대형 언어 모델(LLM)은 사람들과 달리 시각적 유추 문제를 해결하는 데 어려움을 겪는다. LLM은 사람들과 유사한 "대체" 전략을 사용하지만, 개념 이해에 기반한 오류는 적고 단순한 행렬 조합에 의한 오류가 더 많다.
