AI는 어떻게 추론할까? - CoT (Chain of Thought) 기법의 혁명

1. CoT가 나온 배경 및 주요 아이디어

AI와 자연어 처리(NLP) 분야에서 모델의 성능을 높이기 위해 모델 크기를 확장하는 것은 일반적인 전략이었습니다. 특히 수십억 개의 파라미터를 가진 대형 언어 모델들은 감성 분석이나 주제 분류와 같은 단순한 작업에서 우수한 성과를 보였습니다. 하지만 논리적 추론, 수학적 문제 해결, 상식적 추론과 같은 복잡한 다단계 문제에서는 모델 크기만으로는 한계가 드러났습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 Chain of Thought (CoT) 기법입니다. CoT는 모델이 사람처럼 사고의 흐름을 통해 문제를 풀 수 있도록 도와줍니다. 즉, 한 번에 전체 문제를 해결하려고 하지 않고, 문제를 여러 단계로 나눠서 해결하는 방법을 사용하는 것입니다. CoT는 모델이 단계별로 논리적인 사고를 통해 문제를 해결할 수 있도록 유도하여 기존의 성능 한계를 넘어서게 했습니다.

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2. CoT 기본 컨셉과 동작 방식

CoT의 기본 아이디어는 **"사고의 연쇄"**입니다. 즉, 모델이 한 번에 답을 내는 것이 아니라, 문제를 작은 단계로 나누어 각 단계를 순차적으로 해결하며 사고를 전개하는 방식입니다. 예를 들어, 수학 문제를 풀 때 먼저 수식을 세우고, 각 단계별로 계산을 수행한 뒤 최종 답을 도출하는 것입니다.

동작 방식은 간단합니다. 모델에게 문제와 함께 사고의 흐름을 제시하는 예시를 보여줌으로써, 모델도 비슷한 방식을 따르도록 학습시킵니다. 이렇게 학습된 모델은 새로운 문제를 마주했을 때도 문제를 여러 단계로 나누어 사고의 흐름을 유지하며 해결할 수 있습니다. CoT는 특히 다단계 추론이 필요한 복잡한 문제에서 효과적입니다.

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3. CoT 예제 및 구성에 대한 상세 설명

CoT의 예를 들어 보겠습니다. **"Shawn은 5개의 장난감을 가지고 있습니다. 크리스마스 때 엄마와 아빠가 각각 2개의 장난감을 주었습니다. Shawn이 이제 몇 개의 장난감을 가지고 있을까요?"**라는 문제를 모델이 어떻게 해결하는지 살펴보겠습니다.

일반적인 모델은 곧바로 답을 내놓으려 하지만, CoT 기법을 사용한 모델은 다음과 같이 사고의 과정을 거칩니다:

1. Shawn은 처음에 5개의 장난감을 가지고 있습니다.
2. 엄마와 아빠가 각각 2개의 장난감을 주었습니다. 즉, 총 4개의 장난감이 더해집니다.
3. 그래서 Shawn은 5 + 4 = 9개의 장난감을 가지게 됩니다.

이처럼 CoT는 중간 단계에서 문제를 분해하여 논리적으로 사고를 전개하는 과정을 보여주며, 이를 통해 모델이 더 정확한 답을 도출할 수 있도록 돕습니다.

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4. 기존 프롬프트 대비 성능에 대한 우수성 설명

기존의 프롬프트 기반 모델은 문제를 단번에 해결하려는 경향이 강했습니다. 예를 들어, 간단한 질문에는 적절히 답할 수 있었으나, 복잡한 다단계 문제에서는 성능이 떨어졌습니다. 이는 모델이 여러 단계를 거쳐 해결해야 하는 문제에 대해 한 번에 답을 내리려고 하기 때문에 발생하는 문제입니다.

CoT는 이와 달리 각 단계를 분해하여 논리적인 사고 흐름을 따르기 때문에, 복잡한 문제에서도 성능이 뛰어납니다. 특히 수학 문제, 상식적 추론, 기호 조작 등과 같은 복잡한 문제에서 CoT는 기존의 프롬프트 방식보다 더 높은 정확도를 보여주었으며, 이러한 성능 향상은 수백억 개 이상의 파라미터를 가진 대형 모델에서 더욱 두드러졌습니다.

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5. CoT가 왜 의미가 있는지 어떤 문제를 잘 푸는지에 대한 설명

CoT가 중요한 이유는 모델이 단순한 문제를 넘어 복잡한 추론 문제까지 해결할 수 있도록 돕는다는 점입니다. 특히 CoT는 수학 문제, 기호적 조작, 상식적 추론과 같은 다단계 문제에 탁월한 성능을 보입니다. 이러한 문제들은 단순한 답을 내놓는 것이 아니라, 각 단계에서 논리적으로 생각해야 하는 문제들이기 때문에 CoT의 단계적 사고 방식이 큰 도움이 됩니다.

또한 CoT는 모델이 문제 해결 과정에서 실수를 했을 때, 어디에서 잘못된 사고가 발생했는지 쉽게 추적할 수 있는 장점도 있습니다. 즉, 모델의 사고 과정을 들여다볼 수 있어, 추론의 오류를 수정하거나 모델을 개선하는 데 용이합니다.

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CoT는 대형 언어 모델이 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 돕는 혁신적인 기법입니다. 단순히 문제를 푸는 것이 아니라, 그 과정에서 논리적인 사고의 흐름을 따라가도록 유도하여 성능을 극대화합니다. 앞으로 AI가 점점 더 복잡한 추론을 요구하는 문제를 다루게 될 때, CoT와 같은 기법은 그 해결의 열쇠가 될 것입니다.