LEVEL 3 고급 추론 유도 기법 (Advanced Reasoning Control) - AI 블로그

LEVEL 3 고급 추론 유도 기법 (Advanced Reasoning Control)

1️⃣ 왜 ‘추론 유도’가 필요한가

대형 언어 모델은 기본적으로 확률적 생성 시스템입니다.

복잡한 문제일수록, 한 번에 답을 요구하면 다음 문제가 발생합니다.

• 논리 도약(Logic Jump)

• 중간 오류 누적

• 그럴듯하지만 틀린 결론

👉 해결책은 단 하나입니다.

2️⃣ Chain-of-Thought(CoT)의 핵심 원리

🔹 CoT란?

AI가 중간 사고 과정을 단계적으로 드러내며 문제를 해결하도록 유도하는 기법입니다.

• 문제 분해

• 단계별 판단

• 중간 검증

이 과정을 통해 정확도와 재현성이 크게 향상됩니다.

🔹 CoT가 효과적인 이유

• 복잡한 문제를 작은 문제로 분할

• 오류가 발생한 지점을 추적 가능

• 출력 분산을 줄이고 수렴 유도

🔹 기본 CoT 유도 예시

3️⃣ Step-by-Step 설계 기법

CoT를 실무에서 안정적으로 쓰기 위해서는

단계 자체를 프롬프트에 명시하는 것이 중요합니다.

🔹 단계 명시형 프롬프트

👉 단계가 명확할수록

AI의 사고 경로는 흔들리지 않습니다.

4️⃣ 오류 전파를 막는 분해 전략

복잡한 문제에서 가장 위험한 것은

초기 단계의 작은 오류가 끝까지 전파되는 것입니다.

🔹 방지 전략

• 초기 단계에서 가정 명시

• 각 단계의 결과를 “임시 결론”으로 취급

• 다음 단계로 넘어가기 전 검증 요청

예:

5️⃣ Self-Reflection 프롬프트

Self-Reflection은

👉 AI가 자신의 답을 다시 검토하도록 하는 기법입니다.

🔹 왜 필요한가?

• 첫 답변은 종종 과감하고 빠름

• 두 번째 검토에서 오류 발견 확률 증가

🔹 기본 Self-Reflection 예시

🔹 고급 Self-Reflection

6️⃣ Critique & Revision 기법

Self-Reflection의 확장 기법으로

비판 → 수정 사이클을 명시적으로 설계합니다.

🔹 Critique 프롬프트

🔹 Revision 프롬프트

👉 이 두 단계를 분리하면

출력 품질은 한 단계 더 상승합니다.

7️⃣ 고급 추론 유도의 핵심 원칙

• ❌ “정답을 바로 달라”

• ⭕ “생각하게 만들어라”

• ❌ 결과 중심 질문

• ⭕ 과정 중심 설계

• ❌ 한 번의 출력

• ⭕ 사고 → 검토 → 개선의 반복

8️⃣ LEVEL 3 사고 전환의 핵심

이 단계에서 학습자는 다음을 깨달아야 합니다.

AI의 한계는

‘생각을 못 한다’는 것이 아니라

‘생각하도록 요구받지 않는다’는 데 있다.

프롬프트는

👉 AI의 사고를 켜는 스위치입니다.