Chain of Thought (COT) 기법: 인공지능 추론 능력 향상과 할루시네이션 제어

Chain of Thought (COT)

 

안녕하세요! 이번 시간에서는 Chain of Thought(사고의 연쇄), 즉 COT 기법에 대해 알아보겠습니다. 이는 프롬프트 엔지니어링에서 중요한 역할을 하며, 인공지능이 논리적인 추론을 수행할 수 있도록 돕는 방법입니다. 먼저, COT가 무엇인지, 그리고 이를 활용하여 인공지능의 추론 능력을 향상시키는 방법을 설명드리겠습니다.

COT 기법이란?

COT는 인공지능이 논리적인 추론을 수행하도록 돕는 기법입니다. 인공지능 모델은 실제로 '생각'을 하지 않기 때문에, 우리가 그 과정에서 필요한 논리적 단계를 명확하게 제시해줘야 합니다. 이를 통해 인공지능이 적절한 추론을 할 수 있게 됩니다.

COT를 적용하지 않은 예시

간단한 수학 문제를 살펴보겠습니다. "17, 10, 19, 4, 8, 12, 24 중 홀수를 모두 더하면 짝수가 된다"라는 문제를 COT 없이 인공지능에게 제시하면, 인공지능은 오류를 범할 가능성이 큽니다. 이는 인공지능이 직접적인 사고를 하지 않기 때문입니다.

COT를 적용한 예시

같은 문제를 COT를 적용하여 제시하면, 인공지능은 문제 풀이 과정을 따라가며 정확한 답을 도출할 수 있습니다. 예를 들어, "17 + 19 = 36이므로 짝수입니다"와 같이 단계별로 설명해주면, 인공지능은 이를 기반으로 논리적인 결론을 도출하게 됩니다.

COT의 주요 활용 방법

도출 과정 명시

COT는 주로 도출 과정을 명시하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 보고서를 작성하는 순서를 인공지능에게 설명할 때, 각 단계별로 구체적인 지시를 내려줌으로써 인공지능이 정확한 결과를 도출할 수 있게 합니다.

할루시네이션 방지

인공지능이 존재하지 않는 정보를 사실처럼 말하는 현상을 할루시네이션이라고 합니다. COT를 활용하면 이러한 할루시네이션을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 정보를 제공한 후 도출 과정을 명시하면 인공지능은 해당 정보에 기반한 답변을 하게 되어 오류를 줄일 수 있습니다.

Zero-Shot COT: 프롬프트 문구로 추론 능력 향상

일본의 프롬프트 엔지니어 고지마가 발견한 방법으로, "Let's think step by step" 또는 "Take a deep breath and work on this problem step by step"와 같은 문구를 추가하면, 인공지능이 스스로 논리적인 단계를 찾아가며 문제를 해결할 수 있습니다. 이는 기존의 COT 방법보다 더 간편하면서도 효과적인 방법입니다.

감정 프롬프팅

최근에는 감정 프롬프팅이라는 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 이는 프롬프트에 특정 시점이나 감정을 명시함으로써, 결과물의 퀄리티를 향상시키는 방법입니다. 예를 들어, "지금은 5월이니 긴 보고서를 작성해줘"와 같이 프롬프트를 구성하면, 인공지능이 더 길고 상세한 답변을 생성하게 됩니다.

결론

이번 시간에는 COT 기법을 중심으로 인공지능의 논리적인 추론 능력을 향상시키는 방법과 할루시네이션을 제어하는 방법에 대해 알아보았습니다. 또한, Zero-Shot COT와 감정 프롬프팅과 같은 최신 연구 동향도 소개해드렸습니다. COT 기법을 활용하면 인공지능의 성능을 크게 향상시킬 수 있으므로, 이를 적극적으로 활용해보시기 바랍니다. 다음 시간에는 더욱 유익한 내용으로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다!