토픽 67 / 172·생성형 AI와 LLM 활용
Chain-of-Thought (CoT)
Chain-of-Thought (CoT)
LLM에게 단계별 추론 과정을 명시적으로 생성하도록 유도하여 복잡한 논리·수학 문제 해결 능력을 향상시키는 프롬프트 기법
특징: 중간 추론 단계 명시, 복잡한 문제 분해, 해석 가능성 향상
방법: "Let's think step by step" 추가, 예시에 추론과정 포함
변형
- •Zero-shot CoT: "단계별로 생각해보자" 한 줄 추가
- •Few-shot CoT: 추론 과정 포함된 예시 제공
- •Self-Consistency: 다수 CoT 경로 생성 후 다수결
- •Tree-of-Thought(ToT): 트리 형태로 다중 경로 탐색
적용사례: 수학문제(GSM8K), 논리퀴즈, 복잡한추론, 코드디버깅
비교: 직접응답(단순·빠름) vs CoT(단계추론·정확) vs ToT(다중경로·최고성능)
연관: 프롬프트엔지니어링, LLM, GPT, Self-Consistency