LLM – GPT는 과연 추론을 어떻게 할까?

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1. GPT의 추론 기능은 어떻게 동작할까?

기본적으로, GPT는 기계적으로 “추론”을 하는 것이 아니라, 학습한 데이터를 바탕으로 가장 적절한 답변을 확률적으로 예측하는 것.
그러나 이 과정에서 단순한 문장 생성이 아닌, 패턴 인식 + 논리적 연결을 통해 복잡한 답변을 만들 수 있음.
즉, GPT의 추론 기능은 크게 3단계로 볼 수 있음.

(1) 학습된 패턴을 기반으로 논리적 관계를 찾음

  • GPT는 대량의 텍스트 데이터를 학습하면서 원인 → 결과, 질문 → 답변, 문제 → 해결책 같은 패턴을 자동으로 학습함.
  • 예를 들어, “A 때문에 B가 일어난다”라는 패턴이 데이터에 많이 포함되어 있으면, A를 주었을 때 B를 예측하는 능력이 자연스럽게 향상됨.
  • 이것이 GPT가 기본적인 논리적 연관성을 인식하는 방식

(2) 단어와 문장 간의 의미적 연결을 강화함

  • GPT는 단어 단위로 추론하는 것이 아니라, 문맥(Context) 속에서 의미적 연결을 찾음.
  • 예를 들어, “사과는 빨갛고, 바나나는?” 이라는 질문이 주어지면,
    • GPT는 “사과 → 색깔 → 빨강”
    • “바나나 → 색깔 → 노랑”
    • 이런 패턴을 학습했기 때문에 **”노랑”**이라는 답변을 예측할 수 있음.
  • 즉, 개별적인 단어가 아니라, 문맥 속에서 연관성을 분석하는 능력을 가짐.

(3) 단계별로 논리적 사고를 확장함 (Chain-of-Thought, COT)

  • 최신 GPT 모델(GPT-4)에서는 “단계별 추론(Chain-of-Thought, COT)” 기법을 활용함.
  • 이는 단순한 답변을 내놓는 것이 아니라, 여러 단계로 논리를 전개하여 문제를 해결하는 방식이야.
  • 예를 들어, 수학 문제를 풀 때,
    • (1단계) 문제를 분석하고 필요한 정보를 추출
    • (2단계) 중간 계산 과정 수행
    • (3단계) 최종 답변 도출
    • 이런 방식으로 문제를 해결함.

2. ChatGPT가 실제로 추론하는 예시

이제 실제로 ChatGPT가 추론하는 방식을 예제와 함께 살펴보자.

(1) 논리적 패턴을 활용한 추론

질문

“어떤 사람이 매일 아침 커피를 마시는데, 어느 날 커피를 마시지 않았다면 무엇이 달라졌을 가능성이 있을까?”

🤖ChatGPT의 추론 방식

  1. “매일 아침 커피를 마신다” → 일종의 습관(pattern)
  2. “어느 날 커피를 마시지 않았다” → 일상적인 패턴이 깨짐
  3. 가능한 이유들을 논리적으로 정리:
    • 그 사람이 아팠을 가능성이 있다.
    • 커피를 살 시간이 없었을 수 있다.
    • 커피를 끊으려고 결심했을 수도 있다.
    • 커피가 떨어졌을 수도 있다.

➡ 이처럼, GPT는 단순한 단어 연결이 아니라, 논리적으로 가능한 이유를 도출해낼 수 있음.

(2) 단계별 사고(Chain-of-Thought)를 활용한 복잡한 추론

❓ 질문

“어떤 사람이 농구 경기에서 30점을 넣었는데도 팀이 졌다면, 무엇이 문제였을 가능성이 있을까?”

🤖 ChatGPT의 추론 방식

  1. “농구 경기에서 30점을 넣었다” → 개인의 경기력이 뛰어났을 가능성이 높음
  2. “팀이 졌다” → 다른 요인들이 경기에 영향을 미쳤을 가능성이 있음
  3. 가능한 시나리오들:
    • 팀원들이 상대적으로 낮은 득점을 기록했다.
    • 상대 팀이 훨씬 더 많은 점수를 넣었다.
    • 수비가 약해서 실점을 많이 했다.
    • 경기 후반에 실책이 많았다.

➡ 여기서 GPT는 단순히 “팀이 졌다”는 정보를 보고 답을 내는 것이 아니라, 농구 경기의 전형적인 패턴을 학습했기 때문에 “질 가능성이 높은 이유”를 논리적으로 도출하는 것.

3. ChatGPT의 추론 기능이 발전한 이유

그렇다면, 이전 GPT-3와 비교했을 때, 왜 ChatGPT(GPT-4)는 더 뛰어난 추론 기능을 가질까?
여기에는 몇 가지 중요한 요소가 있어.

(1) Chain-of-Thought (COT) 학습 기법 도입

  • 기존 GPT-3는 한 번에 답을 생성하는 방식이었음.
  • 하지만 GPT-4에서는 “논리적 단계를 거쳐 문제를 해결하는” Chain-of-Thought (COT) 기법을 적용함.
  • 즉, “바로 답을 내기보다는 중간 과정까지 생각하고 답을 생성“하는 방식이 추가됨.

(2) Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • ChatGPT는 사람들이 선호하는 답변을 학습하는 RLHF 기법을 사용함.
  • 즉, 인간이 평가한 “좋은 추론 vs. 나쁜 추론” 데이터를 기반으로 더 정교한 논리를 학습함.

(3) 더 많은 학습 데이터와 파라미터 확장

  • GPT-4는 이전보다 훨씬 더 많은 데이터로 학습되었고, 복잡한 패턴을 더 잘 이해할 수 있음.
  • 따라서 더 깊이 있는 추론이 가능해짐.

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