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Chain-of-Thought단계적 추론
"단계적으로 생각하라"는 지시로 복잡한 문제의 정확도 향상
원리
추론·계산·논리 판단 문제에서 AI에게 답만 묻지 말고 과정을 보여달라고 요청하면 답의 정확도가 크게 올라갑니다. 2022년 Wei et al.의 논문에서 제안된 기법으로, "단계적으로 생각해 봅시다(Let's think step by step)"라는 한 문장의 트리거만으로도 성능이 크게 개선됨이 밝혀졌습니다. 현재 거의 모든 대형 언어 모델에서 기본적으로 활용되며, GPT-4·Claude 등 최신 모델은 복잡한 문제를 받으면 자동으로 CoT를 수행합니다.
✅ 언제 쓰면 좋은가
- 여러 단계를 거쳐야 풀리는 수학·논리 문제
- 조건이 많은 의사결정
- 원인-결과 관계를 추적해야 하는 분석
- 모호한 문제에서 추론 과정을 검증받고 싶을 때
- AI의 판단 근거를 확인하고 싶을 때
❌ 언제 쓰지 말아야 하나
- 단순 사실 질문 (단계가 필요 없음)
- 창의적 글쓰기 (오히려 흐름 방해)
- 속도가 중요한 간단한 답변 요청
- 최신 모델의 내부 CoT가 이미 충분할 때 (명시적 지시 불필요)
Before / After 예시
수학 문제 예시
Before (기법 적용 전)
빨간 공 3개, 파란 공 5개. 파란 공 2개 추가, 빨간 공 1개 제거 후 파란 비율?
After (기법 적용 후)
단계적으로 계산하겠습니다. 1. 초기: 빨간 3, 파란 5 → 총 8개 2. 파란 +2: 빨간 3, 파란 7 → 총 10개 3. 빨간 -1: 빨간 2, 파란 7 → 총 9개 4. 파란 비율: 7/9 ≈ 77.8% 최종: 파란 공 비율은 7/9 (약 77.8%)
💡 CoT 지시 없이 물으면 틀릴 확률이 높지만, 단계 분해를 강제하면 정확해집니다.
논리 판단
Before (기법 적용 전)
A는 B의 엄마이고 B는 C의 아빠. C에게 A는?
After (기법 적용 후)
단계적으로 생각해 봅시다. 1. A는 B의 엄마 2. B는 C의 아빠 3. 따라서 B는 남자 4. A는 B(남자)의 엄마이므로 A는 여자 5. C의 아빠(B)의 엄마(A)는 C의 친할머니 결론: A는 C의 친할머니
💡 가족 관계같은 논리 체인은 CoT 없이 혼동되기 쉽습니다.