정의

Chain-of-Thought — 프롬프트 말미에 "이 문제를 단계별로 천천히 생각해줘 (Let's think step by step)" 한 줄을 추가하는 것만으로 LLM 의 추론 능력 이 극적으로 향상되는 기법. 2022 Google Research 논문에서 발표 후 concept/prompt-engineering 의 대표 기법 으로 자리.

메커니즘

AI 에게 즉각적인 최종 결론 을 강요하지 않고, 내부적인 중간 추론 과정 을 텍스트로 출력 (Unrolling) 하게 함으로써 연산의 깊이 를 확보하는 원리.

사용 시점

• 수학·계산 문제
• 다단계 논리 문제
• 의사결정 트리
• 코드 디버깅 (어디서 잘못됐는가 추적)

본 강의에서의 위치

Don't (오해 금지)

• ❌ CoT 가 모든 문제 에 좋다 — 단순 사실 질문에는 불필요한 토큰 낭비
• ❌ "step by step" 만 쓰면 충분 — 한국어 "단계별로 천천히 생각해줘" 도 동등 효과
• ❌ 추론 모델 (GPT-o1·Claude Reasoning 등) 에서도 별도 필요 — 이미 내장

발전 형태

• Zero-shot CoT — 예시 없이 한 줄만
• Few-shot CoT — 예시 1~3 개 + 추론 과정 함께 기록
• Self-Consistency — 여러 번 CoT 실행 후 다수결
• Tree-of-Thought — CoT 의 분기 형태

비고

• 본 강의 비기너 (synthesis/c5-beginner-entry) 첫 주 실습 권장 도구
• 반말 + CoT 가 정확도 추가 상승 (영상 출처 — 흥미 사실)