Accelerating Coupang’s AI Journey with LLMs (새 탭에서 열림)
쿠팡은 검색, 광고, 물류 등 서비스 전반에 걸쳐 머신러닝(ML) 기술을 적극적으로 활용하고 있으며, 최근에는 대규모 언어 모델(LLM)을 도입해 AI 혁신을 가속화하고 있습니다. LLM은 다국어 환경과 방대한 상품 데이터를 처리하는 데 탁월한 성능을 보이며, 효율적인 모델 학습과 추론을 위한 플랫폼 인프라의 최적화가 이 과정의 핵심 동력이 되고 있습니다. 쿠팡은 이를 통해 고객 경험을 개선하고 운영 효율성을 극대화하는 성과를 거두고 있습니다. **쿠팡의 머신러닝 활용 영역** * **추천 시스템:** 사용자 클릭, 구매 이력, 장바구니 담기 등 대규모 상호작용 데이터와 사람이 직접 라벨링한 관련성 판단 지표를 기반으로 홈 피드, 검색, 광고의 개인화를 구현합니다. * **콘텐츠 이해:** 상품 카탈로그(텍스트, 이미지), 사용자 리뷰, 검색어 등 방대한 데이터를 딥러닝으로 분석해 상품과 고객에 대한 표현(Representation)을 학습하고 이를 쇼핑 경험 개선에 활용합니다. * **예측 모델링:** 100개 이상의 물류 센터(FC) 내 수백만 개 상품에 대한 수요, 가격, 배송 경로를 예측하며, 기존 통계적 기법에 딥러닝 기술을 점진적으로 결합하고 있습니다. **멀티모달 기반의 이미지 및 언어 이해** * **Vision-Language Transformer:** 이미지와 텍스트 데이터를 별개로 처리하던 기존 방식에서 벗어나, 두 데이터를 동시에 모델링하는 트랜스포머 모델을 통해 더욱 정교한 임베딩(Embedding)을 생성합니다. * **검색 및 추천 고도화:** 생성된 임베딩은 광고 검색, 유사 상품 찾기 및 추천 모델의 핵심 피처로 활용되어 사용자에게 더 적합한 결과를 제공합니다. * **다양한 서비스 적용:** 한국어와 대만어 간의 상품명 번역, 쇼핑 피드 이미지 품질 개선, 사용자 리뷰 요약, 상품 및 판매자 키워드 자동 생성 등 다양한 영역에서 대규모 모델이 성공적으로 적용되었습니다. **데이터 레이블링 및 속성 추출 혁신** * **대규모 약지도 학습(Weak Label) 생성:** 사람이 직접 수행하기에 비용과 시간이 많이 드는 다국어(한국어, 영어, 중국어 등) 레이블링 작업을 LLM이 수행하여, 모델 학습을 위한 기초 데이터를 대규모로 확보합니다. * **데이터 부족 문제 해결:** 학습 데이터가 부족한 새로운 카테고리나 세그먼트에서 LLM이 생성한 레이블을 통해 모델의 성능을 빠르게 안정화하고 관련성 모델의 품질을 높입니다. * **통합 모델링으로의 전환:** 과거에는 상품 카테고리별로 개별 ML 모델을 구축해야 했으나, 이제는 통합된 LLM을 통해 상품 분류 및 속성 추출 프로세스를 간소화하고 효율성을 높이고 있습니다. 쿠팡은 LLM을 단순한 기술 도입을 넘어 인프라 최적화와 결합하여 실제 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 도구로 활용하고 있습니다. 특히 다국어 지원과 대규모 데이터 처리가 필수적인 글로벌 이커머스 환경에서, LLM 기반의 플랫폼 전략은 향후 AI 경쟁력을 좌우하는 중요한 기반이 될 것입니다.