[DAN 24] 검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스 ③ 사용자 관심 주제 추출

핵심 내용

• 홈피드 추천 고도화를 위해 사용자 관심 주제를 640개 세부 카테고리로 분류하는 LLM 기반 주제 분류기 구축
• HCX-S를 백본으로 학습하고, HCX-L을 데이터 생성·평가에 활용해 멀티 레이블 분류와 데이터 증강, 지식 증류를 적용
• 후보 빔 서치와 주제군 토큰 테이블로 생성 결과를 제어해 원하는 주제군만 안정적으로 출력하도록 설계
• 홈피드·검색·메인 로그를 통합한 주제 선호도를 만들고 AB 테스트로 클릭률 개선 효과를 확인

적용해볼 점

• 세분화된 분류 체계와 LLM 기반 평가·학습 분리를 통해 추천 정밀도 향상 가능성 검토
• 약한 레이블, 합성 데이터, 지식 증류를 조합해 데이터 부족과 불균형을 보완하는 접근 유효
• 가이드 텍스트 생성으로 서비스용 출력 안정성과 일관성 확보 가능