Generative Pretrained Recommender

날짜=2025-11-17 GPR(Generative Pretrained Recommender)은 애딥(Addeep)의 WEB 3.0 기반의 혁신적 프로토콜 비즈니스를 완성하기 위한 핵심 기술이다. **기존 LLM 기반 전이학습을 통해 독자적인 LMM(Large Mind-mining Model)을 개발**하고, 이를 중심으로 **ACNN(시각 데이터 특화 CNN), RNN 기반 시계열 분석, ACT(자동 콘텐츠 융합) 엔진**을 통합한 차세대 **Addeep-GPR-1 증강 AI 아키텍처(이하 “GPR Recommender”)**를 구현한다.
# GPR 개요
기본 AI 모델에서 진일보한 애딥의 AI 기술요소 및 서비스 기반을 통칭하여 **애딥 증강 AI(Augmented AI)** 라 정의한다. 이는 완전히 새로운 것을 창조하기보다는 기존 요소들을 지능적으로 융합하여 더 나은 가치를 만드는 **'증강(Augmentation)**'에 초점을 맞춘 접근법이다. GPR(Generative Pre-trained Recommender)은 기존 AI 모델과 달리 **사용자의 명시적 입력 없이** 다차원 개인화 데이터를 기반으로 **사용자 마인드셋을 자동 추론**하여 개인화 콘텐츠를 생성하는 **비대화형 완전 자동 생성형 AI**를 구현한다.
# 증강 AI(Augmented AI) 패러다임
애딥의 기술적 접근은 완전히 새로운 것을 창조하기보다는 기존 요소들을 지능적으로 융합하여 더 나은 가치를 만드는 '증강(Augmentation)'에 초점을 맞춘다. {| class="wikitable" |**구분** |**기존 AI 모델** |**Addeep AI 모델** |- |인터페이스 |Conversational AI |Non-conversational AI |- |추론모델 |LLM(Large Language Model) GPT-4 |LMM(Large Mind-mining Model) GPR-1 |- |주요특징 |Generative Pre-trained Transformer 사용자 입력 기반 생성형 AI |Generative Pre-trained Recommender 사용자 입력 없는 완전자동 생성형 AI |- |서비스기반 |WEB 3.0 탈중앙화, 개인화 콘텐츠, 지능형 웹 |WEB 3.0 Extension, WEB 4.0 사람-사람, 사람-AI간 경계없는 향상된 상호작용 |- |관계기술 |AI, Blockchain, VR/AR |Augmented AI Integrated Blockchain Advanced VR/AR |}
# 기술 아키텍처 개요

## MMR 아키텍처
Addeep GPR AI 시스템의 전체 아키텍처를 통칭한다. 사용자의 마인드셋을 추론하여 개인화된 콘텐츠를 생성하고 추천하는 통합 AI 시스템이다.
## MMR 아키텍처 구성

##### 1. **Layer 1 (데이터 수집)**: user_event_stream, content_creation_event, social_interaction_event 수집

##### 2. **Layer 2 (AI 처리)**: LMM 마인드셋 추론, 특징 추출

##### 3. **Layer 3 (메모리 저장)**: UMM 마인드맵 저장 (Redis/RocksDB/Neo4j 하이브리드)

##### 4. **Layer 4 (콘텐츠 생성)**: Condition Pack 생성, ACT 콘텐츠 융합

##### 5. **Layer 5 (피드백)**: 사용자 반응, 성능 메트릭, A/B 테스트

#### 핵심 특징 :
# UMM/LMM 순환 구조 : 이전 마인드셋이 다음 추론의 컨텍스트로 활용� # 멀티모달 통합 : 텍스트, 이미지, 행동, 소셜데이터를 동시에 처리 # 실시간 성능 : 하이브리드 DB로 p95 ACT는 단순한 콘텐츠 생성을 넘어 **"개인의 마음을 읽어 세상의 모든 콘텐츠를 그 사람만을 위해 새롭게 조합하는"** 혁신적인 초개인화 기술이다 일반 UGC (예: 사용자가 올린 카페 사진) _ 관련 광고 (예: 커피 브랜드 광고) = 자연스럽게 결합된 스마트 콘텐츠

#### ACT 융합 과정
# **이벤트 수집**: 액션 영화 3개 연속 클릭, 이전 앱은 LinkedIn (업무) # **UMM 읽기**: Redis에서 김철수의 S_session, S_short 로드 # **LMM 추론**: Intent: 스트레스 해소 (확률 68%) / Affect: 피곤함 (확률 62%) / Interest: 평소 로맨스 선호 (S_long), 이번 주 액션 급(S_short) # **UMM 업데이트**: #* S_session: "액션 선호, 피곤함" 노드 추가 (Redis, TTL 30분) #* S_short: Interest Node "액션" 가중치 0.6 → 0.75 증가 (RocksDB) # **Condition Pack 생성**: 스타일: 자극적, 어두운 색감 / 엔티티: 폭발, 추격전 장면 강조 / 시간: 짧은 콘텐츠 (15분 이하) 선호 # **ACT 융합(Deep Blend)**: 액션 영화 "매드맥스" 트레일러를 폭발 장면 3배 확대, 대화 장면 최소화하여 어두운 톤 + 빠른 템포로 편집 # **콘텐츠 전달**: 개인화된 "매드맥스" 추천 + 맞춤 트레일러 # **피드백**: 김철수가 클릭 → 15분 시청 → 다음날 S_session 만료, 로맨스로 복귀
#### 기존 기술과의 차이점
{| class="wikitable" !구분 !기존 SNS !애딥 ACT |- |**콘텐츠 제작** |사용자가 직접 편집 |AI 자동 생성함 |- |**광고** |피드 사이에 별도 표시 |콘텐츠 안에 자연스럽게 융합됨 |- |**수익** |플랫폼만 수익 |사용자도 수익을 얻음 (S2E) |- |**개인화** |같은 광고를 다수에게 |사용자별 맞춤 광고 |}
# Deep Blend 기술
* ACT Deep Blend의 핵심은 분해→재조합으로 기존/생성본을 분석·편집·합성하고, 광고를 자연스럽게 녹이는 것이다. * 콘텐츠를 여러층으로 분석하여 자연스럽게 융합함 (원본의 색감, 분위기, 스타일을 분석) * 딥 블렌드(Deep Blend)로 정의한 콘텐츠 AI 기술로 복잡한 저작 도구 없이 사용자가 의도하는 콘텐츠들을 완전 자동 재생성하여 배포·공유함으로써 Web 3.0의 확장형 플랫폼 서비스를 제공하는 것이 특징이다. (Web 3.0: 이용자가 데이터를 직접 관리하고 소유하는 등 데이터 주권이 개인 이용자에게 주어짐)이름=송윤섭
## Deep Blend 7단계
# 분해(Analysis) : 장면/샷 분할, 객체/텍스트/로고 검출, 세그멘테이션, 스타일/톤 추출 # 컨트롤 맵 생성 : 포즈/에지/깊이/마스크 등 구속조건 생성 # 스타일 변환 : 색·폰트·자막 애니·필터를 브리프 스타일에 맞게 통일 # 의미적 블렌드 : 자막·대사·장면 전환이 브랜드 메시지와 충돌하지 않게 문구/컷 타이밍 조정 # 엔티티 합성(광고 결합) : 상품/로고를 그림자·반사·조명 맞춰 자연 배치 # 디퓨전 편집 : 위험 요소/잡티 영역 미세 수정 # 일관성·연속성 체크 : 프레임 간 색·광·자막 흔들림 보정