4.2 temperature, top_p, max_tokens, stop 등 주요 파라미터
OpenAI의 Chat Completions API를 효과적으로 사용하기 위해서는 다양한 파라미터를 제대로 이해하는 것이 필수적입니다. 이러한 파라미터는 모델이 텍스트를 생성하는 방식에 직접적인 영향을 미치며, 결과물의 품질뿐 아니라 일관성, 응답 길이, 제어 가능성 등에 큰 영향을 줍니다.
이번 절에서는 Chat Completions API에서 자주 사용되는 핵심 파라미터인 temperature, top_p, max_tokens, stop을 자세히 살펴보고, 각 파라미터가 실제 응답에 어떤 영향을 미치는지 예제와 함께 설명합니다.
4.2.1 temperature – 창의성과 다양성 제어
temperature는 모델의 “창의성” 수준을 조절하는 하이퍼파라미터입니다. 0에서 2 사이의 값을 가질 수 있으며, 모델이 다음 번 토큰을 선택할 때 확률 분포를 얼마나 무작위성 있게 사용할지를 결정합니다.
낮은 값 (예: 0~0.3): 모델은 더 결정론적인 응답을 생성합니다. 특히 요약, 정보 검색, 데이터 처리 등 정확도와 일관성이 필요한 작업에 적합합니다.
중간 값 (예: 0.5~0.8): 균형 잡힌 응답을 제공합니다. 날씨 요약, 챗봇 대화 등 대부분의 일반적인 사용 사례에서 적합한 값 범위입니다.
높은 값 (예: 1.0~2.0): 모델은 더 창의적이고 다양성이 높은, 때로는 예측 불가능한 결과를 생성합니다. 시, 창작, 브레인스토밍과 같은 작업에 적합합니다.
예시 비교:
0.2
"2023년 한국의 수도는 서울입니다." (간결하고 사실 기반)
1.2
"서울은 단지 행정 중심지 이상으로, 문화와 전통이 살아 숨 쉬는 거대한 도시다!" (풍부하고 창의적 표현)
실전 팁:
deterministic한(결정론적) 응답이 필요한 경우 0으로 고정 가능
temperature만 설정할 경우 기본적으로 top_p는 무시됩니다. (반대도 마찬가지입니다)
4.2.2 top_p – 누적 확률 기반의 샘플링 제어 (nucleus sampling)
top_p는 nucleus sampling 기법을 통해 모델이 다음 토큰을 선택하는 방식에 영향을 줍니다. 이 방법은 가장 확률이 높은 토큰들 중 누적 확률이 top_p 이하가 되는 집합에서 토큰을 무작위로 선택합니다. 값의 범위는 0.0 ~ 1.0 입니다.
낮은 값 (예: 0.1~0.3): 모델은 확률이 매우 높은 소수의 단어 중에서만 선택하여 안정적인 출력을 생성합니다.
중간 값 (예: 0.5~0.9): 다소 풍부한 표현이 가능해집니다. 일반 대화에서 적절한 설정입니다.
값이 1.0에 가까우면: 거의 모든 단어가 선택 대상이 되며, 표현의 다양성이 매우 높아져 창의적이지만 때로는 덜 논리적인 결과를 낼 수 있습니다.
temperature vs top_p:
두 파라미터는 모두 모델의 “무작위성”을 제어하지만 방식이 다릅니다.
temperature는 확률 분포의 형태 자체(분산 정도)를 조정
top_p는 누적 확률 상위 N% 토큰만 대상 집합으로 선택
Tip:
일반적으로 두 값을 동시에 설정하지 않는 것이 권장됩니다.
설정 시 하나만 지정하여 실험한 뒤, 필요한 경우 다른 것을 조정하세요.
4.2.3 max_tokens – 생성할 최대 토큰 수
max_tokens는 모델이 한 번의 응답에서 생성할 수 있는 최대 토큰 수를 제한하는 파라미터입니다. 이 값은 사용자의 프롬프트 + 응답을 합친 전체 토큰 수와도 밀접한 관련이 있으므로 잘 관리해야 합니다.
OpenAI의 모델은 토큰 단위로 작동하므로, 토큰은 단어, 구두점, 공백 등을 부분적으로 포함할 수 있습니다. 예를 들어, 영어 하나의 단어는 평균 1.3~1.5개의 토큰, 한글이나 중국어는 보통 1자당 1토큰으로 취급됩니다.
예시:
max_tokens=10 → 응답은 최대 10토큰까지만 생성
max_tokens=200 → 평균적인 짧은 문서 요약에 적합
max_tokens=2048 이상 → 장문 생성 시 활용 가능 (모델의 context limit 고려)
모델 별 전체 토큰 한계:
GPT-3.5: 16K (16,384 tokens)
GPT-4: 8K or 32K, 선택형
GPT-4o: 최대 128K tokens (입력 + 출력 합산)
실전 팁:
너무 적게 설정하면 답변이 끊기거나 불완전해질 수 있음
너무 크게 설정하면 비용 증가 및 응답 지연 발생 가능
상황에 따라 적절한 길이로 조절하고, 이후 입력의 길이에 맞춰 조정하는 동적 적응 로직이 유용
4.2.4 stop – 응답 중단 지점 정의
stop은 모델의 응답 생성을 특정 문자열을 기준으로 중단시키는 파라미터입니다. 사용자가 응답의 끝나는 지점을 제어하고 싶을 때 사용됩니다.
사용 형태:
문자열 또는 문자열 배열로 지정
모델이 지정된 문자열을 생성하면 응답을 즉시 중단
예시:
"stop": ["\n", "User:"]위와 같이 설정하면 모델이 줄바꿈이나 “User:” 문자열을 출력하는 순간 응답을 멈춥니다. 챗봇 시나리오에서 유저의 입력 전환점을 명확히 하기 위해 사용됩니다.
활용 예시 1: 응답을 간결하게 자르기
"stop": ["Thank you"]→ 모델은 "Thank you" 이전까지만 출력하고 멈춥니다.
활용 예시 2: 대화 전환 제어
"stop": ["\nUser:", "\nHuman:"]→ assistant의 답변이 끝나고 사용자 턴으로 전환되는 구간을 통제할 수 있습니다.
주의사항:
stop 문자열 자체는 출력에서 제외됨
입력된 stop 문자열이 모델에 의해 절대로 생성되지 않을 수도 있으므로, 항상 정확한 중단을 보장하진 않습니다
Tip:
복잡한 JSON 포맷 출력을 할 경우에는 stop 대신 JSON mode를 사용하는 것이 더 좋습니다. (→ Chapter 7 참조)
요약 정리
temperature
창의성 제어 (확률 분포 평탄화)
0.0 ~ 2.0
top_p
누적 확률 기반 토큰 컷오프 (nucleus)
0.1 ~ 1.0
max_tokens
응답 최대 길이 지정
50, 256, 4096
stop
응답 중단 트리거 문자열 지정
"\n", "User:"
설정 권장 구성:
정보 응답, 요약
0.2~0.4
None
250~800
필요 시 사용
자유 대화형 챗봇
0.7~0.9
None
800~1500
["\nUser:"] 등
창작, 아이디어 생성
1.0 이상
None
1000~2000
없음 또는 넓게 설정
코드 생성, 포맷 출력
0.2~0.3
None
128~1024
stop 또는 JSON mode
이처럼 각 파라미터는 상황에 맞게 조정되며 응답의 품질과 비용에 직결됩니다. 과도하게 높거나 애매한 파라미터 조합은 예측 불가능한 결과를 낳을 수 있으므로, 실험을 통해 최적의 조합을 찾아 적용하는 것이 중요합니다.
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