검색 스택 재정의: 대규모 언어 모델의 잠재력을 발휘하는 Microsoft

인터넷을 통해 액세스할 수 있는 데이터가 기하급수적으로 증가하는 현대에 검색 엔진은 지식 습득을 위한 필수적인 도구로 부상했습니다. 이러한 검색 엔진은 사용자가 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에 있는 광범위한 정보에 액세스할 수 있는 다양한 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 고급 도구의 기반이 되는 아키텍처는 의미 이해, 데이터 추출, 계층적 순위 시스템, 정확한 응답을 유도하기 위한 자연어 처리 기술 등 여러 가지 상호 연결된 요소에 기반을 두고 있습니다.

이러한 요소를 설계하고 개선하기 위한 기존의 접근 방식은 작업별 데이터 세트 활용을 통해 BERT 또는 T5와 같은 기존 언어 모델을 최적화하는 것입니다. 그러나 이 방법론은 광범위한 리소스와 인력을 할당해야 하므로 결과적으로 운영 비용이 증가하게 됩니다. 이러한 문제점을 고려할 때, 다양한 인터페이스 옵션과 향상된 확장성을 제공하는 포괄적인 모델링 패러다임을 구축하는 것이 점점 더 절실해지고 있습니다.

‘LLM 시대의 검색 스택 재정의’에서는 단일 대규모 언어 모델(LLM) 내에 수많은 검색 프로세스를 통합하여 검색 스택에 대한 기존 개념에 도전하는 대규모 검색 모델이라는 혁신적인 이론적 구조를 소개합니다. 이러한 모델의 고급 언어 이해력과 논리적 추론 능력을 활용하는 이 방법론은 복잡하고 시간이 많이 걸리는 검색 프로세스를 간소화하면서 검색 결과의 품질을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

기존의 검색 아키텍처는 정보 검색 및 순위 매기기 등 상호 연결된 일련의 복잡한 단계로 구성되어 있으며, 궁극적으로 검색 엔진 결과 페이지(SERP)를 산출합니다. 반면에 제안된 방법론은 프롬프트를 활용하여 광범위한 검색 모델을 광범위한 검색 작업에 맞게 조정하는 응집력 있는 모델링 체계를 사용합니다. 기본적으로 조사팀은 대규모 검색 모델을 자연어 프롬프트를 수신하면 다양한 정보 검색(IR) 작업에서 탁월한 숙련도를 보이는 다용도 LLM(잠재적 멀티모달 역량 보유)으로 인식합니다. 이 대체 기술은 독립적인 소형 모델을 세분화하는 업계의 일반적인 추세와는 달리 작업 실행을 개선할 수 있습니다. 대규모 검색 모델과 관련된 가장 중요한 이점은

대규모 검색 모델은 특정 검색 상황에 맞게 개인화된 조정을 통해 다용도로 활용할 수 있습니다.이는 일반적으로 상용 검색 엔진에서 사용할 수 있는 전문화된 정보로 모델을 세분화하여 수행됩니다. 이 접근 방식의 매력적인 특징은 작업별 매개변수를 도입하지 않고도 통합 모델 내에서 별개의 작업을 생성할 수 있다는 점입니다. 그 결과, 사전 학습이 전혀 이루어지지 않은 경우를 포함하여 추론 과정에서 모델이 새로운 작업을 효과적으로 추론하고 적용할 수 있습니다.

일련의 개념 증명 실험에서 얻은 실험 결과는 제안된 모델의 효율성을 검증했습니다. 우리의 접근 방식은 기존의 BM25 스파스 검색과 여러 강력한 고밀도 검색을 모두 능가했습니다. 이러한 결과는 광범위하게 훈련된 검색 모델이 기존 벤치마크와 비슷한 성능을 달성할 수 있다는 결론을 뒷받침합니다.

요약하면, 대규모 검색 모델은 검색 엔진 기술 영역에서 상당한 도약을 의미합니다. 대규모 언어 모델의 적응성과 견고성을 활용하는 이 접근 방식은 복잡한 검색 파이프라인을 간소화하면서 검색 결과의 품질을 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 디지털 데이터의 끊임없는 확장으로 인해 가중되는 어려움을 해결할 수 있는 매력적인 제안으로 제시되고 있습니다.

논문 대규모 검색 모델: LLM 시대의 검색 스택 재정의 arXiv .