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AI 연구

구글, 검색 속도 20배 높이는 R4T 프레임워크 공개

AI타임스·2026-09-18

요약

구글이 9월 15일(현지시간) AI 검색의 추론 시간과 연산 비용을 줄이는 새 프레임워크 'R4T(Retrieve-for-Train)'를 온라인 아카이브를 통해 공개했다. 복잡한 AI 검색은 질문을 여러 세부 검색어로 나눠 결과를 조합하는 과정에서 막대한 추론 연산과 응답 지연을 유발한다. R4T는 이 문제를 실시간 검색 단계가 아닌 사전 학습 단계에서 해결하는 방식이다. 구글은 이 방식으로 검색 속도를 최대 20배 향상할 수 있다고 밝혔다.

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검색할 때마다 LLM이 수백 개의 사고 과정을 거치며 생기는 연산 부담을, 검색 시점이 아닌 학습 단계로 옮겨 줄이는 접근이다.

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학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.

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