집통이 랩, 10억 개의 매개변수를 갖춘 최초의 통합 과학 대형 모델 ‘LOGOS’를 오픈소스로 공개… NatureLM을 능가하는 성능
2026년 6월 18일, 통이 랩(Tongyi Lab)은 통합된 ‘과학 문법’을 기반으로 구축된 최초의 다분야 과학 생성형 파운데이션 모델인 LOGOS(Language Of Generative Objects in Science)의 오픈소스 공개를 발표했습니다.
ATH-Token Foundry와 인민대학교 화천 인공지능 연구소가 공동으로 개발한 이 모델은 기존 과학용 AI(AI4S) 분야에서 만연해 온 “한 가지 과제당 하나의 전문 모델”이라는 단편적인 현상을 타파하는 것을 목표로 합니다. 단백질, 소분자, 물질, 화학 반응 등 다양한 과학적 객체를 통합된 이산 토큰 시퀀스로 인코딩함으로써, 네이티브 대규모 모델 프레임워크 내에서 도메인 간 지식 통합과 자기회귀 생성을 가능하게 합니다.
LOGOS의 핵심적인 혁신은 독창적인 “과학 문법” 설계와 공간 상호작용 이산화 기술에 있다. 이를 통해 모델은 복잡한 3D 공간 상호작용 규칙을 깊이 있게 이해하고, 부족한 3D 좌표 데이터나 특수한 기하학적 네트워크에 의존하지 않고도 자기회귀 생성을 수행할 수 있어, 사전 훈련과 하류 과제 간 형태 및 목적의 완벽한 일관성을 보장한다.
평가 결과에 따르면, 단 10억 개의 매개변수만을 가진 LOGOS-1B는 6가지 대표적인 과제(포켓 조건부 리간드 생성, 역합성 예측(Top-1 정확도 74.8%), 포켓 부위 식별(HOLO4K 데이터셋에서 Top-n 정확도 58.5%), MOF 물질 생성(새로운 구성 단위의 비율이 76% 증가) 등 6가지 대표적인 과제에서 도메인 특화 기법들을 일관되게 따라잡거나 능가하는 것으로 나타났습니다. 일부 과제에서는 8×7B 매개변수를 사용하는 NatureLM보다 우수한 성능을 보였으며, 이는 NatureLM의 매개변수 수의 1/56에 불과한 수준에서 달성된 성과입니다.
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