Chain-of-Thought의 핵심

"사고 사슬(Chain-of-Thought, CoT)"은 인공지능, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키기 위한 프롬프트 엔지니어링 기법입니다.

쉽게 말해, 복잡한 문제를 한 번에 해결하는 대신 인간처럼 단계별로 사고 과정을 거쳐 최종 답변에 도달하도록 모델을 유도하는 방식입니다.

Chain-of-Thought의 핵심

단계별 추론: 복잡한 문제를 작은 논리적인 단계로 분해하여 각 단계를 순차적으로 해결하도록 합니다.

중간 과정 설명: 단순히 최종 답변만 제시하는 것이 아니라, 어떻게 그 결론에 도달했는지 중간 과정을 자연어 형태로 설명하게 만듭니다. 이는 모델의 "사고" 과정을 투명하게 보여주는 역할을 합니다.

인간의 문제 해결 방식 모방: 인간이 어려운 문제를 풀 때 머릿속으로 생각하거나, 종이에 풀이 과정을 적어가며 해결하는 방식과 유사합니다.

Chain-of-Thought의 중요성과 장점:

문제 해결 능력 향상:

복잡한 수학 문제, 논리 퍼즐, 상식 추론 등 다단계 추론이 필요한 작업에서 모델의 정확도를 크게 높입니다.
문제를 작은 단위로 나누어 처리함으로써 오류 발생 가능성을 줄입니다.


이해력 및 투명성 증진:

모델이 어떻게 답변에 도달했는지 과정을 볼 수 있으므로, 사용자가 모델의 추론 과정을 이해하고 신뢰할 수 있게 됩니다. 이는 "설명 가능한 AI (XAI)"의 중요한 부분입니다.


일반화 능력 향상:

특정 유형의 문제에만 국한되지 않고, 구조화된 문제 해결 방식을 통해 다양한 분야의 새로운 문제에도 적용될 수 있는 유연성을 제공합니다.


환각(Hallucination) 감소:

단계별 추론을 통해 논리적 일관성을 유지하려 노력하므로, 사실과 다른 내용을 생성하는 환각 현상을 줄이는 데 도움이 됩니다.

Chain-of-Thought 활용 방법 (프롬프트 엔지니어링):

CoT를 유도하는 가장 일반적인 방법은 프롬프트에 다음과 같은 지시나 예시를 포함하는 것입니다.

Zero-Shot CoT:

"단계별로 추론하고 답변해 주세요." 또는 "생각 과정을 단계별로 설명해주세요."와 같이 명시적인 지시를 추가합니다.


Few-Shot CoT:

문제와 함께 몇 가지 CoT 예시(문제 - 풀이 과정 - 답변)를 제공하여 모델이 이를 모방하도록 유도합니다.


예시:

일반 프롬프트:

"존은 사과 5개를 가지고 있었고, 메리는 존의 3배만큼 사과를 가지고 있다. 메리는 사과를 몇 개 가지고 있는가?"

모델 답변: "15개"


Chain-of-Thought 프롬프트:

"존은 사과 5개를 가지고 있었고, 메리는 존의 3배만큼 사과를 가지고 있다. 메리는 사과를 몇 개 가지고 있는가? 단계별로 생각해보자."

모델 답변:

"단계 1: 존이 가지고 있는 사과 개수는 5개입니다.

단계 2: 메리는 존의 3배만큼 사과를 가지고 있습니다.

단계 3: 따라서 메리가 가지고 있는 사과 개수는 5 * 3 = 15개입니다.

최종 답변: 메리는 15개의 사과를 가지고 있습니다."

이처럼 Chain-of-Thought는 LLM이 단순한 텍스트 생성기를 넘어, 더욱 정교하고 신뢰할 수 있는 문제 해결 시스템으로 발전하는 데 기여하는 중요한 기술입니다.