AI 요약관련 정보

• 넷플릭스가 추천 시스템을 여러 전문 모델을 통합하는 트랜스포머 기반 파운데이션 모델로 전환합니다. 🚀
• 이 새로운 접근 방식은 레이블링되지 않은 데이터로부터 더 효과적으로 학습할 수 있는 능력을 활용합니다. 💡
• 모델은 기존 데이터의 일부를 마스킹하고 예측하여 데이터의 근본적인 구조를 이해합니다. 🧠
• 일반적인 대규모 언어 모델이 단어를 토큰으로 사용하는 것과 달리, 넷플릭스는 사용자 상호작용 및 활동을 토큰으로 간주합니다. 🎬
• 예를 들어, 홈 화면 열기, 스크롤, IMDB 평점 확인, 영화 시청 등의 일련의 행동이 토큰 시퀀스가 됩니다. 👣
• 다음 사용자 상호작용을 예측함으로써, 넷플릭스는 사용자에게 더 정확한 추천을 제공하고 전반적인 경험을 향상시킬 수 있습니다. ✨
• 현재는 파운데이션 모델 구축에 중점을 두고 있으며, 아직 완전히 상용화되지는 않았지만 향후 특정 사용 사례에 맞게 미세 조정될 예정입니다. 🏗️