AI 모델의 종류 - LLM, LCM, LAM, MoE, LVM 활용

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AI 모델의 종류 - LLM, LCM, LAM, MoE, LVM 활용

IT오이시이 2025. 9. 17. 23:14

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AI 모델의 종류 - LLM, LCM, LAM, MoE, LVM 활용

각 AI 모델별 대표적 활용 사례와 적용 포인트를 아래에 정리하였습니다.evidentlyai+4

주요 AI 모델 비교

모델	주요 목적 및 특징	아키텍처/대표기술	활용 예시
LLM	자연어 이해와 생성, 텍스트 생성 및 분석	트랜스포머, 토큰 기반 시퀀스 예측	챗봇, 번역, 문서 요약, 질의응답indapoint+1
LCM	데이터 내 잠재적 의미, 패턴, 개념 탐지, 투명한 해석 가능성 강조	개념 임베딩, 문장/단락 단위 추상 의미 공간	의료 진단, 금융분석, 추천 시스템 linkedin+2
LAM	언어적 명령을 이해, 실제 실행까지 연결 (“행동” 수행)	자연어 해석, 행동 계획, API/도구 연동	AI 에이전트, 자동화, RPA, 스마트홈 제어 indapoint+2
MoE	여러 전문가(submodel) 조합, 효율적 연산 및 전문화, 확장성	게이팅 메커니즘 + 전문가 모델 묶음	복합 도메인 예측, 대규모 AI 서비스 linkedin+2
LVM (VLM)	텍스트와 이미지를 동시에 처리하는 멀티모달 모델, 시각-언어 통합 분석	비전 인코더 + 언어 인코더 + 통합 프로젝션	비주얼검색, 이미지 캡셔닝, 영상분석 indapoint+1

LLM (Large Language Model) 활용 사례

대규모 텍스트를 기반으로 자연어를 이해하고 생성하는 모델로, GPT-4, ChatGPT 등이 대표적입니다.
자연어 생성, 분류, 문서 이해 등 대부분의 언어처리 작업에 적합합니다.
챗봇 및 고객지원: DoorDash·Uber는 LLM 기반 챗봇을 통해 실시간 고객 문의 자동응답, 배송 지원, 서비스 품질 평가 등 업무를 자동화.appypieagents+2
도메인 특화 AI: 금융 분야의 Kasisto, 의학·법률·기술 영역에서 각 산업 특화 LLM으로 전문가 수준 상담과 자동 질의응답 서비스 제공.upstage+1
코드 생성 및 개발자동화: Instacart, Mercado Libre 등은 LLM으로 사내 코드 자동 추천, 문서 생성, 기술 질문 응답.hyperstack+1
콘텐츠 생성/번역: Copy.ai는 마케팅 글, 제품 설명 자동 생성, SNS 포스팅 자동화에 활용.research.aimultiple

LCM (Large Concept Model) 활용 사례

데이터에서 명시적으로 드러나지 않은 개념, 패턴, 의미를 추론하고 설명력과 해석력을 강화한 모델입니다.
의료, 금융에서의 결정 근거 설명, 감성·의도 분석에 유리합니다.

상당한 추론이 필요한 작업에서 때때로 오해의 소지가 있거나 일관성 없는 정보를 생성하는 대규모 언어 모델(LLM)과 달리, LCM은 온톨로지나 인과 관계 그래프와 같은 구조화된 지식에 의존하여 전문가 분석가의 행동과 사고를 모방합니다. 이러한 접근 방식은 AI가 개념 간의 관계를 파악하고, 추론을 설명하며, 더욱 신뢰할 수 있는 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

LCM은 현재 AI의 단점을 해결함으로써 정확한 의사 결정, 과학적 발견, 그리고 산업 응용 분야에 새로운 가능성을 열어줍니다.

복합 고객지원 및 티켓 분류: 글로벌 인프라 기업은 LCM을 활용해 다국적·다언어 고객문의 티켓의 개념 기반 분류·자동 응답을 구현.infoq
설명가능 AI: 의료 분야에서 LCM 기반 AI가 증상-진단-처방 연계 개념 트리 구조로 직접 설명하며, 의료진 검증과 협업에 도움.infoq
전략 컨설팅/시뮬레이션: 시장 동향 분석, 시나리오 예측에 LCM으로 구조화된 reasoning 제공, LLM 연계하여 자연어 설명 가능한 시뮬레이션 컨설팅 도구 구성.infoq

LAM (Large Action Model) 활용 사례

LLM과 달리 실제로 언어 명령을 받아 소프트웨어, API, 웹, 로봇 등에서 직접 행동을 실행할 수 있습니다.
에이전트형 AI, 디지털 업무자동화, 복잡한 서비스 연동에 적합합니다.

LAM(Large Action Model)은 인간의 의도를 해석하고 이를 실행 가능한 결과로 변환하여 복잡한 작업을 이해하고 수행하도록 설계된 고급 인공 지능 시스템

이러한 모델은 인간의 지시를 이해하는 것과 의미 있게 실행하는 것 사이의 격차를 해소하여 이전보다 훨씬 더 자율적이고 유능함

LAM은 호텔 객실 예약과 같은 기본 작업을 수행하는 것부터 과거 데이터를 분석하여 추세를 예측하거나 실시간으로 프로세스를 최적화하는 등 복잡한 결정을 내리는 것까지 다양한 기능을 수행

스마트폰 액션 자동화: Rabbit Inc.의 r1 디바이스는 LAM으로 음성 지시에 따른 실시간 앱 실행·일정 관리·출장 예약 등을 사용자 입력 없이 직접 수행.projectpro
개인 비서·헬스케어: Apple HealthKit, Google Assistant 등과 LAM 융합 시 의료 모니터링, 복약·식단 관리, 예약 알림 등 건강 관리 업무 자동화.projectpro
교육 AI 튜터: 실시간 개별 학습 지원, 문제 추천·풀이 학습, 맞춤형 진도 관리로 교육 분야 자동 성취도 관리에 LAM 적용.projectpro

MoE (Mixture-of-Experts) 활용 사례

여러 ‘전문가’ 모델로 구성되며, 입력에 따라 전문가 그룹 중 일부만 동작하여 대규모 연산 자원을 효율적으로 활용합니다.
확장성, 효율성, 다도메인 처리가 필요한 산업 모델에서 채택됩니다.
금융·보안: 유럽 투자은행은 Mixtral 8x7B MoE 모델로 실시간 금융 이상거래 탐지와 정확도·운영비를 대폭 향상.innitor
제약·연구 자동화: Mistral 7B 기반 제약기업은 논문 대량 분석을 빠르고 정확히 수행, 신약 개발 속도 혁신.innitor
고객지원 챗봇: 프랑스 리테일 기업은 MoE 챗봇으로 다국어·다국적 고객 문의를 신속하게 대응, 비용 절감과 만족도 증가.innitor
AI 인프라: 인도 정부·스타트업은 50,000 GPU로 SLA별 MoE 서비스를 배치, 국가·기업별 특화 AI 지원.linkedin

LVM (Large Vision Model) 활용 사례

이미지/비디오와 텍스트 데이터를 통합적으로 이해하는 멀티모달 AI입니다.
예시로 OpenAI CLIP, 비주얼서치, 의료 이미지+리포트 분석 시스템이 있습니다.
의료 영상 분석: 대형 병원·의료 AI 기업은 LVM으로 암 검출, 조직 분석 등 고정밀 진단 지원에 사용.springsapps
자율주행·제조 결함 탐지: 자동차, 제조 산업에 LVM을 적용해 복잡한 영상 인식·실시간 결함 판별 자동화.springsapps
멀티모달 AI 생성: 텍스트와 이미지를 통합해 상품 디자인 자동 생성, 영상 편집·콘텐츠 생성에 활용.averroes+1

이처럼 각 모델은 산업과 도메인 요구에 따라 특화된 사례에 적용되며, LLM-개별 업무 자동화, LCM-복합적 reasoning, LAM-실행 중심 에이전트, MoE-대규모 효율 특화, LVM-고정밀 시각 정보 처리에 강점을 보입니다.springsapps+3

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