대형 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터를 학습해 질문에 답변하고, 문서를 요약하며, 시를 쓰거나 코드를 작성하는 등 다양한 작업을 수행합니다. 하지만 논리적 추론, 정보 통합, 근거 있는 주장 구성, 복잡한 문제의 단계적 해결 등에서는 여전히 한계가 존재합니다.

연구에 따르면, 독점적 대형 언어 모델이 범용 모델보다 뛰어난 성과를 보이지만, 일관성과 추론성에서 지속적으로 높은 점수를 얻은 모델은 없습니다(Saxena et al., 2024). 따라서 LLM의 추론 능력 향상은 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 모델 개발의 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.

CoT 기법 - LLM 추론 능력 향상의 열쇠

학교에서 수학 문제를 풀 때 풀이 과정을 단계적으로 설명하듯, 생각의 사슬(Chain of Thought, CoT) 기법은 LLM이 논리적 추론 과정을 명확히 하도록 돕습니다. 기존의 질문-답변 형태의 학습 방식 대신 질문-생각의 사슬-답변 구조를 도입해 분석적 사고의 논리적 흐름을 강화합니다. 이 방식은 LLM이 명확하고 일관된 사고 과정을 따르도록 하고, 해석 가능한 결과를 도출하며, 모델의 파인튜닝 과정을 단순화합니다. Google Research의 연구에 따르면, CoT 데이터로 훈련된 모델은 초등학교 수학 문제에서 57%의 정확도를 보였으며, 이는 기존 방식(18%)보다 월등히 높은 수치입니다.

CoT 활용 방법

CoT 프롬프트는 크게 두 가지 방식으로 활용할 수 있습니다.

1. 프롬프트 엔지니어링

• Zero-Shot-CoT: "단계별로 추론하고 답변해 주세요"와 같은 간단한 지시를 통해 사고 과정을 유도합니다.
• Few-Shot-CoT: 예시를 제공해 모델이 단계적 추론 방식을 학습하도록 돕습니다.

2. 감독된 파인튜닝(Supervised Fine-Tuning)

• 질문-생각의 사슬-답변 형태의 데이터셋을 통해 모델을 훈련시켜 보다 체계적이고 효율적인 추론 능력을 강화합니다.
• 검토된 CoT 데이터는 오픈 프롬프트 기반 학습의 한계를 극복하는 데 유용합니다.

CoT의 주요 과제와 해결책

1. 외부 지식 부족으로 인한 할루시네이션

• 문제점: LLM은 내부 지식만으로 CoT를 생성해 비현실적인 답변을 할 수 있습니다.
• 솔루션: ReAct 프롬프트 전략을 활용해 모델이 외부 데이터를 쿼리하도록 유도하고, 이를 추론 과정에 통합하여 답변의 정확도를 높입니다.

2. 복잡한 추론에서의 정확도 저하

• 문제점: 표준 CoT 프롬프트는 다단계 추론이 필요한 문제에서 성능이 떨어집니다.
• 솔루션: 최소-최대 프롬프트(LtM Prompting) 기법을 도입해 복잡한 문제를 작은 하위 문제로 나눠 단계별로 해결하도록 합니다.

3. 추론 과정에서의 오류 발생

• 문제점: CoT이 논리적 흐름을 유지하더라도, 일부 단계에서 오류가 발생해 잘못된 답변으로 이어질 수 있습니다.
• 솔루션: 인간-기계 협업을 통해 단계별 추론을 검증하고, 오류를 교정하여 결과의 신뢰도를 높입니다.

에펜의 CoT 데이터 솔루션

고품질 데이터 확보가 점점 어려워지는 상황에서, 저희 에펜은 20년 이상의 경험을 바탕으로 CoT 데이터를 포함한 맞춤형 데이터셋을 제공합니다.

• CoT 데이터셋: 질문-생각의 사슬-답변으로 구성된 데이터로 모델 추론 능력을 강화합니다.
• 프롬프트 설계 및 콘텐츠 평가: 모델 학습과정에서 CoT를 효과적으로 활용하도록 지원합니다.
• 폐쇄형 루프 피드백: 지속적인 품질 개선과 성능 향상을 보장합니다.

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