자체 기술로 구동되는 새로운 검색 시대
3월 1일, Quark AI Search는 최신 혁신 기술인 ‘Deep Thinking’ 추론 모델을 공개했습니다. 이는 Quark가 자체 개발한 추론 모델로서, Alibaba의 Tongyi Qianwen 모델의 기반 기능을 활용하여 한 단계 더 발전한 것입니다. 이러한 움직임은 자체 기술에 대한 의지를 보여주며, 향후 더욱 강력한 모델 개발의 발판을 마련합니다.
AI 추론 모델 분야의 경쟁은 특히 올해 초부터 가열되고 있습니다. 중국의 주요 인터넷 기업들은 DeepSeek 추론 모델의 잠재력을 빠르게 수용하여 자체적인 딥 씽킹 제품을 출시했습니다. Alibaba의 AI-to-consumer 전략의 핵심 플레이어이자 수십억 명의 사용자 기반을 갖춘 Quark의 ‘딥 씽킹’ 기능을 위한 기반 모델 선택은 시장에서 큰 관심을 받아왔습니다.
Quark AI Search의 ‘딥 씽킹’ 기능 초기 출시에는 기반 추론 모델의 세부 정보가 즉시 공개되지 않았지만, 소식통에 따르면 실제로 Alibaba의 자체 Tongyi Qianwen을 기반으로 구축된 것으로 확인되었습니다. 이 기반 모델은 빠른 사고, 신뢰성 및 적시성으로 유명합니다. 이로써 Quark는 업계에서 DeepSeek와의 통합을 선택하지 않은 몇 안 되는 대규모 소비자 대면 AI 애플리케이션 중 하나가 되었습니다.
‘Deep Thinking’으로 향상된 사용자 경험
Quark App 및 PC 버전 모두에서 사용할 수 있는 ‘Deep Thinking’ 기능은 단순한 키워드 매칭을 넘어 설계되었습니다. 복잡하거나 미묘한 쿼리에도 사용자의 근본적인 요구와 의도를 진정으로 파악하는 것을 목표로 합니다. 그 결과 더욱 상세하고 포괄적이며 궁극적으로 신뢰할 수 있는 응답을 제공합니다. 이러한 맞춤형 접근 방식은 사용자가 답을 찾는 것뿐만 아니라 정보를 분석하고 솔루션을 공식화하는 데 도움이 됩니다. 사용자는 Quark App 또는 Quark PC를 업데이트하고 검색창에서 ‘Deep Thinking’ 모드를 활성화하여 이 향상된 기능에 액세스할 수 있습니다.
AI 인프라에 대한 Alibaba의 노력
Alibaba Group은 최근 AI의 미래에 대한 헌신을 강조하는 중요한 발표를 했습니다. 향후 3년 동안 회사는 클라우드 및 AI 하드웨어 인프라 구축에 3,800억 위안 이상을 투자할 것입니다. 이러한 대규모 투자는 지난 10년간의 총 지출을 능가하며, Alibaba가 이 빠르게 진화하는 분야에 부여하는 전략적 중요성을 강조합니다.
이 전략의 핵심에는 이미 오픈 소스 모델 세계에서 선도적인 세력으로 자리 잡은 Alibaba Tongyi 빅 모델 제품군이 있습니다. 소식통에 따르면 이 제품군의 더 큰 규모의 모델이 향후 Quark의 제품에 통합될 것이라고 합니다.
Quark의 ‘Deep Thinking’ 기능 심층 분석
‘Deep Thinking’ 모델은 검색 엔진이 사용자 쿼리를 이해하고 응답하는 방식의 패러다임 전환을 나타냅니다. 관련 문서를 찾는 것뿐만 아니라 정보를 종합하고, 추론하고, 통찰력 있는 답변을 제공하는 것입니다. 주요 기능 중 일부를 자세히 살펴보겠습니다.
복잡한 쿼리 이해: 기존 검색 엔진은 복잡하거나 다면적인 질문에 어려움을 겪는 경우가 많습니다. ‘Deep Thinking’은 이러한 쿼리를 더 정확하게 처리하고 언어와 의도의 뉘앙스를 분석하도록 설계되었습니다.
개인화된 응답: 이 모델은 사용자의 개별 요구와 선호도를 고려하여 가장 관련성 있고 유용한 정보를 제공하도록 응답을 조정합니다.
종합 분석: ‘Deep Thinking’은 단순히 링크 목록을 제공하는 것이 아닙니다. 여러 소스의 정보를 분석하여 주제에 대한 전체적인 관점을 제공하여 사용자가 더 깊이 이해할 수 있도록 돕습니다.
솔루션 생성: 단순히 답을 찾는 것 외에도 모델은 사용자에게 문제 해결책을 개발하는 데 도움을 주고 제안을 제공하며 잠재적인 접근 방식을 간략하게 설명할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 결과: 이 모델은 신뢰할 수 있고 시기적절한 정보를 기반으로 구축되어 사용자가 받는 답변을 신뢰할 수 있도록 합니다.
자체 개발의 중요성
DeepSeek와 같은 외부 모델에만 의존하지 않고 Alibaba의 Tongyi Qianwen을 기반으로 ‘Deep Thinking’ 모델을 개발하기로 한 Quark의 결정은 몇 가지 중요한 의미를 갖습니다.
더 큰 제어: 자체 기술을 개발함으로써 Quark는 모델의 기능과 향후 개발에 대한 더 큰 제어권을 갖습니다. 이를 통해 사용자의 특정 요구를 충족하기 위한 더 많은 유연성과 사용자 정의가 가능합니다.
혁신 및 차별화: 자체 개발은 혁신을 촉진하고 Quark가 경쟁사와 차별화될 수 있도록 합니다. 시장에서 차별화되는 고유한 기능과 역량을 창출할 수 있습니다.
데이터 프라이버시 및 보안: 자체 기반 모델을 구축하면 Quark가 데이터 프라이버시 및 보안을 더 잘 제어하여 사용자 데이터가 책임감 있게 처리되도록 할 수 있습니다.
장기 비전: 이러한 움직임은 AI 연구 개발에 대한 장기적인 노력을 반영하여 Quark를 해당 분야의 리더로 자리매김합니다.
Quark AI Search의 미래
‘Deep Thinking’ 모델의 출시는 시작에 불과합니다. Alibaba의 AI 인프라에 대한 지속적인 투자와 더 큰 규모의 모델이 출시될 것이라는 약속으로 Quark AI Search는 지속적인 성장과 혁신을 위한 준비가 되어 있습니다.
앞으로 우리가 기대할 수 있는 것은 다음과 같습니다.
향상된 기능: 기본 모델이 계속 발전함에 따라 Quark AI Search에서 더욱 정교한 기능을 기대할 수 있습니다. 여기에는 향상된 자연어 이해, 더 미묘한 추론, 더욱 개인화된 응답이 포함될 수 있습니다.
새로운 기능: Quark는 ‘Deep Thinking’ 모델의 힘을 활용하는 새로운 기능을 도입할 가능성이 높습니다. 여기에는 창의적인 글쓰기, 코드 생성 또는 복잡한 데이터 분석을 위한 도구가 포함될 수 있습니다.
원활한 통합: Quark의 다양한 플랫폼과 서비스 전반에 걸쳐 AI 기반 기능이 더 깊이 통합되어 더욱 통합되고 지능적인 사용자 경험을 제공할 것으로 기대할 수 있습니다.
새로운 영역으로 확장: Quark는 교육, 의료 또는 금융과 같은 새로운 영역에 AI 기술을 적용하여 특정 산업에 맞는 솔루션을 제공하는 것을 모색할 수 있습니다.
기술에 대한 심층 분석
Quark의 ‘Deep Thinking’을 뒷받침하는 Tongyi Qianwen 모델은 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트에 대해 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 이 훈련을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
사람 수준의 텍스트 생성: 이 모델은 일관성 있고 문법적으로 정확하며 종종 사람이 작성한 텍스트와 구별할 수 없는 텍스트를 생성할 수 있습니다.
자연어 이해 및 응답: 복잡하거나 모호한 언어로 표현된 경우에도 사용자 쿼리의 의미와 의도를 해석할 수 있습니다.
광범위한 작업 수행: 검색 외에도 이 모델은 번역, 요약, 질문 응답 및 창의적인 콘텐츠 생성과 같은 작업에 사용할 수 있습니다.
지속적인 학습: 이 모델은 시간이 지남에 따라 지속적으로 학습하고 개선하도록 설계되어 새로운 정보와 사용자 피드백에 적응합니다.
‘Deep Thinking’ 모델은 이러한 핵심 기능을 기반으로 추론 및 추론 계층을 추가하여 다음을 수행할 수 있습니다.
서로 다른 정보 조각 연결: 관련 없어 보이는 개념 간의 연결을 도출하여 주제에 대한 더 전체적인 이해를 제공할 수 있습니다.
패턴 및 추세 식별: 이 모델은 대규모 데이터 세트를 분석하여 사람에게 즉시 명확하지 않을 수 있는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다.
예측 및 추론: 지식을 사용하여 미래 사건에 대한 예측을 하거나 명시적으로 언급되지 않은 정보를 추론할 수 있습니다.
가설 생성 및 테스트: 이 모델은 가설을 공식화한 다음 사용 가능한 증거를 기반으로 평가할 수 있습니다.
AI 기반 검색의 과제 해결
AI 기반 검색은 엄청난 잠재력을 제공하지만 몇 가지 과제도 제시합니다.
편향 및 공정성: LLM은 때때로 훈련된 데이터에 존재하는 편향을 반영할 수 있습니다. 공정하고 공평한 결과를 보장하려면 이러한 편향을 해결하는 것이 중요합니다.
정확성 및 신뢰성: LLM은 점점 더 정확해지고 있지만 여전히 실수를 하거나 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다. AI 생성 콘텐츠의 정확성을 확인하는 메커니즘을 개발하는 것이 중요합니다.
설명 가능성 및 투명성: LLM이 특정 답변에 도달하는 방법을 이해하는 것은 어려울 수 있습니다. 이러한 모델을 더 설명 가능하고 투명하게 만드는 것은 신뢰 구축에 매우 중요합니다.
컴퓨팅 리소스: LLM을 훈련하고 배포하려면 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 이러한 모델을 보다 효율적으로 만드는 방법을 찾는 것은 지속적인 과제입니다.
Quark와 Alibaba는 이러한 과제를 해결하기 위해 적극적으로 노력하고 있으며, AI 기반 검색 기술이 책임감 있고 신뢰할 수 있으며 사용자에게 유익하도록 연구 개발에 투자하고 있습니다.