LLM, 코딩 생산성 향상? 정확한 사용법을 알아야!
by DD
4개월 전
조회수 20
LLM은 정확성보다 그럴듯함(Plausibility)을 우선시하여, 성능 저하 및 비효율적인 코드를 생성할 수 있음
SQLite 재구현 사례를 통해 B-tree 검색 알고리즘 누락 등 구체적인 문제점을 분석함
LLM의 한계를 극복하기 위해, 사용자가 명확한 요구 사항(Acceptance Criteria)을 정의하는 것이 중요함
커뮤니티에서는 LLM을 단순 자동 완성 도구로 활용하고, 코드 검증에 집중하는 방식을 제안함
LLM 코드의 성능 저하 원인: SQLite 재구현 사례 분석
본문에서는 LLM이 생성한 Rust 기반 SQLite 재구현 코드의 성능 저하 문제를 심층 분석한다. 특히, B-tree 검색(B-tree Search) 알고리즘의 부재로 인해 `WHERE id = N` 쿼리가 전체 테이블 스캔(Full Table Scan)으로 처리되는 문제를 지적한다. 이는 SQLite의 핵심적인 성능 최적화 기법인 인덱스 기반 검색(Index-based Search)을 활용하지 못하는 결과로, 20,000배 이상의 성능 차이를 발생시킨다. 또한, fsync(2) 호출 빈도 증가와 AST(Abstract Syntax Tree) 재컴파일 등, 비효율적인 설계 또한 성능 저하의 원인으로 지목된다.
LLM 코드의 한계: '그럴듯함'과 '정확성'의 간극
LLM은 훈련 데이터에 기반하여 그럴듯한 코드를 생성하는 데 특화되어 있으며, 이는 종종 AI 환각(Hallucination)으로 이어진다. 본문에서는 LLM이 코드의 기능적 요구 사항은 충족하지만, 성능 및 효율성과 관련된 중요한 세부 사항을 간과하는 경향이 있다고 지적한다. 예를 들어, SQLite 재구현 코드의 경우, 검사 누락으로 인해 인덱스 기반 검색을 활용하지 못하는 사례가 제시된다. 이는 LLM이 과정에서 '정확성'보다 '합의'를 우선시하기 때문이라고 분석한다.
