# 프롬프트 기반 추

## 개요**프롬프트반 추론**(-based Reasoning) 인공지능, 대규모 언 모델(Large Language Models,LM)의 성능을 평가하고 향상시키기 위한 핵심적인 방법론 중 하나입니다 이 기법은 모델이 주어진(프롬프트)을 바으로 논리적 사고, 추론, 해결 능력을 발휘하도록 유도하는 방식으로, 전통적인 지도 학습 방식과는 달리 레이블링된 데이터에 크게 의존하지 않고도 복잡한 작업을 수행할 수 있게 합니다. 최근 몇 년 사이에 프롬프트 기반 추론은 자연어 처리(NLP) 분야에서 중요한 평가 기준이자 활용 기법으로 부상하고 있습니다.

이 문서에서는 프롬프트 기반 추론의 개념, 주요 기법, 평가 방식, 그리고 실제 적용 사례를 중심으로 설명합니다.

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## 프롬프트 기반 추론의 개념

### 정의

프롬프트 기반 추론은 사용자가 언어 모델에게 특정 형식의 **프롬프트**(prompt, 입력 문장 또는 지시문)를 제공함으로써, 모델이 내부 지식을 활용해 추론 과정을 수행하도록 유도하는 접근법입니다. 이 방식은 모델의 출력이 단순한 패턴 매칭이 아니라, 논리적 사고나 다단계 추론을 포함하도록 설계됩니다.

예를 들어, 다음과 같은 프롬프트를 고려해볼 수 있습니다:

> "지수는 사과 5개를 가지고 있었고, 2개를 동생에게 주었다. 지수에게 남은 사과는 몇 개인가? 단계별로 설명하세요."

이 프롬프트는 단순한 질문을 넘어서, **추론 과정을 명시적으로 요구**함으로써 모델이 사고 과정을 드러내도록 유도합니다.

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## 주요 기법

### 1. Zero-shot 추론

Zero-shot 추론은 모델이 특정 작업에 대해 사전 학습된 지식만을 활용하여, 별도의 예시 없이 프롬프트를 통해 답을 도출하는 방식입니다.

- **예시 프롬프트**:
  ```
  다음 문장에서 감정을 추론하세요: "오늘 시험에 합격해서 너무 기뻐요!"
  감정: 기쁨
  ```

- 장점: 추가 학습이나 예시 없이 즉시 적용 가능
- 한계: 복잡한 추론에서는 성능이 낮을 수 있음

### 2. Few-shot 추론

Few-shot 추론은 프롬프트 안에 몇 가지 입력-출력 예시를 포함하여, 모델이 유사한 형식으로 추론을 수행하도록 유도하는 방법입니다.

- **예시 프롬프트**:
  ```
  Q: 서울은 대한민국의 수도입니다. 대전은 어느 나라의 도시인가요?
  A: 대한민국

  Q: 파리는 프랑스의 수도입니다. 베를린은 어느 나라의 수도인가요?
  A: 독일

  Q: 도쿄는 일본의 수도입니다. 오타와는 어느 나라의 수도인가요?
  A: 캐나다
  ```

- 장점: 모델의 일반화 능력을 향상시킴
- 단점: 예시의 질과 형식이 성능에 큰 영향을 미침

### 3. Chain-of-Thought (CoT) 추론

**체인 오브 씽크**(Chain-of-Thought)는 다단계 추론을 요구하는 문제에서, 모델이 **중간 추론 단계를 명시적으로 출력**하도록 유도하는 기법입니다. 이는 복잡한 수학 문제나 논리 퍼즐 해결에 효과적입니다.

- **예시 프롬프트**:
  ```
  지수는 사과 5개를 가지고 있었고, 2개를 동생에게 주었다. 지수에게 남은 사과는 몇 개인가?
  생각 과정: 먼저 지수가 가진 사과는 5개입니다. 그 중 2개를 주었으므로, 5 - 2 = 3개가 남습니다.
  답: 3개
  ```

- 연구 결과: CoT를 사용하면 GPT-3과 같은 모델의 수학 문제 해결 정확도가 크게 향상됨 (Wei et al., 2022)

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## 평가 방식

프롬프트 기반 추론의 성능을 평가하기 위해 다음과 같은 지표와 벤치마크가 사용됩니다:

| 평가 기준 | 설명 |
|----------|------|
| 정확도 (Accuracy) | 최종 답이 정답과 일치하는 비율 |
| 추론 일관성 (Reasoning Consistency) | 동일한 문제에 대해 다른 프롬프트 형식에서도 일관된 추론을 수행하는지 |
| 추론 경로의 타당성 | 중간 추론 단계가 논리적으로 타당한지 평가 |
| 로버스트성 (Robustness) | 프롬프트의 표현 방식 변화에 얼마나 민감한지 |

주요 벤치마크:
- **GSM8K**: 초등학생 수준의 수학 문제 8,500개로 구성된 데이터셋
- **ARC (AI2 Reasoning Challenge)**: 과학 문제 기반 추론 평가
- **Big-Bench (Beyond the Imitation Game Benchmark)**: 다양한 추론 과제 포함

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## 응용 사례

### 1. 교육 분야
- 학생의 문제 해결 과정을 모사하거나 피드백 제공
- 예: "다음 방정식을 풀이 단계와 함께 설명하세요: 2x + 3 = 7"

### 2. 고객 지원
- 사용자 질문에 대해 논리적 판단을 거쳐 답변 생성
- 예: "이 제품은 왜 호환되지 않나요?" → 시스템 사양 비교 후 추론

### 3. 의료 보조
- 증상 기반 진단 추론 (주의: 최종 판단은 전문가가 수행해야 함)
- 예: "두통과 발열이 있다면 가능한 원인은 무엇인가요?"

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## 도전 과제와 한계

- ** hallucination(환각)**: 모델이 사실이 아닌 정보를 추론 과정에 포함할 수 있음
- **프롬프트 민감성**: 프롬프트의 미세한 변화가 결과에 큰 영향을 줄 수 있음
- **추론 오류 누적**: 다단계 추론에서 초기 단계의 오류가 최종 답을 왜곡할 수 있음
- **평가의 주관성**: 추론 과정의 타당성 평가가 자동화하기 어려움

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## 참고 자료 및 관련 문서

- Wei, J., et al. (2022). ["Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models"](https://arxiv.org/abs/2201.11903). NeurIPS.
- OpenAI. (2023). "Using chain-of-thought to improve reasoning in language models." *OpenAI Blog*.
- Google Research. (2023). "Beyond Accuracy: Evaluating Reasoning Paths in LLMs."

### 관련 위키 문서
- [[대규모 언어 모델]]
- [[프롬프트 엔지니어링]]
- [[모델 평가 지표]]

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프롬프트 기반 추론은 인공지능 모델의 '생각하는 능력'을 평가하고 활용하는 데 있어 핵심적인 도구입니다. 앞으로의 연구는 보다 정교한 추론 유도 기법과, 추론 과정의 신뢰성과 해석 가능성을 높이는 방향으로 발전할 것으로 기대됩니다.