CoT

Chain-of-Thought(생각의 사슬, CoT) 프롬프트는 대규모 언어 모델(LLM)이 복잡한 질문에 답할 때 인간처럼 단계별 reasoning(추론) 과정을 생성하도록 유도하는 프롬프트 디자인 기법입니다. 일반적인 단답형 응답 대신, 문제 해결의 중간 추론 단계를 명시적으로 나타내도록 하는 것이 핵심입니다.

1. CoT 프롬프트의 핵심 개념

1-1. 정의

CoT 프롬프트는 모델에게 응답을 바로 생성하라는 대신, 먼저 논리적 사고나 중간 단계를 생성하도록 요청합니다. 이 방식은 모델이 보다 체계적이고 정확한 답을 낼 수 있게 돕습니다.

1-2. 왜 필요한가?

복잡한 수학 문제, 논리 퍼즐, 상식 추론과 같은 다단계 reasoning이 필요한 작업에서 단답형 응답만 요구하면 모델 성능이 떨어질 수 있습니다. CoT는 이런 문제를 단계적으로 풀도록 유도해 성능과 해석 가능성을 높입니다.

2. 생각의 사슬 프롬프트는 어떻게 작동하나요?

CoT는 일반적인 프롬프트와 다르게 문제를 중간 단계로 분해해 모델이 스스로 논리적으로 생각을 이어가도록 구성합니다.

2-1. 예: 다항식 문제에 적용한 CoT

예를 들어 “\(x^2+3x–4=0\)” 같은 다항식 문제에서, CoT 프롬프트는 모델에게 먼저 전개·인수분해 등의 추론을 단계별로 생성하게 하고, 마지막에 해를 출력하도록 안내합니다. 이 과정은 답의 정확성을 높이고 과정 전체를 투명하게 보여줍니다.

3. 생각의 사슬 변형

CoT에는 응답 생성 방식 및 예시 제공 방식에 따라 다양한 변형이 존재합니다.

3-1. 제로샷 생각의 연결고리

Zero-Shot CoT는 사전 예시 없이 단순히 “단계별로 생각해라”와 같은 지시만 넣어도 모델이 reasoning path를 생성하도록 유도합니다.

3-2. 자동 생각의 연결고리 (Auto-CoT)

Auto-CoT는 중간 reasoning 예시를 자동으로 생성해 프롬프트에 포함함으로써 수작업으로 예시를 만들 필요를 줄입니다.

3-3. 기타 변형

• Few-Shot CoT: 예시를 몇 개 포함해 모델이 패턴을 배울 수 있도록 함
• Instance Adaptive / Self-Consistency 등의 개선된 CoT 기술

4. 장점 및 제한 사항

4-1. 장점

• 복잡한 reasoning 문제 해결 성능 향상
• 답변의 논리 과정이 분명해져 해석 가능성 증가
• 수학, 논리, 추론형 질문 수행 능력 개선

4-2. 한계

• 추론 과정 생성이 모델 연산량을 증가시킬 수 있음
• 작은 모델에서는 오답 생성 확률이 높을 수 있음

5. 실사용 사례

CoT 프롬프트는 AI 어시스턴트, 교육용 챗봇, 고객 응대 자동화, 연구 요약 챗봇 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 특히 복잡한 논리적 추론이 요구되는 질문에 대해 더 나은 정확성과 설명력을 제공합니다.

참고문헌 및 출처

• IBM – 생각의 사슬(CoT) 프롬프트란 무엇인가요?
• PromptingGuide – Chain-of-Thought Prompting
• GeeksforGeeks – What is Chain of Thought Prompting?
• Vellum – Zero-Shot & Auto-CoT