페이스북과 인스타그램의 콘텐츠 추천 시스템은 어떻게 작동할까?
안녕하세요! 오늘은 많은 이들이 일상에서 즐겨 사용하는 두 플랫폼, 페이스북과 인스타그램의 콘텐츠 추천 기술에 대해 이야기해보려 합니다.
먼저, 이 두 플랫폼에서 목표하는 것은 수백억 개의 가능성 중에서 가장 관련성이 높은 게시물을 사용자에게 보여주는 것입니다. 이를 위해선 각 콘텐츠와 각 개인의 관심사에 대한 심층적인 분석이 필요한데요, 이것은 단순한 작업이 아닙니다. 사용자가 자전거에 관심이 있는 것을 안다면, 그 사용자가 산악 자전거에 관심이 있는지, 로드 자전거에 관심이 있는지, 아니면 그냥 친구들과 즐기는 자전거 타기에 관심이 있는지를 알아내는 것이 중요합니다.
이를 위해 페이스북의 시스템은 크게 세 가지 단계를 거칩니다.
첫 번째는 '콘텐츠 이해'입니다.
MViT, XLM-R/XLM-V, FLAVA/Omnivore 등의 최첨단 연구 작업을 통해 이미지, 텍스트, 오디오, 동영상 등 다양한 형식의 콘텐츠를 분석합니다. 이렇게 해서 이들은 사용자에게 가장 적합한 콘텐츠를 찾아내고, 커뮤니티 기준을 위반하는 콘텐츠를 삭제하며, 문제가 있는 콘텐츠의 확산을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다.
두 번째 단계는 '선호도 이해, 검색 및 순위'입니다.
시스템은 수십억 개의 콘텐츠를 수천 개로 줄인 다음, 그 중 사용자의 관심사와 가장 관련성이 높은 수백 개의 콘텐츠를 선별하는 것을 목표로 합니다. 그 다음에는 순위 시스템이 이 중에서 최종적으로 보여줄 항목을 선정합니다. 이 과정은 다양한 AI 기술을 통해 사용자의 행동 선호도를 파악하는 데 중요한 역할을 합니다.
마지막으로 '사람들의 피드백 반영' 단계가 있습니다.
사용자가 좋아요를 누르거나 전체 동영상을 시청하는 등의 행동은 사용자의 콘텐츠 선호도를 보여주는 중요한 신호입니다. 페이스북의 시스템은 이런 신호들을 바탕으로 사용자의 선호도를 더 잘 이해하고 모델링하는 방법을 개선합니다.
이렇게 복잡한 과정을 거치며 사용자의 선호도에 가장 잘 맞는 콘텐츠를 찾아내는 것은 쉽지 않은 일입니다. 그래서 페이스북은 이를 가능하게 하는 두 가지 중요한 요소, '확장성'과 '실시간 응답성'을 갖추기 위해 노력했습니다.
'확장성'은 추천 모델이 수십조 개의 매개변수를 포함할 수 있을 만큼 크게 확장할 수 있는 능력을 의미합니다. 이를 위해 페이스북은 다양한 소프트웨어와 하드웨어를 최적화하여 이를 달성하려 노력했습니다. 더 큰 모델은 더 정확한 예측을 할 수 있지만, 이를 위해서는 대량의 계산 능력이 필요합니다. 따라서, 페이스북은 머신러닝을 위한 다양한 최적화 기술을 개발하고, 이를 실시간 서비스에 통합하였습니다.
또한 '실시간 응답성'을 달성하기 위해서는, 사용자의 행동이나 새로운 콘텐츠를 즉시 반영해야 합니다. 페이스북은 새로운 사용자 피드백이나 콘텐츠를 모델에 실시간으로 통합하는 기술을 개발하였습니다. 이를 통해, 사용자가 새로운 관심사를 가지거나 현재의 선호도가 변하더라도, 이를 즉시 반영하여 콘텐츠를 추천할 수 있게 되었습니다.
인스타그램 역시 비슷한 방식으로 콘텐츠를 추천하지만, 플랫폼의 특성상 몇 가지 차이점이 있습니다. 페이스북이 더 많은 텍스트 기반의 콘텐츠를 다루는 반면, 인스타그램은 주로 이미지와 비디오에 중점을 둡니다. 따라서, 인스타그램은 이미지 분석에 특화된 기술을 많이 사용하며, 사용자의 이미지에 대한 반응을 더 중요하게 생각합니다.
또한 인스타그램은 "탐색" 기능을 통해 사용자에게 새로운 콘텐츠와 새로운 계정을 소개하는데, 이를 위해서는 새로운 콘텐츠를 빠르게 인덱싱하고 이를 사용자의 관심사에 맞게 추천해야 합니다. 이를 위해 인스타그램은 다양한 콘텐츠 분석 기술과 사용자의 행동 패턴을 분석하는 AI 기술을 사용하고 있습니다.
물론, 모든 이들이 완벽하게 사용자의 선호도를 예측하는 것은 아니며, 계속해서 개선해 나가는 과정입니다. 여기에는 끊임없는 연구와 개발이 필요하며, 더 나은 사용자 경험을 위해 다양한 새로운 기술을 통합하고 있습니다.
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