구글이 AI 검색 속도를 최대 20배 높이는 프레임워크 'R4T(Retrieve-for-Train)'를 15일(현지시간) 공개했다. 검색 시점마다 대형언어모델이 긴 사고과정(CoT) 토큰을 생성하는 대신, 오프라인에서 강화학습으로 검색 전략을 학습한 뒤 이를 5390만개 매개변수 규모의 경량 확산 모델에 증류하는 방식이 핵심이다. 배치 크기 1024 기준 기존 자기회귀 방식이 약 50초 걸리던 처리 시간을 확산 모델은 4.21초로 단축했으며, 패션·음악 플레이리스트 데이터셋 실험에서 검색 결과의 다양성과 품질도 기존 방식보다 우수했다. 복잡한 검색어를 여러 하위 검색어로 나누는 '쿼리 팬아웃' 과정에서 발생하던 응답 지연과 연산 비용 문제를 학습 단계에서 해결한 것으로, 향후 실시간 AI 검색·추천 서비스의 응답 속도 개선에 기여할 것으로 기대된다.
- •구글, 사전학습 단계에서 검색 지연을 해결하는 프레임워크 'R4T' 공개
- •강화학습으로 학습한 검색 전략을 5390만개 매개변수 경량 확산 모델에 증류
- •배치 크기 1024 기준 처리시간 약 50초→4.21초로 단축, 전체 12~20배 속도 향상
- •패션·음악 플레이리스트 데이터셋에서 결과 다양성·정렬도도 기존 방식보다 우수
- •젬마3-4B, 큐원3-4B 등 40억 매개변수급 오픈소스 모델로 검색 전략 학습
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"AI 검색 속도 최대 20배"...구글, 차세대 프레임워크 'R4T' 발표
- 1.구글, 실시간이 아닌 사전학습 단계서 문제를 해결하는 'R4T' 프레임워크 공개, 검색 속도 최대 20배 향상
- 2.젬마3-4B·큐원3-4B로 강화학습해 검색 전략 학습 후 5390만 매개변수 경량 확산 모델로 증류
- 3.배치 1024 기준 기존 자기회귀 방식 약 50초 대비 확산 모델은 4.21초로 대폭 단축(12~20배)
- 4.패션·음악 플레이리스트 데이터셋서 결과 다양성·정렬 수준도 제로샷·Best-of-N 대비 우수 유지
왜 중요한가?
복잡한 질의를 여러 하위 검색어로 나누는 쿼리 팬아웃 방식은 응답 지연이 큰 약점이었는데, 이를 실시간이 아닌 학습 단계로 옮겨 해결함으로써 대규모 AI 검색·추천 서비스의 응답 속도와 비용 구조를 크게 개선할 잠재력이 있다.
언급 프로젝트
구글이 발표한 'R4T' 프레임워크는 AI 검색의 속도를 최대 20배 향상시키고 추론 연산 비용을 대폭 줄이는 혁신적인 방안입니다. 이는 국내 AI 검색 및 LLM 기반 서비스 개발 기업들이 직면한 성능 및 비용 문제를 해결하는 데 중요한 참고점이 될 것이며, 사용자 경험 개선에 크게 기여할 수 있습니다.
본문 미리보기
AI 검색이 복잡해질수록 질문을 여러 세부 검색어로 나누고 결과를 조합하는 과정에서 막대한 추론 연산과 응답 지연이 발생하고 있다. 구글은 이러한 문제를 실시간 검색 단계가 아닌 사전 학습 단계에서 해결해 검색 속도를 최대 20배 향상하는 새로운 방식을 제시했다. 구글은 15일(현지시간) 복잡한 AI 검색에서 발생하는 추론 시간과 연산 비용을 줄이기 위한 새로운 프레임워크 ‘리트리브 포 트레인(R4T·Retrieve-for-Train)’을 온라인 아카이브를 통해 공개했다.이 방식은 검색할 때마다 대형언어모델(LLM)이 수백개의 사고
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