CoT (Chain-of-Thought Prompting, 체인 오브 소트 프롬프팅)

Chain-of-Thought Prompting (CoT, 체인 오브 소트 프롬프팅)은 복잡한 문제 해결을 위해 중간 추론 과정을 명시적으로 유도하는 프롬프팅 기법입니다. 이는 특히 논리적 사고, 수학 문제, 추론 기반 질문 등에서 모델의 응답 품질을 크게 향상시킵니다.

1. 개요

정의

Chain-of-Thought Prompting이란?
답을 바로 요구하지 않고, 문제를 풀기 위한 생각의 흐름(사고 과정)을 단계적으로 표현하도록 유도하는 방식입니다. 즉, “정답은 무엇입니까?”가 아니라 “이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까?”의 방식으로 접근합니다.

기본 예시

CoT 프롬프팅 템플릿 (추천)

질문: [문제]

생각의 흐름을 단계적으로 설명해보세요.

또는 더 명시적으로:

Let's think step by step.

이 한 줄만 넣어줘도 CoT가 작동하는 경우가 많습니다.

2. 특징 및 장점

특징

• 중간 사고 과정을 유도
• 정답을 단계적으로 도출
• 설명 가능한 AI (Explainable AI) 구현에 유리

장점

• 수학, 논리 추론, 문제 해결에서 정확도 향상
• 복잡한 문제에 대한 신뢰도 증가
• 인간처럼 생각하는 흐름을 모방 가능

3. 적용 예시

수학 문제

프롬프트:

질문: 어떤 수에 3을 곱하고 2를 더하면 11이 됩니다. 그 수는 얼마입니까?
생각의 흐름을 따라 문제를 해결해보세요.

Chain-of-Thought 응답:

어떤 수를 x라고 합시다.  
x에 3을 곱하면 3x가 됩니다.  
3x에 2를 더하면 3x + 2입니다.  
이 값이 11이라고 했으므로, 식은 3x + 2 = 11입니다.  
양변에서 2를 빼면 3x = 9가 됩니다.  
양변을 3으로 나누면 x = 3입니다.  
정답은 3입니다.

4. 유형별 응용

문제 유형	CoT 적용 효과
수학 계산	계산 순서 오류 감소
과학 논술	인과 관계 설명 유도
논리 퀴즈	조건 해석 및 추론 촉진
문학 독해	문맥 이해, 인물 관계 정리
일상적 추론	AI의 인간 수준 판단력 강화

5. 실무 활용 예시

• 코딩 어시스턴트: 함수 동작을 단계별로 해설
• 금융 분석: 데이터 기반 의사결정 흐름 정리
• 교육 튜터: 학생이 문제를 푸는 과정을 유도
• 법률 분석: 판례 해석을 논리적 흐름으로 정리

6. 관련 기술 및 확장

기법	설명
Zero-Shot CoT	별도 예시 없이 바로 사고 흐름을 유도
Few-Shot CoT	여러 개의 예시를 먼저 제공한 후 문제 제시
Tree-of-Thought (ToT)	사고 흐름을 트리 구조로 확장하여 다중 시도와 가지치기 사용

7. 최종 정리

Chain-of-Thought Prompting은 단순히 답을 맞히는 것을 넘어서, 어떻게 답에 도달했는지를 명시적으로 보여주는 강력한 AI 유도 기법입니다.
특히, 인간처럼 추론을 단계적으로 수행해야 하는 분야에서는 정확성과 신뢰성을 모두 향상시키는 전략으로 각광받고 있습니다.