인공지능(AI)이 발전하면서 대형 언어 모델(LLM)의 성능이 눈부시게 향상되고 있습니다. 하지만, 이 과정에서 토큰 사용량 증가, 응답 속도 저하, 높은 연산 비용 등의 문제가 발생하고 있습니다.
기존에는 Chain-of-Thought(CoT) 방식을 활용해 LLM이 단계별로 논리적으로 추론하도록 유도했지만, 이 방식은 지나치게 많은 토큰을 사용하고 응답 속도가 느려지는 단점이 있었습니다.
이를 해결하기 위해 등장한 새로운 기술이 **Chain-of-Draft(CoD)**입니다. CoD는 CoT의 핵심적인 추론 능력을 유지하면서도 더 적은 토큰을 사용하고 빠르게 응답할 수 있도록 설계된 방식입니다.
이번 글에서는 CoD의 개념, 기존 CoT 방식과의 차이점, 장점, 그리고 실제 벤치마크 결과까지 자세히 살펴보겠습니다.
🔍 Chain-of-Draft(CoD)란?
**Chain-of-Draft(CoD)**는 기존의 Chain-of-Thought(CoT) 방식과 비교해 더 간결하고 압축된 형태의 추론을 수행하는 방법입니다.
🔸 기존 CoT 방식의 한계
CoT 방식은 인간이 복잡한 문제를 해결할 때 단계별로 논리적으로 접근하는 방식을 모방한 기법입니다.
예를 들어, 수학 문제를 해결할 때 각 단계를 하나하나 설명하며 답을 도출하는 것이죠.
하지만 CoT 방식은 다음과 같은 문제가 있습니다.
✅ 불필요한 세부 단계까지 설명 → 토큰 사용량 증가
✅ 응답 속도 저하 → 실제로 필요한 정보보다 많은 계산을 수행
✅ 비용 증가 → 토큰을 많이 사용할수록 비용 상승
🔸 CoD 방식의 핵심 아이디어
CoD는 CoT와 다르게, 필요한 핵심 정보만 간결하게 표현하도록 설계된 방식입니다.
쉽게 말해, 사람이 긴 문서를 작성하기 전에 먼저 핵심 내용만 담긴 초안을 빠르게 작성하는 것과 유사합니다.
LLM이 문제를 해결할 때, 긴 설명 없이도 문제 해결에 필요한 핵심적인 추론 과정만을 기록하도록 유도하는 것이 CoD의 핵심 원리입니다.
⚡ CoD 방식의 장점
CoD 방식이 기존 CoT 방식과 비교했을 때 어떤 이점이 있는지 살펴보겠습니다.
✅ 1. 토큰 사용량 절감 (최대 80%↓)
- CoT 방식은 불필요한 설명이 많아 토큰 사용량이 많음
- CoD 방식은 핵심적인 정보만 남기기 때문에 최대 80% 토큰 절감 효과
🔹 예시 비교
Q: 제이슨에게 20개의 사탕이 있었습니다. 그는 덴니에게 몇 개를 주었고, 이제 12개가 남아 있습니다. 제이슨이 덴니에게 준 사탕 개수는?
🔹 Chain-of-Thought(CoT) 방식
A: 생각해 봅시다.
1. 처음에 제이슨에게는 20개의 사탕이 있었습니다.
2. 그는 덴니에게 몇 개를 주었습니다.
3. 남은 사탕은 12개입니다.
4. 따라서, 준 사탕 개수를 구하려면, 처음 개수에서 남은 개수를 빼야 합니다.
5. 20 - 12 = 8
🔹 Chain-of-Draft(CoD) 방식
A: 20 - x = 12; x = 20 - 12 = 8.
결과: 동일한 정답을 도출하면서도 CoD 방식이 훨씬 간결하고 효율적임.
✅ 2. 응답 속도 단축
- LLM이 불필요한 세부 과정을 생략하고 바로 핵심 추론으로 이동
- 연산량이 감소하여 실시간 AI 서비스에서 빠른 응답 제공 가능
✅ 3. 비용 절감
- AI 모델이 사용하는 토큰이 줄어들면서 운영 비용 감소
- 특히 클라우드 기반 LLM 서비스에서는 비용 절감 효과 극대화
✅ 4. 기존 CoT 수준의 정확도 유지
- CoD 방식은 핵심 정보를 유지하기 때문에 CoT 방식과 동일한 수준의 정확도 보장
- 벤치마크 테스트에서 CoT와 유사한 성능을 기록
📊 CoD vs. CoT vs. 일반 답변: 실제 성능 비교
🔹 실험 환경
- OpenAI 및 DeepSeek의 최신 LLM을 사용
- 수학, 논리, 지식 기반 문제에 대해 성능 측정
- 기준: 정확도, 토큰 사용량, 응답 속도
방식 정확도 평균 토큰 사용량 응답 속도
| 일반 답변 | 낮음 | 적음 | 빠름 |
| Chain-of-Thought(CoT) | 높음 | 많음 | 느림 |
| Chain-of-Draft(CoD) | 높음 | 적음 | 빠름 |
🔹 결과 해석
✅ CoD는 CoT와 유사한 정확도를 유지하면서도
✅ 토큰 사용량을 대폭 줄이고 응답 속도를 향상
🏆 CoD의 활용 방안
🔸 1. AI 챗봇 및 자동 응답 시스템
- 고객 응대 AI 챗봇에 적용하면 빠른 답변 제공 가능
- 불필요한 토큰 낭비를 줄여 운영 비용 절감
🔸 2. 대형 언어 모델 기반 애플리케이션
- CoD를 적용하면 AI 모델의 추론 비용 절감
- 대규모 AI 서비스에서 운영 효율성 극대화
🔸 3. 비용이 중요한 AI 서비스
- 클라우드 AI 모델은 사용량에 따라 비용이 기하급수적으로 증가
- CoD 적용 시, 같은 비용으로 더 많은 요청을 처리할 수 있음
**Chain-of-Draft(CoD)**는 기존 CoT 방식이 가진 한계를 해결하면서도 정확도를 유지할 수 있는 혁신적인 AI 추론 기법입니다.
✅ 최대 80%의 토큰 절감
✅ 더 빠른 응답 속도
✅ 낮은 비용으로 동일한 성능 유지
CoD 방식은 앞으로 다양한 AI 서비스에서 활용될 가능성이 높으며, 특히 대규모 LLM을 운영하는 기업들에게 운영 최적화의 핵심 전략이 될 것입니다.
앞으로 더 많은 연구와 실험을 통해 CoD 방식이 더욱 정교하게 발전할 것으로 기대됩니다. 🚀
Chain of Draft: Thinking Faster by Writing Less
Chain of Draft: Thinking Faster by Writing Less Silei Xu, Wenhao Xie, Lingxiao Zhao, Pengcheng He Zoom Communications Correspondence to Abstract Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance in solving complex reasoning tasks throug
arxiv.org
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