문제 해결은 인간의 타고난 능력 중 하나였습니다. 우리의 삶의 주요 과제가 맹수에게 잡아먹히지 않는 것이었던 원시 시대부터, 무언가를 빨리 집으로 배달해야 하는 현대에 이르기까지, 우리는 갈등에 대한 해결책을 찾기 위해 창의성, 논리적 추론, 지능을 결합해 왔습니다.
이제 우리는 AI 지각의 기원을 목격하면서, 그들의 의사 결정 능력과 관련하여 새로운 도전에 직면하게 되었습니다. 이전 10년은 AI 모델과 응용 프로그램의 가능성과 잠재력을 찬양하는 데 그쳤지만, 이번 10년은 한 걸음 더 나아가 그러한 모델이 내린 결정의 합법성에 의문을 제기하고 그 이면에 있는 추론을 추론하는 데 그칩니다.
설명 가능한 인공 지능(XAI)이 더욱 중요해짐에 따라, 이는 우리가 XAI라고 부르는 AI 모델 개발의 핵심 개념에 대해 논의할 순간입니다. 생각의 연쇄 촉진이 글에서는 이것이 무엇을 의미하는지, 그리고 간단한 용어가 무엇인지 자세히 알아보고 이해하기 쉽게 설명해드리겠습니다.
생각의 사슬을 촉구하는 것은 무엇인가?
인간의 마음이 도전이나 복잡한 문제에 직면하면 자연스럽게 그것을 더 작은 순차적 단계의 조각으로 분해하려고 합니다. 논리에 의해 움직이는 마음은 연결을 확립하고 원인과 결과 시나리오를 시뮬레이션하여 도전에 대한 최상의 해결책을 전략화합니다.
이를 AI 모델이나 시스템에 복제하는 과정은 다음과 같습니다. 일련의 사고 유도.
이름에서 알 수 있듯이 AI 모델은 질의나 갈등에 접근하기 위해 논리적 사고(또는 단계)의 시리즈나 사슬을 생성합니다. 이를 목적지로 가는 길을 묻는 사람에게 차례대로 안내하는 것으로 시각화합니다.
이것은 OpenAI의 추론 모델에서 사용되는 주요 기술입니다. 응답이나 답을 생성하기 전에 생각하도록 설계되었기 때문에 인간이 치르는 경쟁 시험을 통과할 수 있었습니다.
[또한 읽기: LLM에 대해 알아야 할 모든 것]
일련의 사고 유도의 이점
논리에 기반한 것은 무엇이든 상당한 우위를 제공합니다. 마찬가지로, 생각의 사슬을 촉구하는 방식으로 훈련된 모델은 정확성과 관련성뿐만 아니라 다음을 포함한 다양한 이점을 제공합니다.
강화 문제 해결 역량은 의료 및 금융과 같은 분야에서 그 중요성이 매우 큽니다. 사고의 사슬을 촉진하는 LLM은 명시적이고 근본적인 과제를 더 잘 이해하고, 뚜렷한 확률과 최악의 시나리오를 고려한 후 응답을 생성합니다.
완화 가정 모델은 결론을 내리기 위해 성급히 결론을 내리지 않고 논리적이고 순차적인 사고와 처리를 적용하기 때문에 가정에서 결과가 생성됩니다.
증가 다재 모델은 목적이 아닌 논리에 따라 작동하므로 새로운 사용 사례에 대해 엄격하게 훈련될 필요가 없습니다.
최적화 통일 여러 부분으로 구성된 답변이 필요한 작업에서.
생각의 사슬 촉진 기술의 기능 해부학
모놀리식 소프트웨어 아키텍처에 익숙하다면 전체 소프트웨어 애플리케이션이 하나의 일관된 단위로 개발된다는 것을 알 것입니다. 이러한 복잡한 세금을 단순화하는 것은 소프트웨어를 독립적인 서비스로 분해하는 것을 포함하는 마이크로서비스 아키텍처 방법과 함께 도입되었습니다. 이를 통해 더 빠른 제품 개발과 원활한 기능도 가능해졌습니다.
AI에서의 CoT 프롬핑 LLM이 응답을 생성하기 위해 일련의 연속적인 추론 과정을 거치는 것과 유사합니다. 이는 다음을 통해 수행됩니다.
- 명시적 지침은 모델이 간단한 명령을 통해 순차적으로 문제에 접근하도록 직접 지시하는 방식입니다.
- 암묵적 지시는 접근 방식이 더 미묘하고 섬세합니다. 이 경우 모델은 유사한 작업의 논리를 통해 수행되고 추론 및 이해 능력을 활용하여 제시된 문제에 대한 논리를 복제합니다.
- 문제를 해결하기 위해 단계별 추론을 전개하고 점진적인 통찰력을 생성하는 모델을 보여주는 실증적 사례입니다.
CoT Prompting이 사용되는 실제 사례 3가지
재무 결정 모델
| 봇의 멀티모달 CoT
| 의료 서비스
|
|---|---|---|
| 이러한 매우 변동성이 큰 부문에서 CoT 프롬핑은 회사의 잠재적인 재무 경로를 파악하고 신용 수요자에 대한 위험 평가를 수행하는 등의 용도로 사용할 수 있습니다. | 기업을 위해 개발되고 배포되는 챗봇은 틈새 기능을 요구합니다. 다양한 형식의 입력을 이해하는 능력을 보여줘야 합니다. CoT 프롬프팅은 봇이 텍스트와 이미지 프롬프트를 결합하여 쿼리에 대한 응답을 생성해야 하는 경우에 가장 효과적입니다. | 의료 데이터를 바탕으로 환자를 진단하는 것부터 환자를 위한 맞춤형 치료 계획을 생성하는 것까지, CoT 프롬핑은 진료소와 병원의 건강 관리 목표를 보완할 수 있습니다. |
예시
고객 문의: 내 계좌에서 내가 모르는 거래가 있었고, 내 직불카드가 분실되었고, 내 계좌 거래에 대한 알림을 설정하고 싶습니다. 이런 문제에 대해 도와줄 수 있나요?
1단계: 문제 식별 및 분류
- 인식할 수 없는 거래입니다.
- 직불카드를 분실했습니다.
- 거래 알림 설정.
2단계: 인식되지 않은 거래 처리
자세한 내용을 문의하세요: 거래 날짜와 금액을 알려주시겠습니까?
- 지점 1: 세부 정보가 제공된 경우:
- 거래를 검토하세요. 사기성 거래인 경우, 고객이 이의를 제기하고 싶은지 물어보세요.
- 지점 2: 세부 정보가 없는 경우:
- 최근 거래 내역 목록을 제공해 보세요.
3단계: 분실된 직불카드 처리
카드 동결: 즉시 냉동하는 것이 좋습니다.
- 지점 1: 고객이 동의하는 경우:
- 카드를 동결하고 교체를 원하는지 물어보세요. 배송지 주소를 확인하세요.
- 지점 2: 고객이 거부하는 경우:
- 승인되지 않은 거래가 있는지 계정을 모니터링하세요.
4단계: 거래 알림 설정
알림 방법 선택: SMS, 이메일, 아니면 둘 다?
- 지점 1: 고객이 선택하는 경우:
- 지정된 금액 이상의 거래에 대한 알림을 설정합니다. 금액을 요청하세요.
- 지점 2: 확실하지 않은 경우:
- 기본 금액(예: 50달러)을 제안하고 확인합니다.
5단계: 요약 및 다음 단계 제공
- 인식할 수 없는 거래를 조사합니다.
- 직불카드를 동결하고 교체카드를 발급할 수도 있습니다.
- 요청에 따라 거래 알림을 설정합니다.
이론적 해석:
이 프로세스는 명확한 단계와 결정 분기를 통해 여러 고객 문의를 효율적으로 처리하여 포괄적인 솔루션을 보장합니다.
CoT 프롬핑의 한계
Chain-of-thought는 실제로 효과적이지만 적용되는 사용 사례와 여러 다른 요소에 따라 달라집니다. 이와 관련된 특정 과제가 있습니다. CoT 프롬프트 AI에서 이해관계자가 잠재력을 완전히 활용하지 못하게 하는 것입니다. 일반적인 병목 현상을 살펴보겠습니다.
간단한 작업을 너무 복잡하게 만들기
CoT 프롬프팅은 복잡한 작업에 가장 적합하지만, 간단한 작업을 복잡하게 만들고 잘못된 응답을 생성할 수 있습니다. 추론이 필요 없는 작업의 경우 직접 답변 모델이 가장 적합합니다.
증가된 계산 부하
CoT 프롬핑 처리에는 상당한 계산 부하가 필요하며, 이 기술을 제한된 처리 능력으로 구축된 더 작은 모델에 배포하면 과부하가 걸릴 수 있습니다. 이러한 배포의 결과로는 느린 응답 시간, 낮은 효율성, 불일치 등이 있습니다.
AI 신속 엔지니어링의 품질
AI에서의 CoT 프롬핑 특정 프롬프트가 잘 표현되고, 구조화되고, 명확하다는 가정(또는 원칙) 하에 작동합니다. 프롬프트에 이러한 요소가 없으면 CoT 프롬프트는 요구 사항을 파악하는 능력을 상실하여 관련 없는 순차적 단계와 궁극적으로 응답이 생성됩니다.
축소된 규모에 따른 기능
이해 관계자는 방대한 양의 데이터 세트나 복잡한 문제에 대해 사고의 사슬을 활용해야 하는 경우 모델이 어려움을 겪을 수 있습니다. 더 큰 추론 단계가 포함된 작업의 경우 이 기술은 응답 시간을 늦춰 실시간 응답 생성을 요구하는 애플리케이션이나 사용 사례에 적합하지 않을 수 있습니다.
CoT 프롬핑은 성능을 최적화하는 놀라운 기술입니다. 대규모 언어 모델. 이러한 단점을 최적화 기술이나 해결 방법을 통해 해결하고 해결할 수 있다면 놀라운 결과를 낼 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 Chain-of-Thought 프롬핑이 어떻게 진화하고 더 단순해지면서도 틈새 시장이 될지 보는 것은 흥미로울 것입니다.
