추론 모델의 부상과 Chain-of-Thought 프롬프트
— AI는 왜 “생각하게” 만들어야 하는가
최근 AI 분야에서 가장 중요한 변화 중 하나는
“언어 모델 → 추론 모델”로의 전환입니다.
이 변화의 중심에는
Chain-of-Thought(CoT) 프롬프트가 있습니다.
이 글에서는 다음 질문에 답합니다.
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왜 최근 AI는 “정답”보다 “생각 과정”을 요구받는가?
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추론 모델(Reasoning Model)이란 무엇인가?
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Chain-of-Thought는 단순한 프롬프트 기법이 아닌 이유는?
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CoT는 AI의 성능을 어떻게 바꾸는가?
1️⃣ 언어 모델의 한계에서 시작된 변화
전통적인 대규모 언어 모델(LLM)은
기본적으로 다음 질문에만 답합니다.
“이전 토큰들이 주어졌을 때
다음 토큰으로 가장 확률이 높은 것은 무엇인가?”
이 방식은 다음에는 매우 뛰어납니다.
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문장 생성
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요약
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스타일 변환
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자연스러운 대화
그러나 복잡한 문제에서는 한계가 드러났습니다.
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다단계 수학 문제
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논리적 추론
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조건이 많은 의사결정
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일관성이 중요한 분석
👉 문제의 핵심은 이것이었습니다.
모델이 ‘생각하지 않았기 때문’이 아니라
‘생각하도록 요구받지 않았기 때문’입니다.
2️⃣ 추론 모델(Reasoning Model)의 등장
이 한계를 극복하기 위해 등장한 개념이
**추론 모델(Reasoning-Oriented Models)**입니다.
추론 모델의 핵심 특징은 다음과 같습니다.
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답을 바로 생성하지 않음
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중간 사고 단계를 내부적으로 또는 명시적으로 사용
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복잡한 문제를 단계적으로 분해
여기서 중요한 점은,
추론 모델은 완전히 새로운 AI가 아니라
기존 LLM의 ‘사용 방식’이 바뀐 결과라는 것입니다.
그 사용 방식을 가능하게 만든 것이
바로 Chain-of-Thought 프롬프트입니다.
3️⃣ Chain-of-Thought(CoT)란 무엇인가
Chain-of-Thought 프롬프트란,
AI가 최종 답을 내리기 전에
중간 사고 과정을 단계적으로 전개하도록 유도하는 프롬프트 방식
입니다.
예를 들면,
❌
이 문제의 정답을 말해라.⭕
문제를 단계별로 나누어 생각하고,
각 단계의 결론을 설명한 후
최종 답을 제시하라.이 차이는 단순한 말투 차이가 아닙니다.
👉 AI의 내부 계산 경로를 바꿉니다.
4️⃣ 왜 Chain-of-Thought는 성능을 높이는가
연구적으로 CoT가 효과적인 이유는 명확합니다.
🔹 ① 문제 분해 효과
복잡한 문제를 작은 하위 문제로 분해하면
각 단계의 오류 가능성이 줄어듭니다.
🔹 ② 오류 추적 가능성
중간 단계가 드러나기 때문에
잘못된 가정이나 계산을 식별할 수 있습니다.
🔹 ③ 출력 분포 수렴
한 번에 답을 요구하면
여러 “그럴듯한 답”이 경쟁합니다.
단계적 사고는
👉 출력 분포를 하나의 경로로 수렴시킵니다.
5️⃣ Chain-of-Thought는 ‘기법’이 아니라 ‘패러다임’이다
많은 사람들이 CoT를 이렇게 오해합니다.
“정확도를 높이는 프롬프트 요령 중 하나”
그러나 연구자 관점에서 CoT는
프롬프트 엔지니어링의 패러다임 전환입니다.
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질문 중심 → 과정 중심
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결과 요청 → 사고 요청
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단일 출력 → 다단계 추론
즉,
프롬프트는 이제
‘무엇을 답할지’가 아니라
‘어떻게 생각할지’를 설계한다.
6️⃣ 추론 모델의 부상이 의미하는 것
추론 모델의 부상은
AI의 지능이 갑자기 높아졌다는 뜻이 아닙니다.
그보다는,
사람이 AI에게
‘생각을 요구하는 방법’을
비로소 배우기 시작했다는 의미입니다.
이는 프롬프트 엔지니어링의 위상을 바꿉니다.
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단순 입력 기술 ❌
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사고 설계 기술 ⭕
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AI 활용 능력의 핵심 ⭕
7️⃣ CoT의 한계
물론 CoT는 만능이 아닙니다.
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단순 문제에는 과도한 비용
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불필요한 장황함
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모델에 따라 효과 차이 존재
따라서 중요한 것은 이것입니다.
모든 문제에 CoT를 쓰는 것이 아니라
‘추론이 필요한 문제’를 구분할 수 있는 능력
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