AI의 사고 과정 '체인 오브 소트' 프롬프팅으로 진화하다

대형 언어 모델의 추론 능력 향상시키는 혁신적 기법

인공지능의 추론 능력이 한 단계 도약했다. '체인 오브 소트(Chain-of-Thought, CoT)' 프롬프팅이라는 새로운 기법이 그 주역이다. 이 기법은 AI가 복잡한 문제를 해결할 때 인간처럼 단계별로 사고하도록 유도한다. 특히 1000억 개 이상의 매개변수를 가진 대형 언어 모델에서 효과적이다. CoT 프롬프팅은 AI의 답변을 더 정확하고 신뢰할 수 있게 만들며, 그 과정을 이해하기 쉽게 한다.

CoT 프롬프팅의 핵심은 AI에게 상세한 사고 과정을 보여주는 예시를 제공하는 것이다. 이를 통해 AI는 복잡한 문제를 작은 단계로 나누어 접근하게 된다. 이 방식은 산술, 상식적 추론, 기호 조작 등 다양한 분야에서 AI의 성능을 크게 향상시켰다. 또한, AI의 답변 과정을 투명하게 보여줌으로써 결과의 신뢰성을 높인다. 현재 제로샷 CoT, 자기 일관성, 자동 CoT 등 다양한 변형 기법이 개발되어 활용되고 있다.

CoT 프롬프팅은 실제 비즈니스 현장에서도 활발히 적용되고 있다. 고객 지원 챗봇은 이 기법을 통해 더 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공한다. 금융 분석에서는 여러 요소를 고려한 종합적인 투자 조언이 가능해졌다. 콘텐츠 제작과 교육 분야에서도 AI의 성능이 크게 향상되었다. 다만, 작은 규모의 AI 모델에서는 효과가 제한적이며, 때로는 불필요하게 긴 설명을 생성할 수 있다는 한계도 있다.

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글/최한길 기자