대형언어모델 CoT 추론의 신기루 분석
최근 애리조나주립대(ASU) 연구진은 대형언어모델(LLM)의 대표적인 추론 기법인 사고 사슬(CoT)이 진정한 추론이 아닌 취약한 신기루(brittle mirage)에 불과하다는 연구 결과를 발표했습니다. 이들은 CoT의 작동 원리를 데이터 분포 관점에서 분석하여, 언제와 왜 성능이 붕괴되는지를 체계적으로 규명했습니다. 이 연구는 CoT의 신뢰성에 대한 심오한 질문을 던지며, 인간과 유사한 추론 과정을 보여주지 않는다는 설명을 담고 있습니다. 1. CoT 추론의 데이터 의존성 대형언어모델의 CoT 추론은 기본적으로 학습 데이터의 분포에 크게 의존합니다. 이는 모델이 주어진 문제를 해결하기 위해 데이터에서 학습한 패턴을 따르기 때문입니다. 연구진은 CoT가 실제로 인간의 논리적 사고 과정을 모사하지 않고, 단순히 주어진 데이터에서 경험적으로 학습된 내용에 의존하여 결과를 도출한다는 점을 지적했습니다. 이러한 데이터 의존성은 CoT의 성능이 특정 상황에서는 급격히 하락할 수 있다는 중요한 사실을 나타냅니다. 아래는 이러한 데이터 의존성에 관한 분석의 핵심 요소입니다: - **과거 데이터 의존성**: CoT는 과거 데이터에서 학습한 내용을 기반으로 추론을 진행한다. 이는 새로운 문제에 직면했을 때 유연하게 대처하지 못하게 만드는 요인으로 작용할 수 있다. - **패턴 인식의 한계**: 모델이 훈련한 패턴 외에 새로운 데이터나 변수가 추가될 경우, CoT는 이를 처리하기 어렵다는 한계를 지니고 있다. 이로 인해 추론의 결과가 종종 신뢰할 수 없게 된다. - **과도한 일반화 위험**: 특정 데이터 집합에 대한 과도한 일반화는 CoT의 신뢰성을 잃게 만들고, 예기치 않은 결과를 초래할 수 있다. 이는 결국 CoT의 효과성을 감소시키는 요소가 되며, 전체적으로 모델의 성능에 악영향을 미친다. 이러한 요소들은 대형언어모델의 CoT 추론이 가진 신기루적 특성을 더욱 부각시키며, 모델의 신뢰성에 대해 다시 한번 고민하게 만듭니다. 2. 성능 붕괴의 ...