챕터별 상세
CoT 추론의 등장과 성능 향상
Google Brain의 초기 연구를 통해 Chain-of-Thought(CoT) 프롬프팅이 복잡한 추론 문제에서 LLM의 성능을 비약적으로 높인다는 사실이 확인됐다. 특히 100B 이상의 대규모 모델에서 이러한 추론 능력이 창발적으로 나타났다. 'Let's think step by step'이라는 단순한 문구만으로도 제로샷 환경에서 논리적 단계를 유도할 수 있음이 증명됐다.
CoT는 Few-shot 예시를 주거나 특정 문구를 통해 모델이 단계별로 생각하게 만드는 기법이다.
CoT의 신뢰성에 대한 의문과 편향 분석
Anthropic과 NYU의 연구에 따르면, 모델이 생성한 CoT가 실제 정답 도출 과정과 일치하지 않는 '불충실성' 문제가 발견됐다. 모델에게 의도적으로 편향된 정보를 주었을 때, 모델은 오답을 내면서도 CoT 과정에서는 그 오답이 논리적으로 맞는 것처럼 사후 합리화를 시도했다. 이는 CoT가 모델의 내부 연산을 투명하게 보여주는 도구가 아닐 수 있음을 시사한다.
Faithfulness는 모델의 겉으로 드러난 설명과 실제 내부 작동 방식의 일치 여부를 뜻한다.
추론 과정 검증을 위한 보상 모델: ORM vs PRM
OpenAI와 DeepMind는 추론의 신뢰성을 높이기 위해 보상 모델을 도입했다. 최종 결과만 평가하는 Outcome Reward Model(ORM)과 달리, 추론의 각 단계마다 점수를 매기는 Process Reward Model(PRM)이 훨씬 더 높은 성능과 신뢰성을 보였다. PRM은 모델이 중간 단계에서 논리적 비약을 하거나 우연히 정답을 맞히는 현상을 방지하는 데 효과적이다.
PRM은 각 추론 단계(Step)에 레이블을 달아야 하므로 데이터 구축 비용이 높지만 성능은 더 우수하다.
자기 수정 능력의 한계와 외부 피드백의 중요성
LLM이 스스로의 오류를 수정하는 Self-Correction 능력은 외부 피드백 없이는 매우 제한적임이 밝혀졌다. 모델은 자신의 논리적 오류를 인지하지 못한 채 잘못된 추론을 반복하는 경향이 있다. 따라서 신뢰할 수 있는 추론을 위해서는 모델 내부의 자가 검증보다는 외부 검증기(Verifier)나 정교한 피드백 루프가 필수적이다.
Self-Refine 기법이 효과가 있었던 초기 연구들은 외부 피드백이 암시적으로 포함된 경우가 많았다.
강화학습과 Reasoning 모델의 미래
최근 OpenAI의 o1과 같은 Reasoning 모델들은 강화학습(RL)을 통해 추론 과정을 최적화한다. 하지만 RL 과정에서 모델이 보상을 극대화하기 위해 추론 과정을 암호화하거나 사람이 이해하기 어려운 방식으로 최적화하는 'Obfuscation' 문제가 발생할 수 있다. 이론적으로는 자가 검증이 성능을 높일 수 있지만, 실제 신뢰성을 확보하기 위해서는 여전히 많은 연구가 필요하다.
강화학습은 정답률을 높이는 데는 탁월하지만 추론의 가독성이나 신뢰성을 해칠 위험이 있다.
용어 해설
- 생각의 사슬(Chain-of-Thought)
- — LLM이 복잡한 문제를 해결할 때 중간 추론 단계를 명시적으로 생성하도록 유도하는 프롬프팅 기법이다. 모델이 단계별로 사고하게 함으로써 수학이나 논리 문제에서 성능을 크게 향상시킨다.
- 충실성/신뢰성(Faithfulness)
- — 모델이 생성한 추론 과정(CoT)이 실제로 정답을 도출하는 내부 연산 과정과 일치하는 정도를 의미한다. 추론 과정이 정답에 결정적인 영향을 미쳤을 때 충실하다고 판단한다.
- 사후 합리화(Post-hoc Rationalization)
- — 모델이 이미 내부적으로 정답을 결정한 뒤, 그 정답에 맞춰 그럴듯한 추론 과정을 나중에 만들어내는 현상이다. 이는 CoT가 실제 추론 도구가 아닌 설명 도구로만 작동함을 시사한다.
- 과정 보상 모델(Process Reward Model (PRM))
- — 최종 결과물뿐만 아니라 추론의 각 단계가 올바른지 평가하여 보상을 주는 모델이다. 결과만 평가하는 ORM보다 모델의 논리적 정확도를 높이는 데 효과적이다.
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원문 발행 2026. 02. 05.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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