LCM AI Model이 뭐길래? AI가 말의 핵심만 뽑아낸다.
AI가 점점 더 똑똑해지고 있죠.
근데 혹시 생각해본 적 있으세요?
우리가 쓰는 말, 문장, 텍스트… 전부 다 중요한 건 아닙니다.
그렇다면!
정말 중요한 말만 쏙쏙 뽑아서 짧고 효율적으로 만드는 AI가 있다면 어떨까요?
오늘 소개할 LCM, Language Compression Model이 바로 그런 기술이에요.
말 그대로, 언어 압축기!
지금부터 LCM이 어떤 방식으로 말을 압축하고, 어떤 상황에서 쓰이는지 알려드릴게요.
Step 1. Input – 문장을 받아들이는 첫걸음
시작은 역시 입력(input)이에요.
우리가 하는 질문, 글, 뉴스, 이메일 뭐든지 AI한테 들어가죠.
예를 들어볼게요.
'안녕하세요. 내일 오전 10시에 회의가 있고, 오후엔 보고서를 정리할 예정입니다.'
이 문장을 LCM은 받아들입니다.
Step 2. Sentence Segmentation – 문장을 쪼개기
이제 이 문장을 분해(segmentation)하는 작업이 들어갑니다.
말 그대로 긴 문장을 의미 단위로 자르는 거예요.
왜냐면, AI가 처리할 수 있는 '덩어리'로 나누기 위해서죠.
그럼 이렇게 쪼개지겠죠:
안녕하세요.
내일 오전 10시에 회의가 있다.
오후에는 보고서를 정리할 예정이다.
문장을 쪼개면, 더 명확하게 의미를 파악할 수 있어요.
Step 3. SONAR Embedding – 의미의 깊이를 측정한다
자, 이제 똑똑한 작업이 시작돼요.
바로 SONAR 임베딩이라는 건데요.
쉽게 말하면, 단어 하나하나의 깊은 의미를 파악해서 숫자로 바꾸는 과정이에요.
'회의', '보고서', '정리' 같은 단어들이
각각 어떤 의미를 가지고 있는지, 어떤 문맥에서 중요한지,
그걸 AI가 '수치화'해서 저장해요.
SONAR는 마치 바다 속 지형을 파악하는 음파처럼
문장의 의미 구조를 입체적으로 파악하는 기술이에요.
Step 4. Diffusion ↔ Hidden Process – 숨겨진 패턴을 찾아라
이제 재미있는 단계가 나와요.
AI는 이 임베딩된 정보들을 가지고
Diffusion이라는 확산 과정을 거치면서
문장 안의 숨겨진 의미, 반복되는 패턴을 찾아냅니다.
그리고 이 과정에서
'어? 회의랑 보고서 정리는 중요한 내용이고, 인사는 덜 중요하네?'
이런 걸 스스로 판단해요.
바로 이게 Hidden Process, 숨겨진 정보 처리 단계예요.
Step 5. Advanced Patterning & Quantization – 진짜 중요한 말만 추린다
이제 LCM이 본격적으로 압축을 시작해요.
무슨 말이냐면, 중요한 정보만 남기고 나머지는 줄이거나 지운다는 거죠.
회의 있음
오후 보고서 정리
끝!
'안녕하세요'는 없어도 되니까 뺀 거예요.
이게 Advanced Patterning이에요.
그리고 그 결과를 수치화한 게 Quantization,
즉 압축된 표현입니다.
Step 6. Output – 똑똑하고 간결한 문장 완성
마지막으로, AI는 정리된 내용을
간단하게 출력(output)해줘요.
'10AM 회의, 오후 보고서 정리'
이렇게요.
짧지만 중요한 정보는 전부 들어있죠?
이게 바로 LCM의 핵심 능력입니다.
의미는 살리고, 군더더기는 날려버린다!
LCM이 왜 필요할까?
그럼 이런 기술은 어디서 쓸까요?
뉴스 요약
이메일 요약
음성 기록 정리
문서 요약
채팅 압축
IoT 기기에서 처리량 줄이기
특히 요즘은 스마트폰이나 웨어러블 기기처럼
리소스가 적은 환경에서도 AI가 돌아가야 하잖아요?
그럴 때 LCM이 효과를 발휘하죠.
실제 사례 – 비서처럼 일하는 LCM
예를 들어,
회의 음성 데이터를 자동으로 받아서
'회의 요약: 신규 프로젝트 승인, 마감은 6월 말, 예산 논의 보류'
이렇게 핵심만 뽑아주는 AI,
이게 바로 LCM이 도는 장면이에요.
사람이 일일이 정리 안 해도 되는 거죠.
결론 – LCM이란 이런 것!
오늘 포스팅 한 문장으로 정리해드릴게요.
LCM은 말 속에서 핵심만 골라내는 AI 압축 마스터다!
LLM이 '길고 풍부한 대화'에 강하다면,
LCM은 '짧고 정확한 요약'에 특화돼 있어요.
여기까지 LCM이 뭐길래? AI가 말의 핵심만 뽑아낸다.에 대해서 알아보았습니다.
댓글