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중간 추론을 보여 주면 AI의 정답률은 달라질까

제이슨 웨이 등의 연구는 풀이의 중간 단계를 포함한 예시를 언어모델에 보여 주는 방법을 조사합니다. 저자들은 세 언어모델을 대상으로 산술·상식·기호 추론 과제에서 성능 개선을 보고했습니다. 읽기의 초점은 설명이 길어졌다는 인상보다 어떤 비교 조건에서 정답률이 달라졌는지에 두면 좋습니다.

사고 사슬 프롬프팅은 대규모 언어모델의 추론을 이끌어 낸다 — Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?

작은·중간·큰 모형에서 표준 답과 풀이 예시의 가상 성능 차이가 다르게 나타나는 계단형 그래프.

풀이 예시를 많이 보여 주면 스스로 풀 수 있게 될까?

완성 풀이 네 단계에서 한 단계씩 빈칸이 늘어나 독립 풀이로 이동하는 과정을 왼쪽에서 오른쪽으로 보여 주는 도식.

완성된 풀이를 보여 주기만 하면 초보자가 배울까?

완성 예시, 단계별 빈칸, 독립 문제풀이의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.