요할 수 있습니다.

​

3. 스트리밍 활용

스트리밍은 전체 출력이 완료되기 전에 모델이 응답을 보내기 시작할 수 있게 하는 기능입니다. 사용자가 모델의 출력을 실시간으로 볼 수 있어 애플리케이션의 체감 응답성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

스트리밍을 활성화하면 모델의 출력이 도착하는 대로 처리하여 사용자 인터페이스를 업데이트하거나 다른 작업을 병렬로 수행할 수 있습니다. 이는 사용자 경험을 크게 향상시키고 애플리케이션을 더 상호작용적이고 반응성 있게 만들 수 있습니다.

귀하의 사용 사례에 스트리밍을 구현하는 방법에 대해 알아보려면 메시지 스트리밍을 방문하세요.