🚀 Claude vs OpenAI: LLM 요약 성능 비교 전략 & 평가 방법
1. 개요
LLM(대형 언어 모델, Large Language Model)은 텍스트 요약에 강력한 성능을 보이며, 대표적인 LLM 제공자로 Claude(Anthropic)와 OpenAI가 있다. 하지만 두 모델의 성능을 비교하려면 단순한 감각적 평가가 아니라 객관적인 평가 지표와 전략이 필요하다. 본 글에서는 Claude vs OpenAI의 요약 성능을 비교하기 위한 5가지 전략과 정량적 평가 방법을 소개한다.
2. LLM 요약 성능 비교가 어려운 이유
- Context Window 제한: 원문이 너무 길 경우 모델이 전체 내용을 처리하지 못할 수 있음.
- 요약 방식 차이: Claude와 OpenAI는 Abstractive(생성형 요약)과 Extractive(원문 기반 요약) 방식에서 차이가 있음.
- 객관적 비교 기준 부족: 요약된 결과를 어떻게 평가할 것인가?
이러한 문제를 해결하기 위해 효과적인 비교 전략이 필요하다.
3. LLM 요약 성능 비교 전략 5가지
✅ 1) 원문을 분할하여 벡터 비교 (Chunking)
- 원문이 길 경우, 문단 단위 또는 Sliding Window 방식으로 분할 후 각 부분을 개별적으로 요약.
- 각 요약본을 원문의 해당 부분과 벡터 비교 후, 최종적으로 전체적인 평가 수행.
🔹 장점: ✔️ 원문이 길어도 LLM의 Context Window 초과 문제 해결 가능.
✔️ 작은 단위에서 요약 성능을 정밀하게 평가할 수 있음.
✅ 2) 주요 정보만 선별 후 비교 (Keyword Extraction)
- TF-IDF, TextRank, BERT 등을 사용하여 원문에서 핵심 문장을 추출.
- Claude와 OpenAI에 동일한 핵심 문장을 기반으로 요약 요청.
- 요약 결과를 원문의 핵심 문장과 벡터 비교.
🔹 장점: ✔️ LLM이 불필요한 내용을 포함하는지 여부를 평가할 수 있음.
✔️ 요약이 핵심 내용을 제대로 반영하는지 검증 가능.
✅ 3) 다단계 요약 방식 적용 (Recursive Summarization)
- 원문이 너무 길면 한 번에 요약하는 대신, 2단계 요약 방식 적용:
- 원문을 여러 개의 작은 단위로 나누어 1차 요약.
- 1차 요약 결과를 다시 하나로 합쳐 최종 요약.
🔹 장점: ✔️ 모델이 한 번에 모든 정보를 처리하지 않으므로 더 정교한 요약 가능.
✔️ Claude와 OpenAI가 정보 손실 없이 요약하는 능력을 평가 가능.
✅ 4) Abstractive vs Extractive 요약 방식 비교
- LLM은 **Abstractive 요약(창의적 재구성)**과 Extractive 요약(원문 기반 발췌) 방식이 다를 수 있음.
- Claude & OpenAI에 동일한 원문을 주고 각각 두 가지 방식으로 요약 요청 후 비교.
🔹 장점: ✔️ 각 모델이 문맥을 이해하는 방식의 차이를 명확하게 비교 가능.
✔️ 사용 목적(예: 뉴스 요약 vs 기술 문서 요약)에 맞는 모델 선택 가능.
✅ 5) 정량적 평가 지표 활용 (BLEU, ROUGE, Cosine Similarity)
LLM의 요약 성능을 객관적으로 평가하기 위해 다음과 같은 지표를 활용한다:
- ROUGE Score: 요약문과 원문 간의 n-gram 중복율을 측정. (요약이 원문을 잘 반영하는지 확인)
- BLEU Score: 기계 번역 성능 평가에 사용되지만 요약 평가에도 적용 가능.
- Cosine Similarity: 원문과 요약문을 벡터화한 후 의미적 유사도를 측정.
- Embedding Distance: 원문과 요약문 간의 의미적 거리를 계산하여 평가.
🔹 장점: ✔️ 단순한 감각적 비교가 아닌, 객관적 수치 기반 평가 가능.
✔️ 다양한 지표를 조합해 모델별 강점과 약점을 파악할 수 있음.
4. 최종 정리
Claude vs OpenAI의 요약 성능을 비교하기 위해서는 단순한 감각적 평가가 아니라 체계적인 전략과 정량적 지표가 필요하다. 가장 효과적인 비교 방법은 다음과 같다:
🔥 추천 비교 전략 🔥
1️⃣ 원문을 적절한 크기로 분할하여 벡터 비교 (Chunking)
2️⃣ 핵심 문장만 추출 후 요약 진행 (Keyword Extraction)
3️⃣ Recursive Summarization 기법 활용
4️⃣ Abstractive vs Extractive 방식의 성능 비교
5️⃣ ROUGE, BLEU, Cosine Similarity 등 정량적 평가 활용
이러한 방법을 활용하면 Claude와 OpenAI의 LLM 성능을 보다 객관적으로 비교할 수 있다.