🧠 LLM을 넘어 LCM으로: 개념 중심 AI의 새로운 패러다임

 

🧠 LLM을 넘어 LCM으로: 개념 중심 AI의 새로운 패러다임

기존의 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트 기반 AI의 대표적인 방식이지만,
최근에는 이를 뛰어넘는 개념 중심 AI, 즉 **LCM (Large Concept Model)**이 주목받고 있습니다.
LCM은 인간처럼 개념 단위로 정보를 처리하며, 보다 추상적이고 맥락적인 이해를 가능하게 합니다.

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🔍 LLM의 주요 한계

1. 토큰 중심 처리

LLM은 텍스트를 토큰 단위로 나눠서 처리합니다.
예: "Artificial Intelligence" → ["Art", "ificial", "Int", "elligence"]
이로 인해 문장 또는 문맥 전체의 의미를 분산적으로 이해하게 됩니다.

2. 문맥 이해의 한계

멀티턴 대화나 다의어 처리에서 정확한 의미 파악이 어려움
→ “은행”이 물리적 장소인지 금융기관인지 판단이 어려움

3. 모달리티 제약

텍스트에 특화되어 있어 이미지, 음성, 영상 등 다양한 데이터 처리에 어려움이 있습니다.

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🌐 LCM이 해결하는 방향

✅ 개념 기반 처리

단어가 아닌 문장, 문단, 개념 단위로 임베딩하여 전체 문맥을 하나의 구조로 이해합니다.
이는 인간의 사고와 더 유사한 방식입니다.

✅ 언어 및 모달리티 독립

• 다국어, 코드 스위칭 문장 처리
• 텍스트 + 이미지 + 오디오를 하나의 개념 공간에서 통합 처리

✅ 지식 기반 추론

단어의 나열이 아니라 개념 간 관계 기반의 Reasoning 가능
예: "이유 → 결과"나 "원인 → 해결"의 추론이 구조적으로 가능

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🧪 실험 결과 하이라이트

• Zero-shot 성능: LLM보다 강력함 (특히 요약, 추론, 크로스 모달 작업)
• 다국어 테스트: 언어 모델 학습 없이도 적절한 개념 매핑 가능
• 모달 융합: 이미지 캡셔닝 + 감성 분석을 동시에 수행

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💡 저의 생각

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LLM은 기술적으로 정제된 텍스트 생성에는 매우 효과적이지만,
진짜 ‘이해’와 ‘사고’를 요하는 작업에는 한계가 분명했습니다.

LCM은 개념 기반 추론, 다모달 통합, 인간 유사 사고 구조를 통해
AI가 ‘이해하는 존재’로 진화하는 방향을 제시합니다.

특히나 LCM은 앞으로 다음과 같은 분야에서 폭발적인 가능성을 보여줄 것입니다:

• AI 비서 / 상담 챗봇 (사용자 감정+맥락 처리 가능)
• 의료 AI (질병-증상-약물 간 개념 연결)
• 교육 분야 AI (지식-배경 간 위계적 연결 및 설명 생성)

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