생각의 사슬(Chain-of-Thought, CoT)이란?

사전적 정의 (Dictionary Definition)

생각의 사슬(Chain-of-Thought, CoT)은 대규모 언어 모델(LLM)이 복잡한 추론 과제를 수행할 때, 정답을 도출하기 전 중간 단계의 논리적 전개 과정을 텍스트로 명시하여 출력하도록 유도하는 기법입니다. 이는 모델이 인간처럼 단계적인 사고 과정을 거치게 함으로써 복잡한 산술, 상식적 추론, 상징적 조작 등의 작업에서 정확도를 비약적으로 향상시키는 역할을 합니다.

실무 사용 예시 (Practical Use Case)

수학적 난제나 법률 해석과 같이 다단계 논리 구조가 필요한 분야에서 주로 활용됩니다. 사용자가 모델에게 질문을 던질 때 “단계별로 생각해보자”라는 명령을 포함하거나, 추론 과정이 포함된 예시(Few-shot)를 제공함으로써 모델이 최종 결론에 도달하기 전 스스로 논리적 오류를 점검하도록 유도합니다. 이를 통해 도출된 텍스트 기반 추론 과정은 관리자가 모델의 논리적 결함 지점을 파악하고 수정하는 디버깅 도구로도 기능합니다.

관련 단어 (Related Words)

• 잠재 공간 추론(Latent Space Reasoning): 추론 과정을 텍스트 토큰이 아닌 모델 내부의 벡터 연산으로 처리하여 효율성을 극대화한 기술입니다.
• 해석 가능성(Interpretability): 인공지능이 특정 결론에 도달한 이유를 인간이 이해할 수 있는 수준으로 설명할 수 있는 성질을 의미합니다.
• 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering): 원하는 결과를 얻기 위해 모델에게 입력하는 지시어나 예시를 최적화하는 기술입니다.