🔗 관련 문서: Wikipedia - Chain-of-Thought Prompting

COT - Chain of Thought (생각의 연결고리)

Chain of Thought (COT)는 AI가 복잡한 문제를 해결할 때 단계적으로 추론을 수행하도록 유도하는 방식이다. 단순 정답을 제공하기보다는 논리적 사고 과정을 통해 더 신뢰할 수 있는 결과를 생성할 수 있다.

(1) COT란?

COT는 대형 언어 모델이 문제 해결을 단계적으로 사고하도록 유도하는 방식이다. 각 단계를 거쳐 최종 정답에 이르게 되며, 중간 추론과정을 통해 더 신뢰성 있는 답변이 생성된다.

(2) COT의 중요성

• 모델이 자연스러운 추론 능력을 발휘하기 위해 필요
• 모델 크기가 클수록 효과가 뚜렷하게 나타남 (예: GPT-3 이상)
• 복잡한 수학·논리·계획 문제에서 정확도 향상

(3) 프롬프트 엔지니어링

COT 방식에서는 프롬프트 디자인이 핵심이다. 대표적인 표현 방식:

• "차근차근 생각해보자." — 단계적 사고 유도
• "네가 ~라고 가정하자." — 역할 기반 프레임 설정
• "표로 정리해줘." — 구조화된 출력 유도
• "6가지를 나열해줘." — 정량적 사고 강제

(4) COT 예제

예시 문제를 통해 단계적 사고 흐름을 보여줄 수 있다.

문제: 철수가 사과 5개를 가지고 있고, 영희가 3개를 주었다. 철수는 총 몇 개의 사과를 가지고 있는가?

COT 방식:
1. 철수가 처음 가지고 있는 사과 개수는 5개이다.
2. 영희가 3개를 주었다.
3. 5 + 3 = 8
4. 따라서 철수는 총 8개의 사과를 가지게 된다.