Chain of Thought Prompting: 예시와 함께 LLM의 능력을 개방해보세요
Chain of Thought Prompting에 대한 포괄적인 안내서에 오신 것을 환영합니다! 큰 언어 모델의 추론 능력을 향상시키는 방법에 대해 궁금해 해온 적이 있다면, 올바른 장소에 있습니다. 이 기술은 기계 학습과 자연 언어 처리 분야에서 큰 변화를 가져오고 있습니다.
이 기사에서는 Chain of Thought Prompting이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 다양한 환경에서의 구체적인 적용 사례와 함께 깊이 파고들어보겠습니다. Langchain, ChatGPT, Python과 같은 맥락에서 이 기법이 어떻게 적용되는지도 살펴보겠습니다. 이제 시작해봅시다!
Chain of Thought Prompting이란?
Chain of Thought Prompting은 큰 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 논리적이고 순차적으로 사고할 수 있도록 장려하는 기술입니다. 기존의 프롬프팅 방법과는 달리, CoT는 각 단계에서 모델이 추론을 평가하도록하여 오류가 발생하는 경우 대안적인 방법으로 전환할 수 있게 합니다. 이는 정확하고 신뢰할 수 있는 출력을 도출합니다.
어떻게 작동하는가?
핵심 아이디어는 LLM에게 사고 과정을 안내하는 일련의 프롬프트를 제공하는 것입니다. 각 프롬프트는 "사고 노드"로 작용하며, 모델은 각 노드의 출력을 평가한 후 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다. 이렇게 하면 모델이 부정확한 방향으로 진행되는 경우에도 스스로를 수정할 수 있습니다.
Chain of Thought Prompting을 구현하는 것은 언어 모델에 대한 로드맵을 작성하는 것과 같습니다. 다음과 같은 단계로 수행할 수 있습니다.
- 문제 식별: 언어 모델이 해결하도록 원하는 다단계 문제를 명확히 정의합니다.
- 분해: 문제를 더 작은 작업이나 질문으로 분해하여 최종 해결책에 이르는 과정을 구성합니다.
- 프롬프트 생성: 각 작은 작업에 대해 언어 모델을 안내하는 프롬프트를 작성합니다.
- 실행: 이러한 프롬프트를 일련의 순서대로 언어 모델에 입력하고 각 단계에서 출력을 수집합니다.
- 분석 및 수정: 출력을 평가하고 필요한 경우 프롬프트를 수정합니다.
예시: 여행 중인 자동차의 평균 속도를 계산하는 수학 문제를 해결하려고 한다고 가정해 봅시다. 모델에 직접 해결하도록 요청하는 대신, 다음과 같이 단계별로 분할할 수 있습니다.
- 총 주행 거리 계산
- 총 주행 시간 계산
- 다음 수식을 사용하여 평균 속도 계산:
평균 속도 = 총 주행 거리 / 총 주행 시간
Chain of Thought Prompting의 장점
강화된 추론과 문제 해결 능력
Chain of Thought Prompting의 가장 흥미로운 장점 중 하나는 큰 언어 모델의 추론 능력을 크게 향상시킬 수 있다는 점입니다. 기존의 언어 모델은 다단계 또는 복잡한 추론 과제에 직면했을 때 종종 한계에 부딪힙니다. CoT는 이 한계를 효과적으로 극복합니다.
- 정확도: 문제를 더 작은 작업으로 분할함으로써 모델이 각 단계에 집중할 수 있어 더 정확한 결과를 도출할 수 있습니다.
- 복잡한 과제: 수학 문제를 해결하거나 복잡한 시나리오를 해석하는 경우, CoT를 사용하면 언어 모델이 효율적으로 처리할 수 있습니다.
ChatGPT에서의 Chain of Thought Prompting
Chain of Thought Prompting 예시
Chain of Thought Prompting 또는 CoT는 ChatGPT와 같은 큰 언어 모델의 추론 능력을 더 명확하게 만들기 위해 설계된 선도적인 기술입니다. 기존의 프롬프팅 방법과는 달리, CoT는 논리적인 단계의 시퀀스를 따라모델을 안내하는 "few-shot 예시"들을 사용합니다. 이렇게 하면 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
CoT의 주요 아이디어는 몇 가지 few-shot 예시를 사용하여 명시적으로 추론 과정을 보여주는 것입니다. 이와 같은 방식으로 모델이 프롬프트를 받으면 추론 단계도 드러나게 되어 더 정확하고 통찰력있는 답변을 얻게 됩니다.
Chain of Thought Prompting 벤치마크
예를 들어, GPT-3 (davinci-003)은 간단한 워드 문제로 테스트 되었습니다. 기존의 프롬프팅을 사용하여 처음에는 문제를 해결하지 못했습니다. 그러나 CoT 프롬프팅을 적용하면 동일한 문제를 성공적으로 해결할 수 있었습니다. 이는 CoT가 모델의 문제 해결 능력을 향상시키는 데 얼마나 효과적인지를 보여줍니다.
CoT가 산술, 상식 추론 및 기호 추론을 포함한 다양한 작업에서 LLM의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 것으로 입증되었습니다. 특히, CoT로 프롬프트된 모델은 당시 최고로 평가되었던 GSM8K 벤치마크에서 57%의 정확도를 달성했습니다.
CoT는 일반적으로 약 1000억 개의 매개변수를 가진 큰 모델에서 가장 효과적입니다. 작은 모델은 비논리적인 사고 체인을 생성할 가능성이 높아 정확도에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 CoT에서 얻는 성능 향상은 일반적으로 모델의 크기와 비례합니다.
LangChain에서의 Chain of Thought Prompting
Langchain은 Python에서 CoT를 사용하는 방법입니다:
from langchain.chains import SequentialChain
# 체인 정의
chain1 = ...
chain2 = ...
chain3 = ...
chain4 = ...
# 체인 연결
overall_chain = SequentialChain(chains=[chain1, chain2, chain3, chain4], input_variables=["input", "perfect_factors"], output_variables=["ranked_solutions"], verbose=True)
# 전체 체인 실행
print(overall_chain({"input": "화성의 인간 식민지화", "perfect_factors": "지구와 화성 사이의 거리는 매우 멀어 정기적인 보급이 어렵습니다"}))이 코드 조각은 SequentialChain 클래스를 사용하여 여러 체인을 연결하는 방법을 보여줍니다. 한 체인의 출력이 다음 체인의 입력이 되어 복잡한 사고 과정을 가능하게 합니다.
결론
주요 요점 요약
Chain of Thought Prompting (CoT)라는 테크닉을 살펴보았습니다. 이 기법은 ChatGPT와 Langchain과 같은 대형 언어 모델의 작동 방식을 혁신하고 있습니다. 전통적인 프롬프팅 방법과 달리 CoT는 모델을 논리적인 단계의 일련의 과정을 따라가도록 안내하여 추론 및 문제 해결 능력을 향상시킵니다. 특히 복잡한 추론이 필요한 작업에서 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
CoT가 게임 체인저인 이유
CoT는 단지 새로운 기법에 불과한 것이 아니라 기계 학습과 자연어 처리 분야에서의 게임 체인저입니다. CoT는 모델의 추론 능력을 더욱 명확하게 만들어 복잡한 문제 해결 및 논리적 추론이 필요한 응용 프로그램에 새로운 가능성을 열어줍니다. 산술 작업, 상식적 추론, 기호적 추론 등 여러 작업에서 CoT는 성능 메트릭을 크게 개선하는 것으로 입증되었습니다.
자주 묻는 질문
Langchain에서 생각의 체인 프롬프팅은 무엇인가요?
Langchain에서 생각의 체인 프롬프팅은 LLM(언어 모델)과 휴리스틱 검색을 결합한 'Thought of Thoughts(ToT)' 알고리즘을 통해 구현됩니다. 이를 통해 플랫폼은 모델을 논리적인 단계의 연속으로 안내하여 보다 복잡한 언어 작업을 처리할 수 있습니다.
생각의 체인 전략이란 무엇인가요?
생각의 체인 전략은 모델의 추론 과정을 논리적인 단계 또는 "사고 노드"의 연속으로 안내하는 방법입니다. 각 노드는 모델이 다음으로 이동하기 전에 평가해야 할 프롬프트로 역할하며, 잘못된 경우에는 자기 자신을 교정할 수 있도록 합니다.
생각의 체인 예시는 어떤 것이 있나요?
생각의 체인 예시로는 복잡한 수학 문제를 더 작은 작업으로 분해하고 단계별로 해결하는 것이 있습니다. 예를 들어, 사다리꼴의 면적을 찾는 문제라면, 생각의 체인에는 두 평행한 변의 평균을 계산한 다음 높이를 찾고, 마지막으로 곱셈을 통해 면적을 구하는 과정이 포함될 수 있습니다.
