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  • ๐Ÿฆธ๐Ÿป#11: แ„‹แ…ฆแ„‹แ…ตแ„Œแ…ฅแ†ซแ„แ…ณแ„‚แ…ณแ†ซ แ„‹แ…ฅแ„„แ…ฅแ‡‚แ„€แ…ฆ 'แ„€แ…จแ„’แ…ฌแ†จ'แ„€แ…ช 'แ„Žแ…ฎแ„…แ…ฉแ†ซ'แ„‹แ…ณแ†ฏ แ„’แ…กแ†ฏ แ„‰แ…ฎ แ„‹แ…ตแ†ปแ„‹แ…ณแ†ฏแ„แ…ก?

๐Ÿฆธ๐Ÿป#11: แ„‹แ…ฆแ„‹แ…ตแ„Œแ…ฅแ†ซแ„แ…ณแ„‚แ…ณแ†ซ แ„‹แ…ฅแ„„แ…ฅแ‡‚แ„€แ…ฆ 'แ„€แ…จแ„’แ…ฌแ†จ'แ„€แ…ช 'แ„Žแ…ฎแ„…แ…ฉแ†ซ'แ„‹แ…ณแ†ฏ แ„’แ…กแ†ฏ แ„‰แ…ฎ แ„‹แ…ตแ†ปแ„‹แ…ณแ†ฏแ„แ…ก?

แ„ƒแ…ฅ แ„Œแ…ฅแ†ผแ„’แ…ชแ†จแ„’แ…กแ„†แ…งแ†ซแ„‰แ…ฅแ„ƒแ…ฉ แ„Œแ…กแ†ฏ แ„Œแ…ฅแ†จแ„‹แ…ณแ†ผแ„’แ…กแ„‚แ…ณแ†ซ 'แ„€แ…จแ„’แ…ฌแ†จ'แ„‹แ…ณแ†ฏ แ„‰แ…ฆแ„‹แ…ฎแ„€แ…ฆ แ„’แ…กแ„‚แ…ณแ†ซ แ„‡แ…ฅแ†ธ + แ„€แ…กแ†ผแ„’แ…ชแ„’แ…กแ†จแ„‰แ…ณแ†ธ แ„€แ…ตแ„‡แ…กแ†ซแ„‹แ…ด DeepSeek แ„Žแ…ฎแ„…แ…ฉแ†ซ แ„’แ…ฎแ†ซแ„…แ…งแ†ซ

๋“ค์–ด๊ฐ€๋ฉฐ

โ€˜AI ์—์ด์ „ํŠธโ€™ ์‹œ๋ฆฌ์ฆˆ์˜ ์ง€๋‚œ ์—ํ”ผ์†Œ๋“œ์—์„œ๋Š”, ์‚ฌ๋žŒ์˜ ์‚ฌ๊ณ  ๋ฐฉ์‹์„ 28๊ฐ€์ง€๋กœ ๋ถ„๋ฅ˜ํ•ด์„œ ๊ณผ์—ฐ ์ƒ์„ฑํ˜• AI๊ฐ€ ์ถ”๋ก ์„ ํ•œ๋‹ค๋Š”๊ฒŒ ์–ด๋–ค ๋œป์ธ์ง€ ์ƒ๊ฐํ•ด ๋ดค์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์˜ค๋Š˜ ์—ํ”ผ์†Œ๋“œ์—์„œ๋Š”, โ€˜์ถ”๋ก (Reasoning)โ€™, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  โ€˜๊ณ„ํš(Planning)โ€™ ์ด ๋‘ ๊ฐ€์ง€์— ๋Œ€ํ•ด ์ƒ๊ฐํ•ด ๋ด…๋‹ˆ๋‹ค. ์–ด๋–ค ์ž‘์—…์„ ํ•  ๋•Œ, โ€˜์ถ”๋ก โ€™๋งŒ์œผ๋กœ ๋ถ€์กฑํ•  ๋•Œ๊ฐ€ ๋งŽ์ด ์žˆ์ฃ . AI๊ฐ€ ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ๋‹ฌ์„ฑํ•˜๋ ค๋ฉด, ๊ทธ๋ƒฅ ๋‹จ์ˆœํžˆ ์ถ”๋ก ์„ ํ•œ๋‹ค๊ณ  ๋˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ ๊ทธ ์ถ”๋ก ์„ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์ ์šฉํ• ์ง€ ๊ณ„ํš์„ ์„ธ์›Œ์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค์‹œ ๋งํ•ด์„œ, โ€˜๊ณ„ํšโ€™์€ โ€˜์ถ”๋ก โ€™์˜ ๊ณผ์ •์— ๊ตฌ์กฐ์™€ ์ˆœ์„œ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๋ชฉํ‘œ, ๋ฐฉํ–ฅ์„ ์ œ๊ณตํ•˜๋Š” ํ–‰์œ„์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ณ„ํš์ด ์—†์ด๋Š”, ์•„๋ฌด๋ฆฌ ์ง€๋Šฅ์ ์ธ ๋ชจ๋ธ์ด๋ผ๋„ ๋ณต์žกํ•œ ์ž‘์—…์„ ํ•  ๋•Œ ๋ถˆ์™„์ „ํ•œ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์ฒด๊ณ„ ์—†์ด ๋žœ๋คํ•˜๊ฒŒ ๋งŒ๋“ค์–ด์ง„ ๋‹ต๋ณ€์„ ๋‚ด๋†“์„ ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒ ์ฃ .

๊ฑฐ๋Œ€ ์–ธ์–ด๋ชจ๋ธ (LLM)์€ ๊ทธ ๋‚ด๋ถ€์˜ ๋ฉ”์ปค๋‹ˆ์ฆ˜์œผ๋กœ - ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค๋ฉด, ๊ณ„ํš์„ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜ํ•˜๋Š” ํ”„๋กฌํ”„ํŠธ ๊ธฐ๋ฒ•์œผ๋กœ -, ๋˜๋Š” ์™ธ๋ถ€์™€ ์—ฐ๋™ํ•ด์„œ - ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค๋ฉด, ์ „์šฉ์˜ โ€˜๊ณ„ํšโ€™ ๋ชจ๋“ˆ์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ Tool API์™€ ์—ฐ๊ฒฐํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ - โ€˜๊ณ„ํšโ€™์ด๋ผ๋Š” ๋ฉ”์ปค๋‹ˆ์ฆ˜๊ณผ ์—ฐ๋™ (Integration)์„ ํ•˜๊ธฐ ์‹œ์ž‘ํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ ‡๊ฒŒ ํ•ด์„œ โ€˜๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์กŒ์„ ๋•Œ, ์ถ”๋ก ์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ณ  ๊ทธ ์ถ”๋ก ์˜ ๋‹จ๊ณ„๋ฅผ ๋”ฐ๋ผ๊ฐ€๋ฉด์„œ ์ฒด๊ณ„์ ์ธ ๋ฐฉ์‹์œผ๋กœ ํ–‰๋™โ€™ํ•˜๋Š” AI ์—์ด์ „ํŠธ๊ฐ€ ํƒ„์ƒํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด์ฃ  - ๋งˆ์น˜ โ€˜์‚ฌ๊ณ โ€™์™€ โ€˜ํ–‰๋™โ€™์„ ํ•จ๊ป˜ ํ•˜๋Š” ์‚ฌ๋žŒ์ฒ˜๋Ÿผ ๋ง์ด์ฃ . ์ด ์กฐํ•ฉ์€, ๊ฐœ์ธ ๋น„์„œ๋“ , ์•„๋‹ˆ๋ฉด ์ž์œจํ˜• ๋กœ๋ด‡์ด๋“ , ๋‹ค์–‘ํ•œ ์‹ค์ œ ์„ธ๊ณ„ ์–ดํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜์˜ ๊ธฐ์ดˆ๊ฐ€ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ด โ€˜๊ณ„ํšโ€™๊ณผ โ€˜์ถ”๋ก โ€™์ด ํ•จ๊ป˜ ํ•˜๊ฒŒ ๋˜๋Š” ์—ฌ์ •์„, DeepSeek์ด ์ž์‚ฌ ๋ชจ๋ธ์˜ โ€˜์ถ”๋ก โ€™ ๋Šฅ๋ ฅ์„ ํ–ฅ์ƒ์‹œํ‚ค๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ ์–ด๋–ค ์ž‘์—…๊ณผ ์–ด๋–ค ๋…ธ๋ ฅ์„ ํ–ˆ๋Š”์ง€ ์‚ฌ๋ก€๋ฅผ ํฌํ•จํ•ด์„œ ํ•œ ๋ฒˆ ์‚ดํŽด๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. โ€˜๊ณ„ํšโ€™๊ณผ โ€˜์ถ”๋ก โ€™์ด ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๋ฐœ์ „ํ•œ๋‹ค๋ฉด, AI ์—์ด์ „ํŠธ์™€ ์‹œ์Šคํ…œ์ด ๋” ํšจ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ์ถ”๋ก ๋„ ํ•˜๊ณ  ๋” ๋†’์€ ์ˆ˜์ค€์˜ ์ž์œจ์„ฑ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์ •ํ™•์„ฑ์„ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์ž‘์—…์„ ๊ณ„ํšํ•  ์ˆ˜๋„ ์žˆ๊ฒŒ ๋  ๊ฒ๋‹ˆ๋‹ค.

์˜ค๋Š˜ ์—ํ”ผ์†Œ๋“œ๊ฐ€ ์ข€ ๊ธธ์ง€๋งŒ, ํ•จ๊ป˜ ์žฌ๋ฏธ์žˆ๊ฒŒ DeepSeek ์ถ”๋ก  ๋ชจ๋ธ์˜ ์—ฌ์ •์„ ์‚ดํŽด๋ณผ๊นŒ์š”?

์˜ค๋Š˜ ์—ํ”ผ์†Œ๋“œ์—์„œ๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ๋‚ด์šฉ์„ ๋‹ค๋ฃน๋‹ˆ๋‹ค:

*์ด ์—ํ”ผ์†Œ๋“œ ์ „๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ โ€˜AI๋ฅผ ์˜์ธํ™”โ€™ํ•˜๋Š” ํ‘œํ˜„์ด ์ข…์ข… ๋“ฑ์žฅํ•˜๊ฒŒ ๋˜๋Š” ์ ์„ ๋ฏธ๋ฆฌ ์–‘ํ•ด ๋ถ€ํƒํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฐ ์˜์ธํ™”๋œ ํ‘œํ˜„์€ ์•„์ฃผ ์ •ํ™•ํ•œ ๊ฑด ์•„๋‹˜์„ ๋จผ์ € ๋ง์”€๋“œ๋ฆฌ๊ณ , ์ „์ฒด์ ์œผ๋กœ ๋”ฐ์˜ดํ‘œ๋กœ ๋ฌถ์˜€๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ด ์ฃผ์„ธ์š”.

โ€˜์ถ”๋ก โ€™์— ๋Œ€ํ•œ ์ ‘๊ทผ ๋ฐฉ๋ฒ•์˜ ๊ฐ„๋žตํ•œ ์—ญ์‚ฌ

์•„์ฃผ ์ดˆ๊ธฐ์— ์ด๋ค„์ง„ AI ์—ฐ๊ตฌ์—์„œ โ€˜์ถ”๋ก โ€™์€ ๊ธฐ๊ณ„ ์ง€๋Šฅ์˜ โ€˜ํ•ต์‹ฌโ€™์ด์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๋ถˆํ–‰ํ•˜๊ฒŒ๋„, ๊ทธ ์ดํ›„ ์ˆ˜์‹ญ๋…„ ๋™์•ˆ, โ€˜์ถ”๋ก โ€™์„ ๊ธฐ๊ณ„์˜ ์˜์—ญ์—์„œ ํ™•์žฅํ•˜๋Š” ๊ฑด ๋„๋Œ€์ฒด ํ•ด๊ฒฐํ•  ์ˆ˜๊ฐ€ ์—†๋Š” ๊ณผ์ œ์˜€์ฃ . 1950๋…„๋Œ€๋ถ€ํ„ฐ 1980๋…„๋Œ€ ํ›„๋ฐ˜๊นŒ์ง€, Symbolic AI ์˜์—ญ์—์„œ โ€˜๋…ผ๋ฆฌโ€™, โ€˜๊ทœ์น™โ€™์„ ๋ช…์‹œ์ ์œผ๋กœ ์ฝ”๋”ฉํ•ด์„œ โ€˜์ •๋ฆฌ ์ฆ๋ช… (Theorem Proving)โ€™๊ณผ โ€˜์˜ํ•™์ ์ธ ์ง„๋‹จ (Medical Diagnosis)โ€™์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์‹œ์Šคํ…œ์„ ๋งŒ๋“œ๋Š” ์ •๋„์˜€๋Š”๋ฐ, ์ด๋Ÿฐ ์‹œ์Šคํ…œ์€ ์‹ค์ œ ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ์‚ด์•„๊ฐ€๋Š” ์„ธ์ƒ์˜ โ€˜๋ชจํ˜ธํ•จโ€™์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๊ฒƒ๋„, ๋ณ€ํ™”ํ•˜๋Š” ์ƒํ™ฉ์— โ€˜์ ์‘โ€™ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ๋„ ์ž˜ ํ•ด ๋‚ด์ง€ ๋ชปํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๊ทธ ๋‹ค์Œ์œผ๋กœ ๋“ฑ์žฅํ•œ ๊ฒƒ์ด โ€˜์ „๋ฌธ๊ฐ€ ์‹œ์Šคํ…œโ€™์ด์ฃ . ์ „๋ฌธ๊ฐ€ ์‹œ์Šคํ…œ์€ โ€˜์˜ํ•™ ์ง„๋‹จ (MYCIN)โ€™์ด๋ผ๋“ ๊ฐ€ โ€˜๋งˆ์ดํฌ๋กœ์ปดํ“จํ„ฐ ์„ธํŒ… (XCON)โ€™ ๊ฐ™์€ ์ œํ•œ๋œ ์˜์—ญ์—์„œ๋Š” ์“ธ๋งŒํ–ˆ์ง€๋งŒ, ์—ฌ์ „ํžˆ ๋งค๋‰ด์–ผ๋กœ ๋งŒ๋“  ๊ทœ์น™์— ์˜์กดํ•ด์•ผ ํ•˜๊ณ , ์ƒˆ๋กœ์šด ์ƒํ™ฉ์— ๋‹ฅ์น˜๋ฉด ์ ์‘ํ•  ์ˆ˜๊ฐ€ ์—†์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

MYCIN (1972-80) ์€ ๊ฐ์—ผ์„ฑ ์งˆ๋ณ‘์„ ์ง„๋‹จํ•˜๊ณ , ํ•ญ์ƒ์ œ๋ฅผ ์ฒ˜๋ฐฉํ•˜๊ณ , ๊ทธ ์ถ”๋ก ์„ ์ž์„ธํžˆ ์„ค๋ช…ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋Œ€ํ™”ํ˜• ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ. ์ œํ•œ๋œ ํ…Œ์ŠคํŠธ์—์„œ๋Š” ๊ทธ ์„ฑ๋Šฅ์ด ์ „๋ฌธ์˜ ์ˆ˜์ค€๊ณผ ๊ฐ™์•˜๋‹ค๊ณ  ํ•จ. Image Credit: Cognitive Science

์ดํ›„, 1990๋…„๋Œ€๊นŒ์ง€๋Š”, ๋Œ€๋ถ€๋ถ„์˜ AI ์—ฐ๊ตฌ์ž๋“ค์ด โ€˜ํŒจํ„ด ์ธ์‹์„ ์ž˜ ํ•˜๋Š” ๊ธฐ๊ณ„ํ•™์Šต, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ํ†ต๊ณ„์  ๋ฐฉ๋ฒ•โ€™์œผ๋กœ ์ „ํ™˜์„ ํ–ˆ๋Š”๋ฐ, ํ•œ ๋•Œ ๋” ์–ด๋ ค์šด ๋ฌธ์ œ๋ผ๊ณ  ์—ฌ๊ฒจ์กŒ๋˜ โ€˜์‹œ๊ฐโ€™์ด๋ผ๋“ ๊ฐ€ โ€˜์Œ์„ฑโ€™ ์˜์—ญ์˜ ๋ฌธ์ œ๋“ค์€ ์‹ ๊ฒฝ๋ง์„ ํ™œ์šฉํ•ด์„œ ๋ฐœ์ „์„ ์ด๋ค˜์ง€๋งŒ, โ€˜์ถ”์ƒ์ ์ธ ์ถ”๋ก โ€™์ด๋‚˜ โ€˜์ƒ์‹โ€™ ๋ฌธ์ œ๋Š” ์—ฌ์ „ํžˆ ์ง์ ‘์ ์œผ๋กœ ํ•ด๊ฒฐํ•  ์ˆ˜ ์—†์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ์‹œ๋Œ€์— ์†Œ์œ„ ๋งํ•˜๋Š” โ€˜๋ชจ๋ผ๋ฒก์˜ ์—ญ์„ค (Moravecโ€™s Paradox)โ€™์ด ํ™•์‹คํ•˜๊ฒŒ ๋ถ€๊ฐ๋˜์—ˆ์ฃ : ์ฒด์Šค๋ฅผ ๋‘”๋‹ค๊ฑฐ๋‚˜, ๋ฐฉ์ •์‹์„ ํ‘ผ๋‹ค๊ฑฐ๋‚˜ ํ•˜๋Š” ๋“ฑ์˜ โ€˜ํ˜•์‹์ ์ธ ์ถ”๋ก โ€™์ด ์ค‘์š”ํ•œ ์ž‘์—…์€ ์ปดํ“จํ„ฐ์˜ ๊ด€์ ์—์„œ๋Š” ์‚ฌ๋žŒ์ด ๋Š˜์ƒ ํ•˜๋Š” โ€˜์ผ์ƒ์  ์ถ”๋ก โ€™๋ณด๋‹ค ํ›จ์”ฌ ๋” ์‰ฌ์šด ๊ฑฐ์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ „ํ†ต์ ์ธ โ€˜๋†’์€ ์ˆ˜์ค€์˜ ์ถ”๋ก โ€™ ์ž‘์—…์€ ์ข…์ข… โ€˜์ปดํ“จํŒ… ํŒŒ์›Œ ์ž์ฒดโ€™๋กœ ๋ŒํŒŒํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ์ง€๋งŒ - ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, ๋”ฅ ๋ธ”๋ฃจ๋Š” ์ˆ˜๋ฐฑ๋งŒ ๊ฐœ์˜ ์ˆ˜๋ฅผ ํƒ์ƒ‰ํ•ด์„œ ์ฒด์Šค ๋Œ€๊ฒฐ์—์„œ ์‚ฌ๋žŒ์„ ์ด๊ฒผ์ฃ  - ์–ด๋ฆฐ ์•„์ด๊ฐ€ ๋„ˆ๋ฌด๋‚˜ ์ž์—ฐ์Šค๋Ÿฝ๊ฒŒ ํ•˜๋Š” โ€˜์ง€์‹ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์ถ”๋ก โ€™์„ ๊ธฐ๊ณ„๊ฐ€ ๋ณต์ œํ•˜๋„๋ก ํ•˜๋Š” ๊ฑด ํ›จ์”ฌ ๋” ์–ด๋ ค์› ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ด ์˜ค๋žœ ๊ธฐ๊ฐ„ ์ค‘์—, AI๋Š” ์—ฌ๋Ÿฌ ์ฐจ๋ก€์˜ โ€˜๊ฒจ์šธโ€™์„ ๊ฒช์—ˆ๊ณ  - ๋Œ€๋ถ€๋ถ„ โ€˜๋„ค ๋ฒˆ์˜ ๊ฒจ์šธโ€™์ด๋ผ๋Š”๋ฐ ๋™์˜ํ•˜๊ณ  ์žˆ๋Š” ๊ฒƒ ๊ฐ™์€๋ฐ์š” -, ํŠนํžˆ Symbolic AI ์—ฐ๊ตฌ๋Š” ํฐ ํƒ€๊ฒฉ์„ ๋ฐ›์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿผ์—๋„ ๋ถˆ๊ตฌํ•˜๊ณ , ์ดˆ๊ธฐ โ€˜Symbolic Reasoningโ€™์„ ์œ„ํ•œ ๋…ธ๋ ฅ์€ ์ถ”๋ก  ์ž‘์—… ์ž์ฒด์— ๋Œ€ํ•œ ์ค‘์š”ํ•œ ๊ธฐ์ดˆ๋ฅผ ๋งˆ๋ จํ–ˆ๊ณ , ๋ฐ”๋กœ ์ง€๊ธˆ, Neuro-Symbolic AI๋ผ๋“ ๊ฐ€ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ๊ฐ™์€ ํ•˜์ด๋ธŒ๋ฆฌ๋“œ ์ ‘๊ทผ๋ฒ•์„ ํ†ตํ•ด์„œ ์žฌ๋“ฑ์žฅํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฐ ๊ธฐ๋ฒ•๋“ค์€, ๊ทœ์น™ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์ถ”๋ก ์„ ํ˜„๋Œ€์ ์ธ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๊ธฐ์ˆ ๊ณผ ๊ฒฐํ•ฉํ•ด์„œ ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ์„ ์‹œ๋„ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

โ€˜AI์˜ ์ถ”๋ก โ€™์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด

โ€˜์ถ”๋ก โ€™๊ณผ โ€˜์‚ฌ๊ณ ์˜ ๋ชจ๋“œโ€™์— ๋Œ€ํ•œ ์ข€ ๋” ์ž์„ธํ•œ ์ •์˜์™€ ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐ€์ง€ ์ด์•ผ๊ธฐ๋Š” ์ด์ „ ์—ํ”ผ์†Œ๋“œ๋ฅผ ํ•œ ๋ฒˆ ์ฐธ๊ณ ํ•ด ๋ณด์‹œ๋ฉด ์ข‹๊ฒ ๊ตฌ์š”:

๊ฐ„๋‹จํ•˜๊ฒŒ ๋งํ•ด์„œ, โ€˜AI ์ถ”๋ก โ€™์ด๋ผ๋Š” ๊ฑด โ€˜์‚ฌ์‹ค, ๊ทœ์น™ ๋˜๋Š” ์ฆ๊ฑฐ ๋“ฑ์— ๊ธฐ๋ฐ˜ํ•ด์„œ ๊ฒฐ๋ก ์„ ๋„์ถœโ€™ํ•˜๋Š” ํ–‰์œ„๋ผ๊ณ  ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ณดํ†ต ์ด์•ผ๊ธฐํ•˜๋Š” โ€˜์ถ”๋ก โ€™์—๋Š” ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์€ ๊ฒƒ๋“ค์ด ๋งŽ์ด ์–ธ๊ธ‰๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค:

  • ์—ฐ์—ญ์  ์‚ฌ๊ณ  (Deductive Thinking)
    ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ ๊ทœ์น™์„ ํŠน์ •ํ•œ ์‚ฌ๋ก€์— ์ ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ.
    ์˜ˆ: "๋ชจ๋“  ์ƒˆ๋Š” ๋‚ ๊ฐœ๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค; ์ฐธ์ƒˆ๋Š” ์ƒˆ๋‹ˆ๊นŒ, ๋‚ ๊ฐœ๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค"

  • ๊ท€๋‚ฉ์  ์‚ฌ๊ณ  (Inductive Thinking)
    ์˜ˆ์‹œ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ ํŒจํ„ด์„ ์œ ์ถ”ํ•ด ๋‚ด๋Š” ๊ฒƒ.

  • ๊ฐ€์„ค์  ์‚ฌ๊ณ  (Abductive Thinking):
    ๋ถˆ์™„์ „ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ ํ•ฉ๋ฆฌ์ ์œผ๋กœ ์œ ์ถ”ํ•˜๋Š”, ์ฆ‰ Educated Guess๋ฅผ ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ. ์˜ํ•™์—์„œ์˜ ์ฆ์ƒ ์ง„๋‹จ ๊ฐ™์€ ๋ฐฉ์‹.

  • ํ™•๋ฅ ์  ์‚ฌ๊ณ  (Probabilistic Thinking)
    ๋ฒ ์ด์ง€์•ˆ ์ถ”๋ก ์˜ ๊ฒฝ์šฐ์ฒ˜๋Ÿผ, ํ™•๋ฅ ๋กœ์„œ ๋ถˆํ™•์‹ค์„ฑ์— ๋Œ€์‘ํ•˜๋Š” ์‚ฌ๊ณ  ๋ฐฉ์‹

LLM์ด ์ ์–ด๋„ ์•„์ง๊นŒ์ง€๋Š” ์‚ฌ๋žŒ์ฒ˜๋Ÿผ โ€˜์ถ”๋ก  (Reason)โ€™ํ•˜๋Š” ๊ฑด ์•„๋‹ˆ์ง€๋งŒ, ์ ์ ˆํ•œ ํ”„๋กฌํ”„ํŠธ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ๋‹ค๋ฉด ๊ฒฐ๊ณผ์ ์œผ๋กœ (์ผ์ •ํ•œ ํŠน์„ฑ์„ ๊ฐ€์ง€๋Š”) โ€˜์ถ”๋ก โ€™ ๋Šฅ๋ ฅ์„ ์ž˜ ๋ฐœํœ˜ํ•˜๋Š” ์ƒํƒœ์— ์™€ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์‚ฌ์‹ค ์ง€๋‚œ ์ˆ˜ ๋…„๊ฐ„ ์ˆœ์ˆ˜ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์€ ๊ณ ๋„์˜ ์ถ”๋ก ์€ ํ•˜๊ธฐ ํž˜๋“ค๋‹ค๋Š” ์ƒ๊ฐ์ด ์ง€๋ฐฐ์ ์ด์—ˆ๋‹ค๊ฐ€, ์ตœ๊ทผ์˜ ํš๊ธฐ์ ์ธ ๋ฐœ์ „ ๋•Œ๋ฌธ์— ๋งŽ์€ ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์˜ ์ƒ๊ฐ์ด ๋ฐ”๋€Œ๊ณ  ์žˆ์ฃ . ์˜คํ”ˆAI์˜ o1, o3, DeepSeek R1, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๊ทธ์ €๊ป˜ ์•Œ๋ฆฌ๋ฐ”๋ฐ”์—์„œ ๊ณต๊ฐœํ•œ QwQ-32B ๊ฐ™์€ ๋ชจ๋ธ๊นŒ์ง€, ๋งŽ์€ ๋ชจ๋ธ์ด ์ธ์ƒ์ ์ธ ์ถ”๋ก  ๋Šฅ๋ ฅ์„ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๊ณ  ์žˆ๋Š” ๋งŒํผ, ์ง€๊ธˆ ๊ทธ ๋ฌด์—‡๋ณด๋‹ค ๋œจ๊ฑฐ์šด ์ฃผ์ œ๊ฐ€ ๋˜์–ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ฃผ์š” ์ถ”๋ก  ๋ชจ๋ธ์˜ ์„ฑ๋Šฅ ๋น„๊ต. Image Credit: Qwen

์ด๋Ÿฐ ์ง„์ „์„ ์ด๋Œ์–ด๋‚ธ ํ˜์‹ ์ ์ธ ๊ธฐ๋ฒ•์ด๋ผ๋“ ๊ฐ€ ์—ฐ๊ตฌ๊ฐ€ ์–ด๋–ค๊ฒŒ ์žˆ์„๊นŒ์š”? ํ•œ ๋ฒˆ ์‚ดํŽด๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ถ”๋ก  ๋ถ„์•ผ๋ฅผ ๋ฐœ์ „์‹œํ‚จ ์ตœ๊ทผ์˜ ๋ŒํŒŒ๊ตฌ

CoT(Chain-of-Thought) ํ”„๋กฌํ”„ํŒ…

AI ๋ชจ๋ธ์˜ โ€˜์ถ”๋ก  ๋Šฅ๋ ฅ ๋ฐœ์ „โ€™๊ณผ ๊ด€๋ จ๋œ ์ค‘์š”ํ•œ ํ•˜๋‚˜์˜ ๋ŒํŒŒ๊ตฌ๋Š” ๋ฐ”๋กœ CoT (Chain-of-Thought) ํ”„๋กฌํ”„ํŒ…์ž…๋‹ˆ๋‹ค. CoT๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด์„œ, ๋ชจ๋ธ์ด ์ตœ์ข…์ ์ธ ๋‹ต๋ณ€์„ ์ œ๊ณตํ•˜๊ธฐ ์ „์— ์ค‘๊ฐ„์˜ ์ถ”๋ก  ๋‹จ๊ณ„๋ฅผ ์ƒ์„ฑํ•˜๋„๋ก ๊ฐ€์ด๋“œํ•˜๋Š” ๊ฑฐ์ฃ  - ๋งˆ์น˜, ๋ฌธ์ œ ํ’€์ด ๊ณผ์ •์„ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๋“ฏ์ด์š”. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, ๋ณต์žกํ•œ ์ˆ˜ํ•™ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๋†“๊ณ  ๋ชจ๋ธ์ด ๋จผ์ € ๋…ผ๋ฆฌ์ ์ธ ๋‹จ๊ณ„์™€ ํ•„์š”ํ•œ ์—ฐ์‚ฐ์„ ์„ค๋ช…ํ•˜๋Š” ๊ฒ๋‹ˆ๋‹ค.

์ด CoT ํ”„๋กฌํ”„ํŒ… ๊ธฐ๋ฒ•์„ ์ ์šฉํ•˜๋ฉด, ๋‹ค๋‹จ๊ณ„์˜ ์ถ”๋ก ์ด ํ•„์š”ํ•œ ์ž‘์—…์˜ ๊ฒฝ์šฐ์— ์„ฑ๋Šฅ์ด ํฌ๊ฒŒ ํ–ฅ์ƒ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์‹คํ—˜ ๊ฒฐ๊ณผ์— ๋”ฐ๋ฅด๋ฉด, CoT ํ”„๋กฌํ”„ํŒ…์€ ๊ฑฐ๋Œ€ ์–ธ์–ด๋ชจ๋ธ์ด ๋ณต์žกํ•œ ์‚ฐ์ˆ , ์ƒ์‹, ๊ธฐํ˜ธ์  ์ถ”๋ก  ์ž‘์—…์„ ํ•  ๋•Œ ์ง์ ‘ ๋ฐ”๋กœ ๋‹ต๋ณ€์„ ์ œ๊ณตํ•˜๋Š” ๊ฒฝ์šฐ๋ณด๋‹ค ํ›จ์”ฌ ๋” ๋†’์€ ์„ฑ๋Šฅ์„ ๋‚˜ํƒ€๋‚ผ ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ํ•ด ์ค๋‹ˆ๋‹ค.

๋ชจ๋ธ ํฌ๊ธฐ์— ๋”ฐ๋ฅธ ์ƒ์‹์  ์ถ”๋ก  ์„ฑ๋Šฅ. CoT ํ”„๋กฌํ”„ํŒ…์˜ ์„ฑ๋Šฅ์ด ์šฐ์ˆ˜ํ•˜๋„ค์š”.
Image Credit: ๋…ผ๋ฌธ โ€˜Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Modelsโ€™

์‚ฌ์‹ค โ€œ์ด๊ฑธ ๋‹จ๊ณ„๋ณ„๋กœ ์ž˜ ์ƒ๊ฐํ•ด๋ณด์žโ€๋Š”๊ฒŒ ํ•ต์‹ฌ์ธ ์ด CoT ํ”„๋กฌํ”„ํŒ…์€, ๋ชจ๋ธ์ด ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ์ž˜๊ฒŒ ๋‚˜๋ˆ  ์ฐจ๋ก€๋Œ€๋กœ ์ƒ๊ฐํ•˜๊ฒŒ ํ•ด์„œ, ์˜ค๋ฅ˜๋ฅผ ์ค„์ผ ๋ฟ ์•„๋‹ˆ๋ผ ์ถ”๋ก ์˜ ๊ณผ์ •์„ ์ดํ•ดํ•  ์ˆ˜๋„ ์žˆ๊ฒŒ ํ•ด ์ค๋‹ˆ๋‹ค.

์‚ฐ์ˆ ์ , ์ƒ์‹์ , ๊ธฐํ˜ธ์  ์ถ”๋ก ์˜ Triplet (์ž…๋ ฅ, CoT, ์ถœ๋ ฅ) ์˜ˆ์‹œ.
Image Credit: ๋…ผ๋ฌธ โ€˜Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Modelsโ€™

๊ฐ€๋งŒํžˆ ์ƒ๊ฐํ•ด ๋ณด๋ฉด์š”, ์ƒ๋‹นํžˆ ๋†€๋ผ์šด ๋ฐœ๊ฒฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋ชจ๋ธ์„ โ€˜์ถ”๋ก ํ•˜๊ฒŒ๋”โ€™ ํ›ˆ๋ จ์„ ํ•˜์ง€ ์•Š๋”๋ผ๋„, ํ”„๋กฌํ”„ํŠธ๋งŒ์œผ๋กœ ํ›ˆ๋ จ ์ค‘์— ํ•™์Šต๋œ, ๋‚˜๋ฆ„์˜ โ€˜์ž ์žฌ์ ์ธ ๋Šฅ๋ ฅโ€™์„ ์ด๋Œ์–ด๋‚ด๋Š” ๊ฑด๊ฐ€ ํ•˜๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•˜๊ฒŒ ๋˜๋‹ˆ๊นŒ์š”. โ€˜CoT ํ”„๋กฌํ”„ํŒ…โ€™ ๊ธฐ๋ฒ•๋„ ๊ณ„์†ํ•ด์„œ ํ™•์žฅ๋˜๊ณ  ๋ฐœ์ „ํ•˜๋ฉด์„œ, ์ง€๊ธˆ์€ Math Problem Solver์—์„œ๋ถ€ํ„ฐ ๋…ผ๋ฆฌ์ ์ธ ํผ์ฆ์„ ํ‘ธ๋Š” ๊ฒƒ๊นŒ์ง€, LLM์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๊ณ ๊ธ‰ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ๋ฐœ์ „ํ•˜๊ณ  ์žˆ๊ณ , ํ”„๋กฌํ”„ํŠธ์˜ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ํ˜•์‹๊ณผ ๊ธฐ๋ฒ•์— ๋”ฐ๋ผ ๋‹ค์–‘ํ•˜๋ฉด์„œ๋„ ๋” ๋ฐœ์ „๋œ โ€˜์ถ”๋ก  ๋Šฅ๋ ฅโ€™์„ ์ด๋Œ์–ด๋‚ผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ๊ฑธ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

DeepSeek์˜ ์ถ”๋ก  ๋ชจ๋ธ์ธ R1๋„ ๊ฝค ๋†€๋ผ์šฐ๋ฉด์„œ๋„ ์žฌ๋ฏธ์žˆ๋Š” CoT ๊ณผ์ •์„ ๋ณด์—ฌ์ฃผ์ฃ . ์•„๋ž˜๋Š” ์“ฐ๋ ˆ๋“œ์˜ choi.openai ์œ ์ €๊ฐ€ ํฌ์ŠคํŒ…ํ•œ โ€˜DeepSeek R1์˜ CoT ์˜ˆ์‹œ ํ™”๋ฉดโ€™์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

๋งˆ์น˜ ์‚ฌ๋žŒ์ด ์ด์•ผ๊ธฐํ•˜๋ฉด์„œ ์ƒ๊ฐํ•˜๋Š” ๋“ฏํ•œ DeepSeek R1์˜ CoT. Image Credit: ์“ฐ๋ ˆ๋“œ, choi.openai

์ž๊ธฐ ๋ฐ˜์„ฑ (Self-Reflection)๊ณผ ์ž๊ธฐ ์ผ๊ด€์„ฑ (Self-Consistency)

AI ์—ฐ๊ตฌ์ž๋“ค์ด ๋‹น์—ฐํžˆ โ€œCoT๊ฐ€ ์ž˜ ๋˜๋Š”๊ตฌ๋‚˜โ€ ํ•˜๋ฉด์„œ ์‹คํ—˜์„ ๋ฉˆ์ถ”์ง€๋Š” ์•Š์•˜๊ฒ ์ฃ ? CoT๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ํ•ด์„œ, LLM์ด ์ž๊ธฐ๊ฐ€ ๋งŒ๋“ค์–ด ๋‚ธ โ€˜์ถ”๋ก โ€™์„ ๋ฐ˜์„ฑํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๊ฐœ์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ธฐ๋ฒ•๋“ค์„ ๋งŒ๋“ค์–ด๋ƒˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ^.^

๊ทธ๋Ÿฐ ๊ฒƒ๋“ค ์ค‘์— ํ•˜๋‚˜๊ฐ€, โ€˜์ž๊ธฐ ์ผ๊ด€์„ฑ ๋””์ฝ”๋”ฉ (Self-Consistency Decoding)โ€™์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํ•œ ๊ฐ€์ง€ ๊ฒฝ๋กœ์˜ CoT๋ฅผ ๋ฏฟ๊ณ  ์˜์ง€ํ•˜๋Š”๊ฒŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ, ๋ชจ๋ธ์ด ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐœ์˜ ์„œ๋กœ ๋‹ค๋ฅธ โ€˜์ถ”๋ก  ๊ฒฝ๋กœโ€™๋ฅผ ๋งŒ๋“ค๊ณ  - ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์žˆ๋Š” ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ฒด์ธ์„ ์ƒ˜ํ”Œ๋งํ•ด์„œ์š” - ๊ทธ ์ค‘์—์„œ ์–ด๋–ค ๋‹ต๋ณ€์ด ๊ฐ€์žฅ ์ผ๊ด€์„ฑ์ด ์žˆ๋Š”์ง€ ํ‰๊ฐ€ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, ๋ชจ๋ธ์ด ์–ด๋–ค ํผ์ฆ์„ ํ’€ ๋•Œ ๋‹ค์„ฏ ๊ฐ€์ง€์˜ ํ•ด๊ฒฐ ๊ฒฝ๋กœ๋ฅผ ๋งŒ๋“ค๊ณ , ์–ด๋–ค ๋‹ต๋ณ€์ด ๊ฐ€์žฅ ์ž์ฃผ ๋‚˜ํƒ€๋‚˜๋Š”์ง€ ํ™•์ธํ•ด์„œ โ€˜๋‹ค์ˆ˜๊ฒฐโ€™๋กœ ์ƒ์„ฑํ•  ๋‹ต๋ณ€์„ ์„ ํƒํ•˜๋Š” ๊ฒ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ ‡๊ฒŒ ํ•˜๋ฉด โ€˜ํ˜น์‹œ ์šด์ด ๋‚˜๋น ์„œ ์ž˜๋ชป๋œ ์ถ”๋ก  ๊ฒฝ๋กœ๊ฐ€ ๋งŒ๋“ค์–ด์ ธ์„œ ์ž˜๋ชป๋œ ๋‹ต๋ณ€์œผ๋กœ ์ด์–ด์งˆโ€™ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์„ ์ค„์—ฌ์ค„ ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒ ์ฃ .

โ€˜์ž๊ธฐ ์ผ๊ด€์„ฑโ€™ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ํ™œ์šฉํ•˜๋Š” Few-Shot ์˜ˆ์‹œ.
Image Credit: ํ”„๋กฌํ”„ํŠธ ์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋ง ๊ฐ€์ด๋“œ, โ€˜Self-Consistencyโ€™

โ€˜์ž๊ธฐ ๋ฐ˜์„ฑ (Self-Reflection)โ€™์ด๋ž€ ๊ฑด โ€˜๋ชจ๋ธ์ด ์Šค์Šค๋กœ ๋งŒ๋“  ๋‹ต๋ณ€์„ ๋น„ํŒํ•˜๊ณ  ํ™•์ธํ•˜๊ฒŒ ํ•˜๋Š” ๊ฒƒโ€™์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ดˆ๊ธฐ ๋‹ต๋ณ€์„ ๋งŒ๋“  ๋‹ค์Œ, LLM์ด ๋‹จ๊ณ„๋ณ„๋กœ ํ•ด๊ฒฐ์ฑ…์— ์˜ค๋ฅ˜๊ฐ€ ์žˆ๋Š”์ง€ - ๋งˆ์น˜ ์„ ์ƒ๋‹˜์ฒ˜๋Ÿผ์š” - ๊ฒ€ํ† ํ•˜๊ณ , ์˜ค๋ฅ˜๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค๋ฉด ์ˆ˜์ •์„ ํ•ด ๋ณด๋Š” ๊ฑฐ์ฃ . ์ด๋Ÿฐ โ€˜๋ฐ˜์„ฑ-๊ฐœ์„ โ€™์˜ ํ๋ฆ„์„ ๋ฐ˜๋ณตํ•˜๊ฒŒ ๋˜๋ฉด, ์ˆ˜ํ•™ ๋ฌธ์ œํ’€์ด๋‚˜ ์ฝ”๋”ฉ ๊ฐ™์€ ์—…๋ฌด์˜ ์„ฑ๋Šฅ์„ ํ–ฅ์ƒ์‹œํ‚ค๋Š” ๊ฑธ๋กœ ๋‚˜ํƒ€๋‚ฌ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ด๋Ÿฐ ๊ธฐ๋ฒ•์€ ์ผ์ข…์˜ โ€˜๋ฉ”ํƒ€ ์ถ”๋ก  (Meta-Reasoning)โ€™ ๊ธฐ๋ฒ•์ด๋ผ๊ณ  ํ•  ์ˆ˜๋„ ์žˆ๊ฒ ๋Š”๋ฐ, LLM์ด ์Šค์Šค๋กœ ํ•œ ์ž‘์—…์„ ์ด์ค‘์œผ๋กœ ํ™•์ธํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์‚ฌ๋žŒ์ฒ˜๋Ÿผ ํ–‰๋™ํ•˜๊ฒŒ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

Few-Shot ๋ฐ In-Context Learning

๊ฑฐ๋Œ€ํ•œ AI ๋ชจ๋ธ์ด โ€˜In-Contextโ€™ - ์ฆ‰ ๋งฅ๋ฝ ์•ˆ์—์„œ - ํ•™์Šตํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ๊ฑธ ๋ฐœ๊ฒฌํ•˜๋ฉด์„œ, AI ๋ชจ๋ธ์˜ ์ถ”๋ก  ๋Šฅ๋ ฅ์ด ํ•œ ๋‹จ๊ณ„ ๋˜ ๋„์•ฝํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ๋Š”๋ฐ์š”. โ€˜Few-Shot ํ”„๋กฌํ”„ํŒ…โ€™ ๊ธฐ๋ฒ•์œผ๋กœ, ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ์›ํ•˜๋Š” ์ž‘์—…์˜ ์˜ˆ์‹œ ๋ช‡ ๊ฐ€์ง€ (์˜ˆ์‹œ์˜ ์ถ”๋ก  ๊ณผ์ •์„ ํฌํ•จํ•ด์„œ)๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•ด ์ฃผ๋ฉด, ๋ชจ๋ธ์ด ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ๋ฅผ ์—…๋ฐ์ดํŠธ ํ•˜์ง€ ์•Š๊ณ ๋„ - ์ฆ‰, ๋‹ค์‹œ ํ›ˆ๋ จ์„ ํ•˜์ง€ ์•Š๊ณ ์„œ๋„ - ์ƒˆ๋กœ์šด ์งˆ๋ฌธ์ด ์ฃผ์–ด์กŒ์„ ๋•Œ ์ ์ ˆํ•˜๊ฒŒ ์ถ”๋ก ์„ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค (โ€˜์ผ๋ฐ˜ํ™”โ€™ - Generalization - ๋ฅผ ํ•˜๋Š” ๊ฑฐ์ฃ )

โ€˜Language Models are Few-Shot Learnersโ€™๋ผ๋Š” ํš๊ธฐ์ ์ธ GPT-3 ๋…ผ๋ฌธ์—์„œ, ์•ฝ 1,000์–ต ๊ฐœ ์ด์ƒ์˜ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ๋ฅผ ๊ฐ€์ง„, ์ถฉ๋ถ„ํžˆ ํฐ ๋ชจ๋ธ์€, ์˜ˆ์‹œ๋งŒ ๋ณด์—ฌ์ค˜๋„ ์ด์ „์— ํ›ˆ๋ จ๋˜์ง€ ์•Š์€ ์ƒˆ๋กœ์šด ์ž‘์—…์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ๊ฑธ ๋ณด์—ฌ์คฌ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค์‹œ ๋งํ•ด์„œ, ์ž…๋ ฅ ํ”„๋กฌํ”„ํŠธ์—์„œ โ€˜๋…ผ๋ฆฌ์ ์ธ ์‚ฌ๊ณ  ๊ณผ์ •โ€™์˜ ๋ช‡ ๊ฐ€์ง€ ์˜ˆ์‹œ๋ฅผ ๋ชจ๋ธ์— ๋ณด์—ฌ์ฃผ๋ฉด, ๋ชจ๋ธ์ด ๊ฑฐ๊ธฐ์„œ ํŒจํ„ด์„ ํŒŒ์•…ํ•˜๊ณ  ์ ์šฉํ•œ๋‹ค๋Š” ๊ฒ๋‹ˆ๋‹ค. ์ผ์ข…์˜ โ€˜๋ฉ”ํƒ€ ํ•™์Šตโ€™์ด์ฃ ?

Image Credit: ๋…ผ๋ฌธ โ€˜Language Models are Few-Shot Learnersโ€™

๋ชจ๋ธ์ด ๋ณด์—ฌ์ฃผ๋Š” ์ด๋Ÿฐ ๋Šฅ๋ ฅ ๋•Œ๋ฌธ์—, LLM์„ โ€˜Foundation Modelโ€™์ด๋ผ๊ณ  ๋ถ€๋ฅด๊ธฐ๋„ ํ•˜๋Š” ๊ฑฐ์ฃ  - ๋งฅ๋ฝ์— ๋”ฐ๋ผ์„œ, ์กฐ๊ฑด์„ ๋ช‡ ๊ฐ€์ง€ ์„ค์ •ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ๋งŒ ํ•ด๋„ โ€˜๋ณต์žกํ•œ ์ถ”๋ก ์ด ํ•„์š”ํ•œ ์ž‘์—… ๋ฟ ์•„๋‹ˆ๋ผ ๋งŽ์€ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ž‘์—…์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒโ€™ ๋˜๋‹ˆ๊นŒ์š”.

๋‰ด๋กœ-์‹ฌ๋ณผ๋ฆญ (Neuro-Symbolic) ์ ‘๊ทผ ๋ฐฉ๋ฒ•

์ข€ ๋” ์ตœ๊ทผ ์—ฐ๊ตฌ์˜ ์ค‘์š”ํ•œ ์ถ”์„ธ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๊ฐ€, โ€˜์‹ ๊ฒฝ๋ง๊ณผ ๊ฒฐํ•ฉํ•œ ์ƒ์ง•์ ์ธ ์ถ”๋ก  ์š”์†Œ์˜ ๋ถ€ํ™œโ€™์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํ”ํžˆ ์ด๊ฑธ โ€˜๋‰ด๋กœ-์‹ฌ๋ณผ๋ฆญโ€™ AI๋ผ๊ณ  ํ•˜์ฃ . ๋ณดํ†ต (๋…ผ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜) โ€˜์‹ฌ๋ณผ๋ฆญโ€™ํ•œ ์ ‘๊ทผ ๋ฐฉ๋ฒ•, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  โ€˜์‹ ๊ฒฝ๋ง ๊ธฐ๋ฐ˜โ€™์˜ ์ ‘๊ทผ ๋ฐฉ๋ฒ•์ด ์„œ๋กœ ๋Œ€๋ฆฝ๋˜๋Š” ๊ฒƒ์œผ๋กœ ๋ณด๋Š” ๊ฒฝ์šฐ๊ฐ€ ๋งŽ์•˜๋Š”๋ฐ์š”. ์ตœ๊ทผ์—๋Š” ๊ฐ๊ฐ์˜ ์žฅ์ ์„ ํ™œ์šฉํ•˜๋ฉด์„œ ๋‘˜์„ ํ†ตํ•ฉํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ฐพ๋Š” ์—ฐ๊ตฌ์ž๋“ค์ด ๋งŽ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๋‹น์—ฐํžˆ, ํ˜„๋Œ€์ ์ธ LLM์€ ์ด ์กฐํ•ฉ์—์„œ โ€˜์‹ ๊ฒฝ๋งโ€™ ๋ถ€๋ถ„์„ ๋‹ด๋‹นํ•˜๋Š” ๊ฑฐ์ฃ  - ํŒจํ„ด ์ธ์‹์„ ์œ ์—ฐํ•˜๊ฒŒ ํ•˜๊ณ , ์–ธ์–ด๋ฅผ ๋‚  ๊ฒƒ ๊ทธ๋Œ€๋กœ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ , ๋ฐ์ดํ„ฐ์—์„œ ํ•™์Šตํ•œ ์ง€์‹์„ ๊ฐ–๊ณ  ์žˆ๋Š” ๋ถ€๋ถ„์ด์š”. โ€˜์‹ฌ๋ณผ๋ฆญโ€™ํ•œ ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ๋Š”, ๋…ผ๋ฆฌ์ ์ธ ์ผ๊ด€์„ฑ๊ณผ ์‚ฌ์‹ค์ ์ธ ๊ธฐ๋ฐ˜์„ ๊ฐ•ํ™”ํ•˜๋Š” โ€˜๊ทœ์น™โ€™, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์ด์‚ฐ์ ์ธ (Discrete) โ€˜๊ณ„ํš ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜โ€™, โ€˜์ง€์‹ ๊ทธ๋ž˜ํ”„โ€™ ๋“ฑ์„ ํ†ตํ•ฉํ•˜๋Š” ๋ถ€๋ถ„์ด๊ตฌ์š”. ์ผ์ข…์˜ โ€˜ํ•˜์ด๋ธŒ๋ฆฌ๋“œโ€™ ์ ‘๊ทผ์ด๋ผ๊ณ  ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”๋ฐ, ๊ฒฐ๊ตญ์€ โ€˜๋” ์‹ ๋ขฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์ถ”๋ก โ€™์„ ํ•˜๊ฒŒ ํ•ด ๋ณด์ž๋Š” ๊ฒŒ ๋ชฉํ‘œ๊ฒ ์ฃ .

๋‘ ๊ฐ€์ง€๋ฅผ ํ†ตํ•ฉํ•˜๋Š” ํ•˜๋‚˜์˜ ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด๋ณผ๊นŒ์š”?

*๋ฌด๋ฃŒ ๊ตฌ๋…์ž๋“ค๊ป˜์„œ ๋ณด์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋‚ด์šฉ์€ ์—ฌ๊ธฐ๊นŒ์ง€์ž…๋‹ˆ๋‹ค. AI ์—์ด์ „ํŠธ์˜ ์—ํ”ผ์†Œ๋“œ๋Š” ํ”„๋ฆฌ๋ฏธ์—„ ๊ตฌ๋…์ž๋“ค๊ป˜ ์ „์ฒด ๋‚ด์šฉ์ด ๊ณต๊ฐœ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํ”„๋ฆฌ๋ฏธ์—„ ํ”Œ๋žœ์œผ๋กœ ์—…๊ทธ๋ ˆ์ด๋“œํ•˜์‹œ๋ฉด ์ด ์—ํ”ผ์†Œ๋“œ ์ „์ฒด๋ฅผ ํฌํ•จํ•ด์„œ ํŠœ๋ง ํฌ์ŠคํŠธ ์ฝ”๋ฆฌ์•„์˜ ๋ชจ๋“  ์ปจํ…์ธ ๋ฅผ ์ œํ•œ์—†์ด ๋ณด์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

ํŠœ๋ง ํฌ์ŠคํŠธ ์ฝ”๋ฆฌ์•„์˜ ์ธ์‚ฌ์ดํŠธ๊ฐ€ ๋‹ด๊ธด ์ปจํ…์ธ ๋ฅผ ๋งˆ์Œ๊ป ์ฝ์–ด๋ณด์„ธ์š”!

ํ”„๋ฆฌ๋ฏธ์—„ ํ”Œ๋žœ์œผ๋กœ ์—…๊ทธ๋ ˆ์ด๋“œํ•˜์‹œ๋ฉด ํŠœ๋ง ํฌ์ŠคํŠธ ์ฝ”๋ฆฌ์•„์˜ ๋ชจ๋“  ์ปจํ…์ธ ๋ฅผ ์ œํ•œ์—†์ด ๋ณด์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ”„๋ฆฌ๋ฏธ์—„ ๊ตฌ๋…์ž๊ฐ€ ๋˜์–ด ์ฃผ์‹œ๋ฉด ํŠœ๋ง ํฌ์ŠคํŠธ ์ฝ”๋ฆฌ์•„์˜ ์ปจํ…์ธ  ์ œ์ž‘์— ํฐ ๋„์›€์ด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ์‚ฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค!

  • ์ฃผ๊ฐ„ AI ๋‰ด์Šค๋ ˆํ„ฐ

  • AI ์œ ๋‹ˆ์ฝ˜ ๊ธฐ์—…๋“ค์— ๋Œ€ํ•œ ์‹ฌ์ธต ๋ถ„์„ ๊ธฐ์‚ฌ

  • AI ๊ธฐ์ˆ , ์‚ฐ์—…, ์ •์ฑ… ์ „๋ฌธ๊ฐ€ ์ธํ„ฐ๋ทฐ

  • AI ๊ธฐ์ˆ  ๋ฐ ์‚ฐ์—…์— ๋Œ€ํ•œ ์‹ฌ์ธต ๋ถ„์„ ์‹œ๋ฆฌ์ฆˆ

  • ๋ถ„์„ ๊ธฐ์‚ฌ ์š”์ฒญ ๋ฐ ํŠœ๋ง ํฌ์ŠคํŠธ ์ฝ”๋ฆฌ์•„ ๊ธฐ๊ณ 

์ฝ์–ด์ฃผ์…”์„œ ๊ฐ์‚ฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์นœ๊ตฌ์™€ ๋™๋ฃŒ ๋ถ„๋“ค์—๊ฒŒ๋„ ๋‰ด์Šค๋ ˆํ„ฐ ์ถ”์ฒœํ•ด ์ฃผ์„ธ์š”!

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