안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 에디입니다. 라이너 팀은 정보 탐색을 혁신하여 사용자들이 더 적은 시간과 노력으로 더 많은 일을 할 수 있게 도와주는 제품을 만들어나가고 있습니다. 현재 라이너 제품은 크게 두 가지로 구분해볼 수 있습니다. 웹 페이지나 유튜브, PDF 콘텐츠 등을 소비하는 과정에서 해당 콘텐츠에 기반해 요약, 질의응답 기능 등을 제공하는 Grounding 더보기…
안녕하세요. 머신러닝 엔지니어 에디입니다😀 오늘은 최근 라이너의 콘텐츠 추천 시스템에 도입된 강화학습 기반의 랭킹 모델에 대한 소개를 드리려고 합니다. 라이너의 추천 시스템은 위 그림과 같은 Multi-Stage 구조를 이루고 있습니다. Retrieval 단계에서 여러 모델이 저마다의 방식으로 추천 콘텐츠 후보군을 모아오면, Filtering 단계에서는 Bloom Filter가 불필요한 콘텐츠를 제거합니다. 이후 Scoring 단계에서 필터링된 더보기…
안녕하세요. 머신러닝 엔지니어 에디입니다🙂 올해 1분기, 라이너 앱과 웹에 대대적인 변화가 있었습니다. 사람들의 정보 탐색과 정보 소비를 혁신시키기 위해 하이라이팅 유틸리티에서 벗어나 추천・검색을 중심으로 프로덕트를 개편한 것인데요. 이번 글에서는 달라진 라이너 앱에 새로 도입된 추천 기술에 대한 소개를 드리려고 합니다. UX를 개편하면서 이제 라이너 앱을 사용하는 유저들은 화면을 아래 위로 더보기…
안녕하세요. 머신러닝 엔지니어 에디입니다. 제가 라이너 팀에 합류한지도 벌써 3개월이 지났는데요, 그간 앱과 웹이 개편되고 LINER AI 기능이 추가되는 등 짧은 시간 사이 저희 프로덕트에 많은 변화가 있었습니다. 빠르게 발전해나가는 라이너 팀의 속도에 감탄하며, 저도 두 가지 종류의 추천 모델을 개발하고 배포하여 추천 콘텐츠의 퀄리티를 높이는 데에 집중했는데요. 이 이야기는 더보기…