Pinterest, 사용자 활동에서 장기 목표를 추론하는 LLM 구축

AI 요약

Pinterest는 기존의 키워드 추출·다단계 클러스터링 방식 대신 미세 조정한 40억 파라미터 LLM 하나가 활동 기록에서 목표 목록과 우선순위를 직접 생성하도록 시스템을 전환했습니다. 대형 모델이 만든 학습 데이터를 Qwen3 4B에 학습시켜 비용을 줄였고 L40S GPU 약 100개로 초당 약 775건을 처리해 미국과 캐나다 실험에서 기존 클러스터링 방식보다 이메일 클릭률 1.1%, 푸시 열람률 1.3% 상승했습니다. 모델은 최대 360일·150개 이벤트를 사용해 프로필과 시간순 활동을 프롬프트로 받아 행동 강도·반복성·최근성·구체성 등을 기준으로 1~5단어의 여정 이름을 약 12개 이내로 JSON 형식으로 생성합니다.