답만 내지 말고 풀이 단계를 하나씩 쓰게 하는 방법이에요.
사고 사슬은 AI가 답만 바로 내놓지 않고, 중간 풀이 단계를 하나씩 글로 쓴 뒤 답하게 하는 방법이에요. 영어 약자로 CoT라고도 해요. 앞 단계가 다음 단계를 받쳐 주니, 여러 단계를 거쳐야 하는 문제에서 실수가 줄어요.
2022년 구글 연구팀은 풀이가 담긴 예시 몇 개를 프롬프트에 넣는 것만으로 수학 문장제 정답률이 크게 오른다는 걸 보였어요. 같은 해 다른 연구는 '단계별로 생각해 보자'라는 한 문장만 붙여도 효과가 난다는 걸 보였고요.
이 습관을 아예 훈련으로 몸에 익힌 게 추론 모델이에요. 다만 AI가 쓴 풀이가 실제로 답을 낸 과정을 그대로 보여 준다는 보장은 없다는 연구도 있어요.
비유로 보면
선생님이 '답만 쓰지 말고 풀이 과정도 쓰세요'라고 하는 것과 같아요. 과정을 쓰다 보면 어디서 틀렸는지 스스로 보이기도 하고, 계산 실수도 줄어요.
예를 들면
질문 끝에 '단계별로 생각해서 풀어 줘'라고 덧붙이는 게 가장 간단한 사고 사슬 프롬프트예요.
이 낱말과 이어진 기록
출처로 확인한 AI 역사 속 장면이에요.
Takeshi Kojima 외 (도쿄대·Google Research)
Large Language Models are Zero-Shot Reasoners 발표
예시 없는 CoT. 이후 모든 zero-shot 추론 프롬프트의 원본
Jason Wei 외 (Google Brain)
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models 발표
프롬프트만으로 추론 성능을 바꾼다는 계보 전체의 기점. CoT 예시 8개로 540B가 GSM8K SOTA