NAVER Place AI 개발팀 소개

NAVER GLACE CIC는 한국과 일본에서 NAVER PLACE, Reservations, MY PLACE, LINE PLACE, SmartPlace 같은 O2O 서비스를 운영한다. NAVER PLACE는 수억 건의 리뷰를 쌓아온 장소 데이터베이스를 기반으로, 사업자와 이용자를 연결하는 핵심 서비스다.

AI 개발팀의 목표는 GLACE에 축적된 데이터를 활용해 서비스 지원과 검색용 TAG 추출을 고도화하는 것이다. 현재 CV와 NLP 영역에서 15개 이상의 AI 모델을 운영하며, 실제 서비스 품질과 운영 안정성을 높이고 있다.

주요 NLP 모델은 다음과 같다.

• OCR Place Matching: 영수증 OCR 텍스트를 질의로 사용해 수백만 개 장소 중 실제 방문 장소를 찾아낸다. NAVER CLOVA OCR과 NER 기반 파싱을 함께 쓰며, 오타와 노이즈가 많은 텍스트에도 강한 검색 성능을 내도록 설계돼 있다.
• Menu Matching: 메뉴 이름의 OCR 노이즈를 보정하고 DB에 신규 메뉴를 추가해 검색 정확도를 높인다. 또한 Size, Price, Temperature 등 9가지 옵션으로 메뉴 원문을 분류하는 Sequence Labeling 모델도 운영한다.

CV 영역에서는 서비스 운영에 직접 연결되는 모델들을 적용한다.

• Receipt Classifier: 리워드나 광고 목적의 가짜 영수증을 실시간으로 걸러낸다.
• Food Classifier: 한국과 일본의 300종 이상 음식 이미지를 분류해 리뷰 활용도를 높인다.
• Image Scoring: 리뷰 이미지를 0~4점으로 평가해 Discovery 탭에 고품질 이미지를 우선 노출한다. 테스트셋에서 3점과 4점 예측 정확도는 99% 이상을 기록했다.
• Object Detection: 개인정보 이슈나 부적절한 리뷰 이미지를 필터링한다.
• Atmosphere Classifier: 리뷰 이미지에서 50개 이상의 분위기 특징을 추출해, 원하는 매장의 분위기를 찾는 데 활용한다.

최근 집중하는 프로젝트는 GLACE 전용 LLM인 PlaceLM이다. 태그별로 개별 모델을 운영하면 비용이 커지고 복합 의미 태그를 뽑기 어렵기 때문에, 하나의 모델로 기존 태그와 의미 태그를 함께 다루는 방향을 택했다. PlaceLM은 12.8B 규모로, 잦은 장소 정보 업데이트와 높은 트래픽을 감당하면서도 운영 비용을 낮추도록 설계됐다.

학습은 세 단계로 진행된다.

• Pretrained Language Model: 일반 지식을 대규모 코퍼스로 학습한다.
• Supervised Fine-Tuning: PLACE 도메인용 고품질 지시 데이터로 응답 품질을 맞춘다.
• Preference Optimization: 사람 선호를 반영해 이상한 출력을 줄인다.

Pretraining은 NAVER 데이터 중심으로 71.23B 토큰을 사용해 100 A100/V100 GPU로 학습했으며, 1 epoch당 14일, 총 2 epoch를 완료했다. SFT는 622,426개 문서로 LoRA와 QLoRA를 사용해 8 A100 GPU로 2일 동안 진행했다. Preference Optimization은 현재 진행 중이며, 31,523개 문서를 기반으로 Chosen과 Rejected 응답을 구성했다.

평가는 공개 과제와 내부 과제로 나눠 진행한다. 공개 과제는 NSMC, KorQuAD, 그리고 GPT-4 기반 G-EVAL을 사용하며, 내부 태스크는 프롬프트로 변환한 뒤 ROUGE로 GPT-4와 비교한다. 공개 벤치마크에서는 PlaceLM PLM이 공개 Korean LLM 중 최고 성능을 보였고, GPT-4 기반 평가에서도 Kullm에 근접한 수준을 보였다. 내부 태스크에서는 최고 Rouge-L 0.823을 기록했다.

운영 측면에서는 DVC로 학습 데이터를 버전 관리해 재사용성과 이력 관리를 강화했고, MLFlow tracking과 model registry로 학습 결과와 서비스 반영을 빠르게 추적할 수 있게 했다. 앞으로는 일본 데이터를 추가해 커버리지를 넓히고, PlaceLM을 Language Encoder로 활용해 VLM으로 확장하는 계획도 추진한다.