나를 가장 잘 이해하는 개인화 어시스턴트, LINER Copilot
안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 카터입니다. 오늘은 조금 특별한 이야기를 해볼까 합니다. LINER에 새로이 들어서게 된 제품 라인업 “개인화 어시스턴트 LINER Copilot“이 그 주제인데요. LINER가 어떻게 개인화 어시스턴트라는 제품을 구현하게 되었는지, 우리는 해당 제품을 통해 어떤 문제를 해결하고자 하…
카터
LINER Chat: From Prompt Engineering to Plugins
안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 카터입니다. OpenAI가 ChatGPT를 공개한지 4개월이 지난 지금, 세상은 엄청나게 빠르고 급격한 변화를 겪고 있습니다. 이러한 변화의 물결 속에서 라이너 역시 “Help People Get Smart Faster”라는 미션을 해결하기 위해 ChatGPT를 비롯한 Large-scale Language Model (이하 LL…
그 많던 벡터는 다 어디로 갔을까? Milvus 활용기
우리가 마주한 문제 안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 카터입니다. 지난 콘텐츠 기반 필터링 구축기 포스트를 통해 텍스트 임베딩을 활용해 구현한 추천 엔진에 대한 소개를 드린 적이 있습니다. Huggingface + TorchServe + ScaNN 등의 기술 스택으로 구성“되었던” 해당 엔진은 아직까지 Candidate Generator의…
콜드 스타트 유저에게 콘텐츠 추천하는 방법 – 트렌드 기반 추천
안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 카터입니다. 지난 몇 편의 글들을 통해 라이너가 개인화 콘텐츠 추천을 위해 어떤 방향으로 기술을 발전시켜 나가고 있는지에 대한 소개를 드릴 기회가 있었습니다. 하지만 프로덕트에 적용되는 추천 기술을 개발한다는 의미가 단순히 “로그 데이터가 충분히 쌓여, 개인화 추천에 용…
LINERVA-WALK : Pixie 기반 랜덤 워크 추천 모델링
안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 카터입니다. 라이너 기술 블로그를 통해 연재되고 있는 추천 시스템 포스트에 관심을 가져주신 분들이라면, 라이너가 Pinterest의 기술 발전사에 많은 관심을 가지고 있다는 사실을 쉽게 눈치 채셨을 것 같습니다. 실제로 라이너는 Pinterest가 추천 시스템을 구축해온 과정과 앞으로 해결…
콘텐츠 기반 필터링에 PinnerSage 입히기
안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 카터입니다. 지난 글에서 공유드린 바와 같이 라이너는 추천 시스템의 여러 꼭지 중 하나로 콘텐츠 기반 필터링을 계속해서 발전시켜 나가고 있습니다. 많은 분들이 이미 알고 계시듯 콘텐츠 기반 필터링은 Cold start 에 강점을 지니며, Sparse 한 사용자-아이템 인터랙션 매트릭스로 인한…
Bag-of-Tricks for Recommendation: Recency, Clustering 그리고 Item Shuffling
안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 카터입니다. 추천 시스템을 프로덕트에 적용하게 되면 이전에는 볼 수 없었던 수많은 문제점들이 보이기 시작합니다. 이번 글에서는 제가 라이너 추천 시스템을 개발하며 마주했던 문제 사항들과 해당 문제들을 해결하기 위해 적용한 방법론들에 대한 이야기를 드리고자 합니다. Recency: …