최근, 큰 언어 모델 (LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 능력에서 놀라운 발전을 이루었습니다. OpenAI의 GPT 및 Anthropic의 Claude와 같은 이러한 모델은 광범위한 자연어 처리 작업에서 인상적인 성능을 보여주었습니다. 그러나 여러 단계의 논리적 사고가 필요한 복잡한 추론 작업의 경우 전통적인 프롬프트 방법이 부족한 경우가 많습니다. 이것이 바로 생각의 사슬(CoT) 프롬프트가 작동하는 곳입니다. 신속한 엔지니어링 대규모 언어 모델의 추론 능력을 향상시키는 기술.

주요 요점

1. CoT 프롬프트는 중간 단계를 생성하여 추론 능력을 향상시킵니다.
2. 복잡한 문제를 더 작고 관리 가능한 하위 문제로 분해합니다.
3. 향상된 성능, 해석 가능성 및 일반화 등의 이점이 있습니다.
4. CoT 프롬프트는 산술, 상식 및 기호 추론에 적용됩니다.
5. 이는 다양한 영역에 걸쳐 AI에 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

CoT(사고 사슬) 프롬프트란 무엇입니까?

사고 사슬 프롬프트는 모델이 중간 추론 단계를 생성하도록 장려하여 복잡한 추론 작업에서 대규모 언어 모델의 성능을 향상시키는 것을 목표로 하는 기술입니다. 일반적으로 단일 프롬프트를 제공하고 직접적인 답변을 기대하는 기존 프롬프트 방법과 달리 CoT 프롬프트는 추론 프로세스를 일련의 더 작고 상호 연결된 단계로 나눕니다.

CoT 프롬프트의 핵심은 질문이나 문제로 언어 모델을 자극한 다음 일련의 사고(최종 답변으로 이어지는 일련의 중간 추론 단계)를 생성하도록 안내하는 것입니다. CoT 프롬프트는 추론 프로세스를 명시적으로 모델링함으로써 언어 모델이 복잡한 추론 작업을 보다 효과적으로 처리할 수 있도록 해줍니다.

CoT 프롬프트의 주요 장점 중 하나는 언어 모델이 복잡한 문제를 보다 관리하기 쉬운 하위 문제로 분해할 수 있다는 것입니다. 중간 추론 단계를 생성함으로써 모델은 전체 추론 작업을 더 작고 더 집중된 단계로 나눌 수 있습니다. 이 접근 방식은 모델이 일관성을 유지하는 데 도움이 되며 추론 프로세스를 추적하지 못할 가능성을 줄여줍니다.

CoT 프롬프트는 산술 추론, 상식 추론 및 기호 추론을 포함한 다양한 복잡한 추론 작업에서 대규모 언어 모델의 성능을 향상시키는 데 유망한 결과를 보여주었습니다. CoT 프롬프트는 중간 추론 단계의 힘을 활용하여 언어 모델이 당면한 문제에 대한 더 깊은 이해를 보여주고 더 정확하고 일관된 응답을 생성할 수 있도록 합니다.

표준 대 COT 프롬프트(Wei 외, Google Research, Brain Team)

일련의 사고 유도가 작동하는 방식

CoT 프롬프트는 추론 프로세스를 통해 언어 모델을 안내하는 일련의 중간 추론 단계를 생성하여 작동합니다. 단순히 프롬프트를 제공하고 직접적인 답변을 기대하는 대신 CoT 프롬프트는 모델이 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 세분화하도록 권장합니다.

프로세스는 당면한 복잡한 추론 작업의 개요를 설명하는 프롬프트와 함께 언어 모델을 제시하는 것으로 시작됩니다. 이 프롬프트는 질문, 문제 설명 또는 논리적 사고가 필요한 시나리오의 형태일 수 있습니다. 프롬프트가 제공되면 모델은 최종 답변으로 이어지는 일련의 중간 추론 단계를 생성합니다.

사고 사슬의 각 중간 추론 단계는 모델이 해결해야 하는 작고 집중된 하위 문제를 나타냅니다. 이러한 단계를 생성함으로써 모델은 보다 구조화되고 체계적인 방식으로 전반적인 추론 작업에 접근할 수 있습니다. 중간 단계를 통해 모델은 일관성을 유지하고 추론 프로세스를 추적하여 초점을 잃거나 관련 없는 정보가 생성될 가능성을 줄일 수 있습니다.

모델이 일련의 사고를 통해 진행됨에 따라 이전 추론 단계를 기반으로 최종 답변에 도달합니다. 체인의 각 단계는 이전 및 후속 단계와 연결되어 추론의 논리적 흐름을 형성합니다. 이러한 단계별 접근 방식을 통해 모델은 전체 맥락을 유지하면서 한 번에 하나의 하위 문제에 집중할 수 있으므로 복잡한 추론 작업을 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다.

CoT 프롬프트의 중간 추론 단계 생성은 일반적으로 신중하게 설계된 프롬프트와 교육 기술을 통해 달성됩니다. 연구자와 실무자는 단계별 추론의 예 제공, 각 추론 단계의 시작과 끝을 나타내는 특수 토큰 사용, 모델 미세 조정 등 다양한 방법을 사용하여 모델이 일련의 사고를 생성하도록 장려할 수 있습니다. 원하는 추론 과정을 보여주는 데이터세트

5단계 COT 프롬프트 프로세스

CoT 프롬프트는 중간 단계를 사용하여 추론 프로세스를 통해 언어 모델을 안내함으로써 모델이 복잡한 추론 작업을 보다 정확하고 효율적으로 해결할 수 있도록 해줍니다. 추론 프로세스의 명시적 모델링은 생성된 사고 체인이 모델이 최종 답변에 어떻게 도달했는지에 대한 통찰력을 제공하므로 모델 출력의 해석 가능성도 향상시킵니다.

일련의 사고 유도의 예

CoT 프롬프트는 다양한 복잡한 추론 작업에 성공적으로 적용되어 대규모 언어 모델의 성능을 향상시키는 효과가 입증되었습니다.

CoT 프롬프트가 다양한 도메인에서 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

산술 추론

CoT 프롬프트의 가장 간단한 응용 프로그램 중 하나는 산술 추론 작업입니다. 중간 추론 단계를 생성함으로써 CoT 프롬프트는 언어 모델이 다단계 산술 문제를 보다 정확하게 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 다음 문제를 고려해보세요.

"If John has 5 apples and Mary has 3 times as many apples as John, how many apples does Mary have?"

CoT 프롬프트를 사용하여 언어 모델은 다음과 같은 일련의 사고를 생성할 수 있습니다.

1. John has 5 apples.
2. Mary has 3 times as many apples as John.
3. To find the number of apples Mary has, we need to multiply John's apples by 3.
4. 5 apples × 3 = 15 apples
5. Therefore, Mary has 15 apples.

CoT 프롬프트는 문제를 더 작은 단계로 분해함으로써 언어 모델이 산술 문제를 보다 효과적으로 추론할 수 있게 해줍니다.

상식적 추론

CoT 프롬프트는 일상 지식과 논리적 사고에 대한 깊은 이해가 필요한 상식 추론 작업을 처리하는 데에도 가능성을 보여주었습니다.

예를 들어 다음 질문을 생각해 보세요.

"If a person is allergic to dogs and their friend invites them over to a house with a dog, what should the person do?"

CoT 프롬프트를 사용하는 언어 모델은 다음과 같은 일련의 사고를 생성할 수 있습니다.

1. The person is allergic to dogs.
2. The friend's house has a dog.
3. Being around dogs can trigger the person's allergies.
4. To avoid an allergic reaction, the person should decline the invitation.
5. The person can suggest an alternative location to meet their friend.

중간 추론 단계를 생성함으로써 CoT 프롬프트를 통해 언어 모델은 상황에 대한 보다 명확한 이해를 보여주고 논리적 솔루션을 제공할 수 있습니다.

상징적 추론

CoT 프롬프트는 추상적 기호와 개념을 조작하고 추론하는 상징적 추론 작업에도 적용되었습니다.

예를 들어 다음 문제를 고려해보세요.

"If A implies B, and B implies C, does A imply C?"

CoT 프롬프트를 사용하여 언어 모델은 다음과 같은 일련의 사고를 생성할 수 있습니다.

1. A implies B means that if A is true, then B must also be true.
2. B implies C means that if B is true, then C must also be true.
3. If A is true, then B is true (from step 1).
4. If B is true, then C is true (from step 2).
5. Therefore, if A is true, then C must also be true.
6. So, A does imply C.

CoT 프롬프트는 중간 추론 단계를 생성함으로써 언어 모델이 추상적 기호 추론 작업을 보다 효과적으로 처리할 수 있도록 해줍니다.

이러한 예는 다양한 영역에 걸쳐 복잡한 추론 작업에 대한 대규모 언어 모델의 성능을 향상시키는 CoT 프롬프트의 다양성과 효율성을 보여줍니다. CoT 프롬프트는 중간 단계를 통해 추론 프로세스를 명시적으로 모델링함으로써 어려운 문제를 해결하고 보다 정확하고 일관된 응답을 생성하는 모델의 능력을 향상시킵니다.

일련의 사고 유도의 이점

사고 사슬 프롬프트는 대규모 언어 모델의 추론 기능을 향상시키는 데 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다. 몇 가지 주요 이점을 살펴보겠습니다.

복잡한 추론 작업의 성능 향상

CoT 프롬프트의 주요 이점 중 하나는 복잡한 추론 작업에 대한 언어 모델의 성능을 향상시키는 능력입니다. 중간 추론 단계를 생성함으로써 CoT 프롬프트를 통해 모델은 복잡한 문제를 보다 관리하기 쉬운 하위 문제로 나눌 수 있습니다. 이러한 단계별 접근 방식을 통해 모델은 추론 프로세스 전반에 걸쳐 초점과 일관성을 유지할 수 있어 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

연구에 따르면 CoT 프롬프트로 훈련된 언어 모델은 광범위한 복잡한 추론 작업에서 전통적인 프롬프트 방법으로 훈련된 언어 모델보다 지속적으로 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났습니다. 중간 단계를 통한 추론 프로세스의 명시적 모델링은 다단계 추론이 필요한 어려운 문제를 처리하는 모델의 능력을 향상시키는 강력한 기술임이 입증되었습니다.

추론 과정의 향상된 해석성

CoT 프롬프트의 또 다른 중요한 이점은 추론 프로세스의 해석 가능성이 향상된다는 것입니다. 일련의 사고를 생성함으로써 언어 모델은 최종 답변에 어떻게 도달했는지에 대한 명확하고 투명한 설명을 제공합니다. 추론 프로세스의 단계별 분석을 통해 사용자는 모델의 사고 프로세스를 이해하고 결론의 타당성을 평가할 수 있습니다.

CoT 프롬프트가 제공하는 해석 가능성은 교육 환경이나 설명 가능한 AI가 필요한 시스템과 같이 추론 프로세스 자체에 관심이 있는 영역에서 특히 중요합니다. CoT 프롬프트는 모델의 추론에 대한 통찰력을 제공함으로써 대규모 언어 모델 사용에 대한 신뢰와 책임을 촉진합니다.

다양한 추론 작업에 대한 일반화 가능성

CoT 프롬프트는 광범위한 추론 작업으로 일반화할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 이 기술은 산술 추론, 상식 추론, 기호 추론과 같은 특정 영역에 성공적으로 적용되었지만 CoT 프롬프트의 기본 원칙은 다른 유형의 복잡한 추론 작업으로 확장될 수 있습니다.

중간 추론 단계를 생성하는 능력은 다양한 문제 영역에서 활용될 수 있는 기본적인 기술입니다. 원하는 추론 프로세스를 보여주는 데이터 세트에서 언어 모델을 미세 조정함으로써 CoT 프롬프트를 적용하여 새로운 추론 작업을 처리하고 적용 가능성과 영향력을 확대할 수 있습니다.

보다 유능한 AI 시스템 개발 촉진

CoT 프롬프트는 더욱 유능하고 지능적인 AI 시스템의 개발을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. CoT 프롬프트는 대규모 언어 모델의 추론 기능을 향상함으로써 복잡한 문제를 해결하고 더 높은 수준의 이해를 나타낼 수 있는 AI 시스템 생성에 기여합니다.

AI 시스템이 더욱 정교해지고 다양한 도메인에 배포됨에 따라 복잡한 추론 작업을 수행하는 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다. CoT 프롬프트는 이러한 시스템의 추론 기술을 향상시켜 더 어려운 문제를 처리하고 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 하는 강력한 도구를 제공합니다.

빠른 요약

CoT 프롬프트는 중간 추론 단계를 생성하여 대규모 언어 모델의 추론 기능을 향상시키는 강력한 기술입니다. CoT 프롬프트는 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 문제로 분해함으로써 모델이 까다로운 추론 작업을 더 효과적으로 처리할 수 있도록 해줍니다. 이 접근 방식은 성능을 향상시키고, 해석성을 향상시키며, 보다 유능한 AI 시스템의 개발을 촉진합니다.

자주 묻는 질문

CoT(사고 사슬 프롬프트)는 어떻게 작동하나요?

CoT 프롬프트는 추론 프로세스를 통해 언어 모델을 안내하는 일련의 중간 추론 단계를 생성하고 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 문제로 분해하는 방식으로 작동합니다.

일련의 사고 유도를 사용하면 어떤 이점이 있나요?

CoT 프롬프트의 이점에는 복잡한 추론 작업에 대한 성능 향상, 추론 프로세스의 해석 가능성 향상, 다양한 추론 작업에 대한 일반화 가능성, 보다 유능한 AI 시스템 개발 촉진 등이 포함됩니다.

일련의 사고를 유도하여 개선할 수 있는 작업의 예는 무엇입니까?

CoT 프롬프트로 개선할 수 있는 작업의 예로는 산술 추론, 상식 추론, 기호 추론 및 여러 단계의 논리적 사고가 필요한 기타 복잡한 추론 작업이 있습니다.