SPLADE

개요

SPLADE는 Sparse Lexical and Expansion Model for Information Retrieval의 약자로, 검색 시스템에서 효율성과 정확성을 동시에 확보하기 위한 신경망 기반 희소 표현 모델이다. 전통적인 단어 매칭 기반의 BM25와 딥러닝 기반 dense retriever 사이에서 희소성과 의미 확장 기능을 결합하여, 높은 성능과 낮은 인프라 비용을 동시에 달성한다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명
정의	희소 벡터 기반의 질의 및 문서 임베딩 모델로, 재현성과 해석력을 가진 딥 검색 방식
목적	Dense Retriever 수준의 성능을 Sparse 기반으로 구현
필요성	검색 정확도 향상과 비용 절감을 동시에 충족하기 위함

SPLADE는 Inverted Index를 활용할 수 있어 기존 검색 시스템에 쉽게 통합 가능하다.

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2. 특징

특징	설명	비교
희소 표현	토큰 단위의 sparse 벡터로 문서/질의 표현	Dense에 비해 인프라 효율 ↑
토큰 확장	Query Expansion 내장	BM25 대비 표현력 향상
재현성	Lexical 기반으로 결과 해석 가능	Dense 대비 Explainability ↑

Sparse + Expansion이라는 독창적인 접근으로 다양한 IR 벤치마크에서 우수한 성능을 기록한다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	기술
Transformer Encoder	질의/문서를 contextual embedding으로 변환	BERT, DistilBERT 등 활용 가능
Expansion Module	단어의 표현력을 확장하는 로지스틱 연산	ReLU, Log1p, Max 등 연산 사용
Sparse Projection	출력 임베딩을 희소한 형태로 변환	문서 길이와 무관한 효율적 인덱싱

각 요소는 IR에 특화된 구조와 학습 방식으로 설계되어 있다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	활용
FLOPs Regularization	희소성을 유도하는 손실 함수 항	인덱싱 효율 향상 및 속도 개선
MaxP Aggregation	문서의 여러 chunk 중 최대값 선택	긴 문서에 대한 표현력 향상
Distillation	Dense 모델로부터의 지식 전이	SPLADE v2에서 주요 성능 향상 기법

SPLADE는 기존 dense 모델의 성능을 유지하면서 IR 시스템의 실제 운영 가능성을 높인다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
인프라 효율성	Inverted Index 사용 가능	GPU 없이 대규모 검색 가능
성능	Dense 수준의 정확도 달성	SQuAD, MS MARCO 등에서 입증
확장성	기존 시스템과 통합 용이	검색엔진 유지보수 비용 절감

대규모 웹 검색, QA 시스템, 기업 내 문서 검색 등 다양한 분야에 활용 가능하다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

분야	활용 예시	고려사항
웹 검색	Sparse 기반 웹페이지 검색 시스템	Token 수 제한 및 인덱싱 비용 관리
QA 시스템	질문-답변 매칭에 활용	문서 분할 및 학습 데이터 품질 필요
기업 문서 검색	내부 지식베이스 검색 최적화	보안, 프라이버시 고려 필요

학습 시 FLOPs 조절 및 문서 구조 최적화가 성능과 직결된다.

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7. 결론

SPLADE는 전통적인 희소 검색과 최신 딥러닝 기법의 강점을 결합한 차세대 검색 기술이다. BM25 수준의 효율성과 Dense 모델 수준의 성능을 양립하면서, 실제 검색 시스템에 도입 가능한 구조적 장점을 제공한다. 향후 Open-Domain QA, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 등의 핵심 기술로 더욱 주목받을 것으로 기대된다.