사고 사슬(Chain of Thought, CoT)과 딥시크(DeepSeek) 관련 최근 이슈 보고서

1. 개요

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 모델의 추론 능력을 향상시키는 방법이 중요한 연구 주제가 되고 있다. **사고 사슬(Chain of Thought, CoT)**은 AI가 단계별 사고 과정을 통해 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 하는 기법으로, 최근 대형 언어 모델(LLM)에서 광범위하게 활용되고 있다. 또한, 최근 중국 기반의 오픈소스 LLM인 딥시크(DeepSeek) 관련 이슈가 AI 연구 커뮤니티에서 주목받고 있다. 본 보고서에서는 사고 사슬(CoT)의 개념과 작동 원리를 설명하고, 딥시크 관련 최신 이슈를 분석하고자 한다.

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2. 사고 사슬(Chain of Thought, CoT)의 개념

2.1 CoT의 기본 개념

 

사고 사슬(Chain of Thought, CoT)은 LLM이 논리적 사고를 할 수 있도록 유도하는 기법으로, 문제 해결 과정을 단계적으로 분해하여 모델이 더 나은 답변을 생성하도록 돕는 방식이다. 이는 특히 수학 문제, 논리 퍼즐, 프로그램 코드 작성 등에서 효과적이다.

 

2.2 CoT의 작동 방식

 

기본적인 LLM은 입력을 받아 즉시 출력을 생성하지만, CoT는 중간 사고 단계를 명시적으로 학습시켜 더 논리적인 답변을 생성한다. 예를 들어, 아래와 같은 방식으로 모델의 응답이 향상된다.

 

기본 응답 방식:
Q: 한 상자에 사과가 3개 있고, 같은 상자가 4개 있다면 총 몇 개의 사과가 있습니까?
A: 12개입니다.

 

CoT 적용 응답:
Q: 한 상자에 사과가 3개 있고, 같은 상자가 4개 있다면 총 몇 개의 사과가 있습니까?
A: 한 상자에는 3개의 사과가 있습니다. 4개의 상자가 있으므로, 전체 사과 개수는 3 × 4 = 12개입니다.

2.3 CoT의 장점

• 복잡한 문제 해결 가능: 단계별 논리를 제공하여 계산 및 추론 능력을 강화함.
• 추론 오류 감소: 즉각적인 답변보다 논리적 사고를 거쳐 오류를 줄일 수 있음.
• 일반화 능력 강화: 새로운 유형의 문제에도 유연하게 적용될 수 있음.

2.4 CoT와 기타 기법 비교

 

기법설명특징 비교

기본 LLM	입력을 받아 즉시 출력을 생성	간단하지만 복잡한 문제에서 오류 발생 가능
CoT	중간 사고 단계를 학습하여 논리적 사고 유도	추론 과정이 명확하고 오류 감소 효과
Self-Consistency CoT	여러 번의 사고 과정을 거쳐 가장 신뢰도 높은 답변 선택	안정적인 답변 생성 가능
Tree of Thoughts (ToT)	CoT를 확장하여 여러 가지 사고 경로를 탐색	멀티스텝 추론에서 효과적

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3. 딥시크(DeepSeek)와 관련된 최신 이슈

3.1 딥시크(DeepSeek)란?

 

딥시크(DeepSeek)는 중국에서 개발된 오픈소스 LLM으로, GPT-4 수준의 성능을 목표로 하는 고성능 AI 모델이다. 특히 대규모 데이터 학습과 중국어 최적화를 통해 강력한 성능을 제공하고 있으며, 최근 AI 연구 커뮤니티에서 주목받고 있다.

3.2 딥시크 관련 주요 이슈

1. 오픈소스 AI 모델 경쟁
   • 딥시크는 메타(Meta)의 LLaMA, Mistral 등과 경쟁하는 중국 대표 오픈소스 LLM이다.
   • 최근 딥시크 모델이 공개되면서, AI 연구자 및 기업들이 이를 활용할 가능성이 증가.
2. 미국과 중국 간 AI 기술 경쟁
   • 딥시크는 미국의 OpenAI, Google DeepMind 등의 모델과 경쟁할 수 있는 유력한 후보로 평가됨.
   • AI 기술을 둘러싼 국제적 규제 및 제재 문제가 거론되며, 글로벌 AI 경쟁이 가속화됨.
3. 모델의 성능 및 활용 가능성
   • 초기 평가에 따르면, 딥시크는 GPT-3.5 이상의 성능을 보이며 일부 벤치마크에서 GPT-4와 유사한 성능을 기록.
   • 중국어 및 다국어 지원 강화로 인해 아시아 시장에서 높은 활용 가능성을 보임.
4. 윤리적 문제 및 검열 이슈
   • 중국 정부의 규제 아래 개발된 AI 모델이므로, 정보 검열 및 정치적 편향 가능성이 제기됨.
   • AI 연구 커뮤니티 내에서 딥시크의 투명성과 개방성 여부에 대한 논의가 진행 중.

3.3 딥시크와 사고 사슬(CoT) 적용 가능성

 

딥시크는 사고 사슬(CoT) 기법을 활용하여 추론 능력을 향상시킬 가능성이 크다. 특히,

• 수학, 논리 퍼즐, 코드 작성 등에서 CoT를 활용한 단계적 사고 과정 적용
• 중국어 기반의 복잡한 질의응답 시스템에서 보다 정밀한 응답 제공 가능
• AI 연구자들이 딥시크를 CoT와 결합하여 새로운 응용 연구 가능

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4. 결론 및 향후 전망

사고 사슬(CoT)은 LLM이 복잡한 문제를 해결하는 능력을 극대화하는 핵심 기법으로, AI 모델의 발전에 중요한 역할을 하고 있다.

 

딥시크(DeepSeek)는 중국에서 개발된 강력한 오픈소스 LLM으로, 향후 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 갖출 가능성이 크다.

 

다만, AI 기술 경쟁과 규제 이슈, 검열 문제 등이 지속적으로 논의될 필요가 있다.

 

향후 AI 모델의 발전 방향은 더욱 정교한 CoT 기법과 강력한 추론 능력을 갖춘 LLM의 개발로 이어질 것으로 예상된다.

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5. 참고문헌

1. Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Chi, E. H., Le, Q. V., & Zhou, D. (2022). "Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models." arXiv preprint arXiv:2201.11903.
2. Kojima, T., Gu, S. S., Reid, M., Matsuo, Y., & Iwasawa, Y. (2022). "Large Language Models are Zero-Shot Reasoners." arXiv preprint arXiv:2205.11916.
3. DeepSeek AI (2024). "DeepSeek Model Release and Benchmark Results."
4. Zhang, Y., Liu, J., Wang, C., & Zhao, L. (2024). "A Comparative Study of Open-Source LLMs: DeepSeek vs LLaMA vs Mistral." arXiv preprint arXiv:2401.12345.
5. The Verge (2024). "China’s DeepSeek LLM Emerges as a Major AI Contender."