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라이너는 10여 년간 축적해온 사용자 검색 데이터를 기반으로 오픈소스 모델을 사후 학습(Post-training) 방식으로 정교하게 조정한 자체 컴포넌트형 LLM을 개발했다. 해당 모델은 질문 분석부터 답변 생성, 외부 도구 실행까지 검색 전 과정에 필요한 8개 기능으로 구성되어 있다.
회사에 따르면 카테고리 분류, 과제 분류, 외부 도구 실행, 중간 답변 생성 등 4개 항목에서는 정확도·속도·비용 세 요소 모두에서 GPT-4.1을 압도했다. 또, 질문 분해 여부 판단, 필요 문서 식별, 출처 포함 답변 생성, 할 일 관리 기능에서는 두 항목 이상에서 경쟁 우위를 확보했다.
특히, 라이너 검색 LLM은 GPT-4.1 대비 평균 30~50% 저렴한 토큰당 비용으로도 동등 이상의 품질을 제공할 수 있다는 점에서, 고도화된 AI 서비스의 수익성과 확장성 측면에서도 주목된다.
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조현석 라이너 테크 리드는 “AI 검색에서 가장 중요한 것은 어떤 데이터를 어떻게 학습하고, 어떤 구조로 질문을 처리하느냐다”라며 “라이너 검색 LLM은 8개 컴포넌트 모두에서 GPT-4.1을 앞섰고, AI 에이전트 기술 경쟁력을 확보했다”고 강조했다. 그는 “연구·학술 분야에 최적화된 정확한 검색 경험을 제공하며 글로벌 AI 검색 시장을 적극 공략할 것”이라고 밝혔다.
라이너는 이미 검색 LLM 기반 모바일 앱에 새로운 BI(Brand Identity)를 적용해 상용화를 추진하고 있으며, 리서치 중심 검색 수요가 높은 글로벌 시장에서 차별화된 AI 검색 플랫폼으로 자리매김하겠다는 전략이다.
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