Ollama가 데이터셋을 기억하지 못한다
원문 제목 — Ollama does not remember datasets
📄 전문 번역
통계 분석을 위해 두 개의 대규모 데이터셋을 가져오려 하고 있다. 두 번째 데이터셋을 가져온 후 Ollama는 해당 데이터셋에 대한 기록이 없다고 답한다. 사용 환경은 Intel i9-11900KF, Nvidia 3080Ti 12GB, Ubuntu 24.04 LTS다.
세 가지 버전의 Ollama로 테스트했으며 해당 '문제'를 재현할 수 있다. 현재 메모리 안정성과 유효성을 확인하기 위해 memtest를 실행 중이다. 다른 사용자 중에 Ollama가 '잊어버리는' 현상을 겪은 이가 있는지 묻고 있다.
이 게시물은 Reddit 사용자 cm1802가 제출했다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
Ollama에서 대규모 데이터셋을 기억하지 못하는 문제가 보고됐다. 댓글들은 이를 하드웨어 결함이 아닌 모델 컨텍스트 윈도우 한계 탓으로 보며, VRAM/RAM 용량과 컨텍스트 윈도우는 별개라는 점을 지적한다. 게시자는 i9-11900KF와 3080Ti 12GB, 64GB RAM 환경에서 세 버전의 Ollama로 문제를 재현하고 memtest로 메모리 안정성을 확인 중이다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
데이터셋이 컨텍스트 윈도우보다 커서 시간이 지나면 컨텍스트에서 밀려나는 것으로 보인다. LLM이 참조할 수 있는 메모리 시스템을 구현해야 한다.
추세 분석을 위한 100개분의 일일 정보를 일반 텍스트로 다루고 있다. 12GB GPU로 충분히 가능해야 하지 않는가?
모델의 컨텍스트 윈도우와 VRAM/RAM 용량은 같은 개념이 아니다. 컨텍스트 윈도우는 RAM/VRAM 용량에 영향을 받을 수 있지만 모델 자체에 컨텍스트 윈도우 한계가 있다. 이는 Ollama나 다른 추론 호스트의 문제가 아니다.
RAM은 64GB Corsair Vengeance다. 가격 폭등 전에 구입했다. 내 명령줄 인터페이스가 내 RAM에 접근할 수 있어야 하는 것 아닌가?
모델을 어떻게 로드하고 설정했는지에 따라 다르다. 하지만 모든 것을 메모리에 담거나 마크다운 파일로 저장하거나 데이터베이스에 넣더라도 LLM이 그 존재를 모르거나 접근 및 관리 방법을 모르면 LLM에게는 사실상 쓸모가 없다. 데이터가 컨텍스트 윈도우보다 크면 LLM은 처음부터 다시 읽고 정보는 다시 컨텍스트에서 밀려난다.