Chain-of-Thought (CoT) 프롬프트 엔지니어링은 LLM(대규모 언어 모델)이 복잡한 문제를 해결할 때 단계별로 사고 과정을 보여주도록 유도하는 기법입니다. 이 방법은 모델이 단순히 최종 답변만 제시하는 것이 아니라, 그 답변에 도달하기까지의 추론 과정을 명시적으로 드러내도록 합니다.
CoT의 주요 장점들을 바탕으로 예를 들어 설명해 드리겠습니다:
- 추론 과정의 투명성:
예를 들어, "17 x 24는 얼마인가요?"라는 질문에 대해 일반적인 응답은 단순히 "408"일 것입니다. 하지만 CoT 방식으로는 다음과 같이 답할 수 있습니다:
"17 x 24를 계산해봅시다.
1. 먼저 17 x 20 = 340
2. 그 다음 17 x 4 = 68
3. 이제 두 결과를 더합니다: 340 + 68 = 408
따라서 17 x 24 = 408입니다."
이렇게 하면 모델의 사고 과정을 단계별로 이해할 수 있습니다.
- 복잡한 문제 해결 능력:
더 복잡한 문제, 예를 들어 "한 농장에 닭과 소가 있습니다. 머리는 총 30개이고 다리는 총 74개입니다. 닭과 소는 각각 몇 마리인가요?"와 같은 문제에 대해 CoT는 다음과 같이 접근할 수 있습니다:
"이 문제를 단계별로 해결해봅시다:
1. 닭은 머리 1개, 다리 2개. 소는 머리 1개, 다리 4개입니다.
2. x를 닭의 수, y를 소의 수라고 하면:
x + y = 30 (총 머리 수)
2x + 4y = 74 (총 다리 수)
3. 첫 번째 방정식에서: y = 30 - x
4. 이를 두 번째 방정식에 대입: 2x + 4(30-x) = 74
5. 정리하면: 2x + 120 - 4x = 74
6. 다시 정리: -2x = -46
7. x = 23
8. y = 30 - 23 = 7
따라서 닭은 23마리, 소는 7마리입니다."
- 학습 효율성 향상:
CoT 방식은 새로운 개념을 배울 때도 유용합니다. 예를 들어, "광합성 과정을 설명해주세요."라는 질문에 대해 CoT 접근법을 사용하면:
"광합성 과정을 단계별로 설명하겠습니다:
1. 빛 에너지 흡수: 식물의 잎에 있는 엽록소가 태양 빛을 흡수합니다.
2. 물 분해: 흡수된 빛 에너지를 이용해 물 분자를 수소와 산소로 분해합니다.
3. 전자 전달: 분해된 수소의 전자가 전자전달계를 통해 이동하며 ATP를 생성합니다.
4. 탄소 고정: 대기 중의 이산화탄소가 잎으로 들어와 ATP와 결합하여 포도당으로 변환됩니다.
5. 산소 방출: 물 분해 과정에서 생성된 산소가 대기 중으로 방출됩니다.
이렇게 광합성은 빛 에너지를 화학 에너지로 전환하여 식물이 생존하는 데 필요한 영양분을 만드는 과정입니다."
이러한 방식으로 CoT는 복잡한 개념을 단계별로 설명함으로써 학습자의 이해를 돕고, 모델 자체의 학습 효율성도 향상시킬 수 있습니다.
