명시적 CoT에서 암시적 CoT로
AI 모델은 단계별로 사고함으로써 어려운 문제를 해결합니다. 이 과정을 Chain of Thought 또는 CoT라고 합니다.
대부분의 모델은 명시적(Explicit) CoT를 사용합니다. 답변을 내놓기 전에 모든 사고 과정을 글로 작성합니다. 이는 모델의 속도를 느리게 만들고, 많은 토큰을 소모하게 합니다.
새로운 연구는 더 나은 방법을 제시합니다. 모델이 암시적(Implicit) CoT로 전환할 수 있다는 것입니다. 이는 모델이 추론 단계를 내재화함을 의미합니다. 즉, 모든 단어를 일일이 적지 않고도 논리를 통해 사고합니다.
이러한 변화는 AI의 작동 방식을 바꿉니다. 모델을 더 빠르게 만들고, 더 효율적으로 만듭니다.
작동 방식:
- 모델은 논리 패턴을 따르는 법을 배웁니다.
- 추론 과정을 출력 단계에서 은닉층(hidden layers)으로 이동시킵니다.
- 모델은 더 적은 텍스트로 복잡한 문제를 해결합니다.
이러한 단계를 내재화하도록 모델을 학습시키려면 특정 데이터와 방법론이 필요합니다. 이는 생성 비용을 줄이면서도 모델의 정확도를 유지하는 데 도움이 됩니다.
이 분야를 주의 깊게 지켜봐야 합니다. 효율적인 추론은 거대 언어 모델(LLM)의 다음 단계입니다.
선택 사항 학습 커뮤니티: https://t.me/GyaanSetuAi