긴 AI 작업을 압축해서 단계적으로 읽히는 아이디어
아주 긴 AI 대화나 을 한 번에 모두 읽히지 않고, 먼저 강하게 압축한 내용으로 전체 구조를 잡은 뒤 점점 자세한 조각을 읽히는 방식이다. 목표는 보다 큰 기록도 흐름을 잃지 않고 다루는 것이다. 첫 단계에서는 의미 압축으로 만든 짧은 버전을 읽어 큰 윤곽을 만들고, 다음 단계에서는 덜 압축된 조각을 읽어 세부 내용을 보탠다.
마지막에는 필요한 작은 원문 조각을 읽어 정확한 표현과 세부 정보를 채운다. 이 방식은 이미지가 흐릿한 상태에서 선명해지는 에서 아이디어를 빌렸지만, 실제 수학 공식을 쓰는 것은 아니다. 매 단계의 조각은 안에 들어가도록 압축되며, 모델은 현재 조각과 사용자의 입력, 지금까지 만든 결과만 보면 된다.
단계 번호를 함께 알려 주면 모델이 지금은 윤곽을 쓸지, 세부를 보탤지 구분할 수 있다. 핵심은 전체 기록을 봐야 드러나는 를 잃지 않는 것이다.
핵심 포인트
- 긴 을 한 번에 읽히지 않고 압축 수준을 바꿔 단계적으로 읽힌다.
- 먼저 강하게 압축한 내용으로 전체 윤곽을 만들고, 나중에 덜 압축된 조각과 원문 조각으로 세부를 채운다.
- 각 조각은 안에 들어가게 만들어 모델이 한 번에 처리할 양을 제한한다.
- 단계 번호를 모델에 알려 주어 윤곽 작성과 세부 보강을 구분하게 한다.
- 목표는 전체 흐름에서만 보이는 를 보존하는 것이다.