Chain-of-Thought (CoT)는 대형 언어 모델(LLM)이 복잡한 문제를 해결할 때 사용하는 추론 기법입니다.
모델이 정답을 바로 제시하는 대신, 중간 과정이나 설명을 단계별로 생성하며 결론에 도달하도록 유도합니다. 이는 문제를 작은 단위로 나누어 해결하는 인간의 사고방식을 모방하는 접근법입니다.

동작 원리:

• 모델 유도(Prompting the Model): 훈련 과정이나 프롬프트 입력에서 단계별 추론 예시를 제공하여 모델이 “생각을 말로 풀도록(thinking out loud)” 유도합니다.

• 단계별 추론(Step-by-Step Reasoning): 모델은 답을 내기 전에 논리적 단계나 중간 생각을 먼저 생성합니다.

• 이해도 향상(Improved Understanding): 사고 과정을 명시적으로 만들면서 모델이 단순한 지름길 답변을 피하고, 다단계 연산이나 추론이 필요한 문제를 더 잘 처리할 수 있게 합니다.

중요성

Chain-of-Thought는 수학 문제 풀이, 논리 문제, 자연어 이해에서의 다단계 추론 등 복잡한 작업에서 성능을 향상시킵니다.
또한 추론 과정을 사용자에게 보여주기 때문에 투명성이 높아지고, AI가 어떤 과정을 통해 결론에 도달했는지 이해할 수 있게 해줍니다. 이 방식은 특히 교육 분야(풀이 과정 설명이 중요한 경우)나 신뢰성과 해석 가능성이 중요한 분야에서 유용하게 활용됩니다.