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로컬 LLM RAG 성능 측정: Qwen3.8(큐원 3.8) 27B vs Nanbeige4.3 33B 설정값 비교
로컬 LLM RAG 수행 시 템퍼러처(temp)와 컨텍스트 윈도우 설정이 실제 성능에 미치는 정량적 결과 확인 가능.
요약
한국어 문서 RAG 성능을 측정할 때 LLM의 온도(temp) 설정을 0으로 고정하는 것과 모델 권장 샘플링 값을 사용하는 방식 간의 차이를 RTX 3090 환경에서 비교 분석했다. qwen3.8 27B 모델은 권장 설정값 적용 시 생각(Thinking) 기능 활성 여부에 따라 77.9%와 72.2%의 정확도를 보였으나, 기존 temp 0 설정과 통계적으로 유의미한 차이는 없었다. Nanbeige4.3 33B 모델은 권장 설정값 적용 시 전체 정확도가 66.2%에서 70.6%로 상승했으나, 이는 문맥 길이 제한을 20,480토큰으로 확장한 영향이 컸다. 문맥 길이 한도에 걸리지 않는 문항만 비교했을 때 두 방식 간 성능 차이는 거의 나타나지 않았다. 이번 실험 결과, 실무 환경에서 RAG 성능 측정 시 무조건적인 권장값 사용보다는 모델의 제약 사항을 고려한 환경 설정이 중요함을 시사한다.
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원문 제목 로컬 LLM, 권장된 샘플링 대신 temp 0으로 실행해도 되나? ( 한국어 문서 RAG 320문항 재측정)
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