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구글 리서치, R4T 공개—쿼리 팬아웃 12~20배 빠른 확산 검색기

구글 리서치가 일관성 있고 다양한 검색 결과를 반환하는 'Retrieve-for-Train (R4T)' 프레임워크를 발표했습니다. 강화학습으로 팬아웃 언어모델을 한 번 학습시켜 이를 5,390만 파라미터 확산(Diffusion) 검색기의 학습 데이터 합성에 활용하며, 자기회귀 방식 대비 12~20배 빠릅니다. 코드와 모델 가중치는 아직 공개되지 않았습니다.