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

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