생성형AI/프롬프트 엔지니어링/Claude AI/Amazon KDP/Google Workspace

  최근 생성형 AI의 발전으로 멀티스텝 추론(Multi-step reasoning) 기능이 크게 향상되었습니다. 이에 따라 사용자가 프롬프트 엔지니어링 기법 중 하나인 CoT(Chain of Thought) 프롬프팅을 직접 적용하여 단계별로 질의를 할 필요성이 줄어들고 있습니다. CoT 프롬프팅은 복잡한 문제를 해결할 때 단계별로 사고 과정을 거치도록 유도하는 기법입니다. 하지만 이를 위해서는 사용자가 CoT 프롬프팅 기법에 대해 잘 이해하고 있어야 하며, 문제를 단계별로 나누어 프롬프트를 직접 설계해야 합니다. 이는 일반 사용자에게는 다소 어려울 수 있습니다. 반면에 PP의 멀티스텝 추론 방식은 사용자가 복잡한 질문을 던지면, 시스템이 내부적으로 이를 하위 질문으로 분해하여 순차적으로 처리한 후 최종 답변을 제시합니다. 따라서 사용자는 CoT 프롬프팅 기법에 대한 전문 지식 없이도 자연스러운 질문만으로 원하는 답변을 얻을 수 있습니다. 즉, CoT 프롬프팅은 사용자의 적극적인 개입과 프롬프트 엔지니어링 능력을 요구하는 반면, PP의 멀티스텝 추론은 이 과정을 자동화하여 사용자 편의성을 대폭 향상시킵니다. 일반 사용자 입장에서는 PP와 같은 방식이 훨씬 더 직관적이고 접근성이 높다고 할 수 있겠습니다. (Perplexity Pro 멀티 스텝 추론 검색의 예)  Chain of Thought(CoT) 프롬프팅과 멀티스텝 추론의 중요성 Chain of Thought(CoT) 프롬프팅과 멀티스텝 추론은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. CoT 프롬프팅은 LLM이 복잡한 문제를 중간 단계로 분해하여 추가적인 계산을 수행할 수 있도록 돕습니다. 이는 산술, 상식, 추론 작업 등 다양한 분야에서 LLM의 성능을 높이는 데 효과적입니다. 특히 전통적인 방법으로는 계산하기 어려운 복잡한 문제에 좋은 접근 방식이 됩니다. 멀티스텝 추론은 CoT의 핵심 개념을 실제 문제 해결에 적용하여, 직관적인 사고 과정을 모방하는 것에 초점을