Apple의 머신러닝 팀은 사용자가 원하는 결과물을 찾을 수 있도록 도와주는 대규모 상업 검색 시스템의 관련성을 최적화하기 위해 노력하고 있다. 이를 위해 두 가지 보완적인 목표를 활용하는데, 사용자가 클릭하거나 다운로드하는 결과물인 ‘행동적 관련성’과 쿼리와 결과물 사이의 의미적 일치인 ‘텍스트 관련성’이다. 그러나 전문가가 제공하는 텍스트 관련성 라벨은 풍부한 행동적 관련성 라벨에 비해 부족하다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 먼저 LLM(언어 모델) 구성을 체계적으로 평가하고, 전문화되고 섬세하게 조정된 모델을 활용함으로써 이 문제에 대응하고 있다.

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