이 출처는 Google Research의 한 섹션으로, 연구 분야, 철학, 인력, 프로젝트, 출판물, 자료 등을 탐색할 수 있습니다. 특히, 2025년 7월 29일자 **"회귀 언어 모델로 대규모 시스템 시뮬레이션"**이라는 제목의 연구 게시물은 수치 예측 문제 해결을 위한 텍스트-투-텍스트 회귀 방식에 대해 설명하고 있습니다. 이 접근 방식은 복잡하고 비정형화된 데이터를 직접 처리하여 시스템 성능을 예측하며, Google의 Borg 시스템에서 자원 효율성을 예측하는 데 성공적으로 적용되었습니다. 밀도 포착, 불확실성 정량화, 저비용 회귀와 같은 RLM의 주요 기능을 강조하며, 특징 공학의 필요성을 줄이고 다양한 작업에 적응할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
