# Pinterest, 사용자 여정 추론에 4B Qwen3 모델 활용

> Pinterest는 미국과 캐나다에서 진행한 테스트에서 사용자 활동 이력을 분석해 장기 목표를 파악한 결과, 이메일 클릭과 푸시 알림 열람이 늘었다고 밝혔다.

Oossa · 2026-11-09 · https://oossa.com/ko/pinterest-uses-a-4b-qwen3-model-to-infer-user-journeys

Pinterest가 사용자 관심사를 분류하던 다단계 시스템을 파인튜닝한 40억 매개변수 Qwen3 언어 모델로 대체했다. 회사는 미국과 캐나다에서 진행한 초기 테스트에서 기존 시스템에 비해 이메일 클릭률이 1.1%, 푸시 알림 열람률이 1.3% 높아졌다고 밝혔다.

Pinterest는 여러 세션에 걸친 한 사람의 관심사와 의도, 상황을 연결하는 목표를 ‘여정’이라고 부른다. 예를 들어 주방 수납장 검색, 조리대 아이디어 저장, 이후 타일이나 조명 탐색은 서로 별개의 관심사라기보다 하나의 리모델링 프로젝트를 가리킬 수 있다. 모델은 이렇게 추론한 여정을 Pinterest의 기존 추천 시스템에 활용하며, 그 시스템을 대체하지는 않는다.

## 새 시스템은 어떻게 작동하나?

기존 파이프라인은 활동 기록에서 키워드를 추출하고, 임베딩과 계층적 군집화를 이용해 키워드를 묶은 뒤 다른 모델과 규칙으로 그룹에 이름을 붙이고 순위를 매겼다. Pinterest에 따르면 이 방식은 연관된 행동을 여러 여정으로 나누거나, 모호한 이름을 붙이거나, 우연한 클릭을 지속적인 관심으로 취급할 수 있었다.

새 모델은 최대 150개의 행동 기록과 간결한 사용자 프로필을 입력받는다. 행동 기록은 360일에 걸친 시간순 데이터이며, 모델은 여정 이름을 생성해 순위를 매긴다. 검색과 저장 행동에는 우연한 클릭보다 더 큰 비중을 둔다. 모델 지침은 반복된 활동인지, 얼마나 최근의 일인지, 얼마나 구체적인지를 중점적으로 살피도록 한다. 또한 관련 없는 관심사를 합치지 않고, 한 번뿐인 활동은 걸러내며, 근거가 약하면 여정을 제시하지 않도록 한다.

Pinterest는 더 큰 모델을 사용해 활동 기록에서 합성 학습 사례를 만든 다음, 오픈 웨이트 Qwen3 소형 모델을 파인튜닝했다. 0.6 billion부터 8 billion 매개변수까지 모델을 시험한 뒤 추론 품질과 서비스 속도의 균형을 고려해 4-billion-parameter 버전을 선택했다. Pinterest는 L40S GPU에서 NVIDIA Dynamo와 vLLM을 사용해 모델을 실행하며, 최근 며칠 사이에 여정을 생성한 사용자는 추론을 다시 실행하지 않는다.

## Pinterest는 무엇을 측정했나?

Pinterest는 나란히 비교하는 평가와 여정이 관련성이 있고 활동 기록으로 뒷받침되는지를 판단하는 별도의 언어 모델, 온라인 실험을 통해 여정의 품질을 평가한다. 회사는 초기 A/B 테스트에서 통계적으로 유의미한 참여도 및 유지율 개선이 나타났으며 클릭률과 열람률도 높아졌다고 밝혔다. 다만 제공된 설명에는 유지율 개선 폭이 제시되지 않았다.

이 접근법은 추천 시스템 개선을 위해 회원의 장기간 활동 기록을 활용하는 Netflix의 방식과 유사하다. Pinterest는 여정을 명시적으로 설명하는 반면, Netflix는 재사용 가능한 선호도 표현을 만드는 방식에 대해 설명한 바 있다. 두 회사 모두 장기적인 행동 정보를 기존 개인화 시스템에 반영한다.

## 팩트

- 모델은 간결한 프로필과 함께 360일 범위에서 최대 150개의 사용자 행동을 검토한다.
- Pinterest는 0.6B부터 8B 매개변수까지 Qwen3 모델을 시험한 뒤 4B 모델을 선택했다.
- 미국과 캐나다에서 진행한 초기 A/B 테스트에서 Pinterest는 군집화 기반 시스템보다 이메일 클릭률이 1.1% 높고 푸시 알림 열람률이 1.3% 높았다고 밝혔다.
- Pinterest는 테스트에서 통계적으로 유의미한 참여도 및 유지율 개선도 확인했다고 밝혔지만, 유지율 개선 폭은 공개하지 않았다.

## 왜 중요한가

이번 변화로 Pinterest 사용자는 여러 차례 방문에 걸쳐 나타난 활동을 더 잘 반영한 프로젝트 관련 이메일과 푸시 알림을 받을 수 있다. Pinterest는 초기 테스트에서 클릭률과 열람률이 높아졌다고 밝혔지만, 모든 사용자가 더 관련성 높은 추천을 받게 되는지, 유지율 개선 폭이 어느 정도인지는 확인되지 않았다.

## 출처 및 참고 자료

1. [Pinterest Replaces Journey Clustering with 4B Qwen3 LLM, Reports Improved Engagement](https://www.infoq.com/news/2026/11/pinterest-journey/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=AI%2C+ML+%26+Data+Engineering) – InfoQ, 2026-11-09

최종 업데이트: 2026-11-09