Bing의 혁신적인 검색 기술 발전을 통한 사용자 경험 향상

\### Bing 검색 업데이트: 더 빠르고 정확한 결과 제공 마이크로소프트가 Bing 검색 엔진에 새로운 언어 모델을 도입하여 속도와 정확성을 개선했다고 최근 발표했습니다. 이로 인해 검색 결과를 더욱 빠르게 제공하는 동시에 비용 절감 효과까지 얻었다고 하는데요, 과연 어떤 변화가 있었는지 함께 살펴보겠습니다. #### Bing의 혁신적 언어 모델 활용 Bing은 대형 언어 모델(LLM)과 소형 언어 모델(SLM)을 결합하여 검색 엔진 성능을 대폭 향상시켰습니다. 이러한 조합을 통해 검색 쿼리의 복잡도가 증가함에 따라 더욱 강력한 검색 기능을 제공할 수 있게 되었다고 밝혔습니다. ✔️ \*\*SLM의 빠른 처리 속도\*\* Bing은 기존 대형 언어 모델(LLM)에서 발생하는 느린 속도와 높은 비용 문제를 해결하기 위해 소형 언어 모델(SLM)을 약 100배 빠른 처리 속도로 학습시켰습니다. 이를 통해 검색 쿼리를 더욱 정밀하게 처리하고 이해할 수 있는 능력을 확보했습니다. ✔️ \*\*NVIDIA TensorRT-LLM의 도입\*\* SLM의 성능 증대를 위해 Bing은 NVIDIA TensorRT-LLM 기술을 활용했습니다. 이는 대형 모델을 실행하는 데 드는 시간을 줄이고 비용을 절감하는 데 기여했습니다. #### "딥 서치" 기능 향상 마이크로소프트의 기술 보고서에 따르면, NVIDIA의 TensorRT-LLM 기술을 통합함으로써 Bing의 "딥 서치" 기능이 크게 향상되었습니다. 딥 서치는 실시간으로 SLM을 활용하여 관련 있는 웹 결과를 제공합니다. 이 업데이트 이전에는 Bing의 원래 변환 모델이 약 4.76초의 평균 지연 시간을 보였으나, TensorRT-LLM을 통해 3.03초로 단축되었으며, 1인스턴스당 처리량은 초당 6.6건으로 증가했습니다. 👉 \*\*결과적으로 지연 시간은 36% 감소했고, 운영 비용은 57% 절감\*\*되었습니다. #### 사용자에게 미치는 영향 이번 업데이트는 Bing 사용자들에게 다음과 같은 여러 가지 이점들을 제공합니다: \* \*\*더 빠른 검색 결과\*\*: 최적화된 추론과 빠른 응답 시간을 통해 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. \* \*\*향상된 정확성\*\*: SLM 모델의 강화된 역량으로 더욱 맥락화된 결과를 제공할 수 있게 되었습니다. \* \*\*비용 효율성 향상\*\*: 이를 통해 Bing은 추가적인 혁신과 개선에 투자할 수 있는 여력을 확보하게 되었습니다. #### 미래 검색의 새로운 장을 여는 Bing Bing의 LLM/SLM 모델 전환 및 TensorRT 최적화는 검색의 미래에 중요한 영향을 미칠 것으로 보입니다. 사용자들이 점점 복잡한 질문을 던질수록, 검색 엔진은 이를 더 잘 이해하고 빠르게 관련 결과를 제공해야 할 필요성이 있습니다. Bing은 소형 언어 모델과 고급 최적화 기법을 통해 이 과제를 해결하려 한다고 밝히고 있습니다. 향후 Bing의 이러한 움직임이 어떤 영향을 미칠지는 지켜봐야겠지만, 이는 검색의 새로운 시대를 여는 신호일지도 모릅니다. 여러분은 이번 Bing의 변화에 대해 어떻게 생각하시나요? 다양한 의견을 댓글로 남겨주세요.