오늘 우리는 차세대 Cursor Tab 모델인 Fusion을 발표합니다.

Cursor Tab은 커서 주변의 편집과 다음에 어디로 이동할지에 대한 제안(“점프”)을 예측합니다. Fusion 모델은 거의 즉각적인 응답 속도로 훨씬 더 높은 품질의 커서 점프를 제공하는 동시에, 코드 편집 품질도 함께 향상시킵니다. Tab의 단기 목표는 코드 편집에서 반복적이고 지루한 작업을 없애는 것이며, Fusion은 그 방향으로 큰 폭의 도약을 이뤄냈습니다. 이를 통해 궁극적인 목표인 작업 흐름 내 Next Action Prediction에 한 걸음 더 다가가고 있습니다.

#가장 유용한 코파일럿

2024년 3월부터 Tab은 수십억 개 토큰에서의 편집을 예측하도록 학습된 커스텀 스파스 언어 모델로 구동되고 있습니다. 그 이후로 우리는 수십 차례의 모델 업데이트와 인프라 개선을 거치며 Tab의 거의 모든 측면을 개선해, 더 빠르고, 더 똑똑하며, 전반적으로 훨씬 더 유용하게 만들었습니다.

Tab을 계속 개발해 오면서 Tab이 점점 더 유용해지고 있다는 것을 확인했고, 사용자분들 역시 그렇게 느끼고 계신 점이 무척 반갑습니다. Tab의 규모 역시 크게 성장했습니다. 이제 Tab은 하루에 10억 개가 넘는 편집된 문자를 생성하고 있으며, 최초 모델 출시 이후 요청량은 약 100배 증가했습니다. 현재 우리의 Tab 모델은 전 세계 대부분의 LLM보다 더 많은 코드를 생성하고 있습니다.

우리는 일찍이 텍스트를 삽입하는 일은 코드 편집의 아주 작은 부분에 불과하다는 사실을 깨달았습니다. 다른 코파일럿은 커서 위치에 텍스트만 삽입하는 반면, Cursor Tab은 커서 주변의 전체 편집을 제안하고, 사용자가 다음으로 가고 싶은 위치로 바로 이동까지 시켜 줍니다.

정확한 편집과 이동을 빠르게 제안해 주기 때문에 Tab은 다른 코파일럿보다 훨씬 더 유용합니다. 물론 Tab은 일반적인 코파일럿 작업도 잘 수행합니다. 작은 함수를 작성하거나 인라인 지시를 낮은 지연 시간으로 따르는 데에도 매우 능숙합니다.

#3월 이후 개선 사항

첫 번째 Tab 모델은 2024년 3월에 학습·출시되었습니다. 이 초기 모델과 비교했을 때, Fusion은 줄 단위의 난이도 높은 편집을 25% 이상 더 정확하게 예측하며, 10배 이상 긴 변경 구간을 제안합니다. Fusion은 다음과 같은 여러 측면에서도 기존 모델을 개선했습니다:

Fusion은 제안 정확도 면에서 3월 모델을 크게 능가하며, 거의 즉각적이고 더 정교한 커서 점프, 더 긴 컨텍스트, 더 낮은 레이턴시를 제공합니다.

모델 품질 향상은 다음과 같은 요인에서 비롯되었습니다:

• 더 정제되고, 더 고품질이며, 더 많은 양의 데이터

• 프롬프트에 훨씬 더 많은 에디터 상태와 파일 내용을 담을 수 있는 더 긴 컨텍스트 윈도우

• 더 큰 단위의 편집에 초점을 맞춰 세심하게 학습한 결과인 Bigger Edits 모델

• 지시(Instruction) 수행을 위한 합성 데이터

• 학습 레시피와 기반(base) 모델의 개선

레이턴시 향상은 추론 최적화, 성능 엔지니어링, 더 나은 기반 모델에서 비롯되었습니다.

#앞으로의 계획

Fusion은 새로운 클라이언트 릴리스(0.45.0)와 함께 모든 사용자에게 순차적으로 배포되고 있습니다.

다음 Tab 개선에서는 코드베이스 문맥 이해가 크게 향상되고, 연속적인 Tab 입력 경험이 더 매끄러워지며, Supermaven 기술이 Tab에 한층 더 깊이 통합될 예정입니다.

코드 편집에서 반복적이고 지루한 작업을 모두 없애고 싶거나, 코드 작성을 위한 가장 유용한 모델 중 하나를 함께 만들고 싶거나, 프로그래머의 행동 흐름을 모델링하는 일에 관심이 있다면 hiring@cursor.com으로 연락해 주세요.