[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] AI(인공지능) 검색 스타트업 라이너가 AI 검색 답변 생성에 사용하는 '라이너 검색 LLM(거대언어모델)'을 자체 테스트한 결과 오픈AI의 GPT-4.1보다 우수한 정확도를 기록했다고 3일 밝혔다.
라이너 검색 LLM은 사용자 질문을 분석하고 처리하는 데 필요한 8가지 핵심 분야를 자체 설계한 AI모델이다. 오픈소스 모델을 기반으로, 10여년간 쌓아온 라이너의 사용자 데이터를 사후 학습해 설계됐다.
라이너는 동일한 태스크를 기준으로 라이너 검색 LLM과 GPT-4.1의 성능(정확도), 처리 속도, 비용(토큰당 가격)을 비교 분석했다. 특히 실제 서비스 환경에서 결과의 재현성과 신뢰성을 확보하며 세 가지 요소를 객관적으로 평가하는 데 주력했다
그 결과 △카테고리 분류 △과제 분류 △외부도구 실행 △중간답변 생성 등 4개 핵심 분야에서는 성능·속도·비용이 GPT-4.1을 능가하는 결과가 나왔다. 특히 토큰당 처리비용은 GPT-4.1 대비 평균 30~50% 낮아 대규모 트래픽 환경에서도 효율적인 운영 경쟁력을 갖출 수 있는 것으로 나타났다.
또 △질문 분해 여부 판단 △필요 문서 식별 △출처 포함 중간 답변 생성 △할 일 관리 등 4개 분야에서도 두 가지 이상의 항목에서 경쟁 우위를 기록했다.
조현석 라이너 테크 리드는 "어떤 데이터를 어떻게 학습하고, 어떤 구조로 질문을 처리하느냐가 AI의 핵심"이라며 "라이너 검색 LLM은 이를 토대로 8가지 분야에서 GPT를 뛰어넘는 성능을 입증했다"고 말했다.
그러면서 "데이터 학습과 연구 개발에 꾸준히 집중해 온 노력이 차별화된 AI 에이전트 기술 경쟁력으로 이어졌다는 점에서 의미가 크다"며 "앞으로도 리서치에 최적화된 정확한 검색 경험을 제공하며, 글로벌 시장을 적극적으로 공략해 나가겠다"고 밝혔다.
