올리브영 사용자 행동 데이터로 학습한 상품 유사도 언어 모델: 전통적 속성 기반 추천을 넘어선 의미론적 유사도 모델링
기존 속성 기반 상품 유사도 추천의 한계를 보완하기 위해 검색 로그를 활용한 의미론적 유사도 언어 모델을 설계했습니다. 신규 상품까지 포함한 학습과 정량 검증으로 추천 성능과 커버리지를 함께 개선했습니다.
#ML#추천
71005분
필터 1
당신이 보는 첫 화면은 어떻게 정해질까? 무신사 홈 배너 개인화 추천 이야기
무신사는 홈 배너 추천을 개인화하기 위해 HGNN, DeepFM, Two-Tower, Continual Learning을 활용한 파이프라인을 구축했습니다. 이를 통해 배너 표현력과 최신성, 스토어별 불균형 문제를 개선하며 CTR 성과를 높였습니다.
#ML#검색
98005분
카카오 AI 가드레일 모델, Kanana Safeguard 시리즈를 소개합니다.
생성형 AI 활용이 일상화되면서 안전한 상호작용을 위한 가드레일의 필요성을 소개했습니다. 카카오의 Kanana Safeguard 시리즈를 알리는 글입니다.
#LLM#ML
36005분
프롬프트리스(promptless) 에이전트가 내 번아웃 수치를 알려준다면?
프롬프트 없이 맥락 데이터를 읽어 먼저 개입하는 에이전트형 AI 개념을 정리했습니다. 번아웃 점수나 과소비 알림처럼 생활 개선 기능에 적용할 수 있는 가능성도 제시했습니다.
#LLM#event
42005분
오늘은 누구의 손을 들어줘야 할까?
MAB 기반 가격결정의 한계를 보완하기 위해 그룹화, 목적함수, adaptive window, regret 평가를 단계적으로 도입했습니다. 상품별 판매 결과를 바탕으로 더 민첩하게 모델을 선택하는 방향으로 개선했습니다.
#Dynamic Pricing#MAB
43005분
쉽게이해하는 GPT. 2편(어떻게 GPT는 Chat을 하는가, instruct모델)
GPT는 기본적으로 다음 단어를 예측하는 모델이라 대화가 어렵습니다. instruction tuning으로 질문-답변 형식을 학습해 ChatGPT 같은 대화형 모델로 확장했습니다.
#LLM#instruction tuning
72005분
쉽게이해하는 GPT. 1편(다음단어 예측기. Base모델)
GPT를 다음 단어를 예측하는 모델로 쉽게 풀어 설명했습니다. Transformer 디코더만 사용하는 구조와 LLaMA 예시를 통해 Base Model 개념을 소개했습니다.
#LLM#Transformer
99005분
AI로 생성한 이미지는 어떻게 평가할까요? (블랙박스 최적화 적용편)
생성형 AI 이미지 품질을 자동 평가하고 블랙박스 최적화로 하이퍼파라미터를 탐색한 사례를 다뤘습니다. 수작업을 줄이고 결과 신뢰도를 높였지만, 스타일 판별 지표는 추가 보완이 필요했습니다.
#LLM#ML
70005분
Reasoning 모델 기반의 AI 검색 고도화
Reasoning 모델의 개념과 학습 방법, 성능 특징을 정리하고 AI 검색 고도화 방향을 소개했습니다. 질문 특성에 따라 Reasoning과 Non-Reasoning 모델을 선택해 정확도와 속도를 함께 높이는 방안을 다뤘습니다.
#LLM#검색
57005분
Amazon OpenSearch Service 의 LTR 플러그인을 활용한 검색 품질 개선
Amazon OpenSearch Service의 LTR 플러그인으로 BM25 결과를 재정렬해 검색 품질을 높이는 과정을 소개했습니다. Bedrock, RankLib, NDCG 평가를 통해 학습·배포·비교 흐름을 실습 형태로 설명했습니다.
#Amazon OpenSearch Service#검색
55005분
NPU: AI 효율을 극대화하는 전용 프로세서
인공지능 연산을 빠르게 처리하기 위한 전용 하드웨어로 NPU를 소개했습니다. CPU와 GPU의 역할과 한계를 짚으며 AI 효율 극대화 관점을 설명했습니다.
#LLM#ML
67005분
밸런스히어로, 월드뱅크 방문... “인도 등 개발도상국 핀테크 모범 사례”
밸런스히어로, 월드뱅크 방문... “인도 등 개발도상국 핀테크 모범 사례”
밸런스히어로가 월드뱅크 방문에서 인도 시장의 AI 기반 마이크로 파이낸스 사례를 공유했습니다. 중저신용자 대상 대안신용평가와 빠른 대출 심사로 금융 포용 확대 가능성을 보여줬습니다.
#LLM#ML
0005분