황금 백과사전 | 사고의 알고리즘(AoT)이란 무엇인가요?

저자: 아이멘 누르, 코인텔레그래프, 편집자: 파이브바트, 골든파이낸스

I. 생각의 알고리즘(AoT) 설명

AoT는 인간의 사고 과정을 모방하여 문제 해결 적응력과 효율성을 높여 AI 추론을 향상시킵니다.

사고의 알고리즘(AoT)은 AI 모델이 사고하고 추론하는 방식을 혁신하는 AI(인공 지능)의 획기적인 접근 방식으로, Microsoft Research에서 개발한 AoT는 복잡한 문제를 해결하기 위해 추론을 강화하는 LLM(대규모 언어 모델)의 새로운 패러다임을 도입합니다. 인간의 사고 과정에 대한 미묘하고 직관적인 이해와 알고리즘에 대한 체계적이고 구조적인 접근 방식이라는 두 가지 장점을 결합하는 것을 목표로 합니다.

AoT는 추론 단계를 통해 LLM을 안내하기 위해 외부 개입에 의존했던 이전의 접근 방식과는 다릅니다. 대신 인간의 사고 패턴을 모방하여 문제 공간을 탐색하는 LLM의 고유한 능력을 활용합니다. 이를 통해 LLM은 상황에 맞게 접근 방식을 동적으로 조정하여 적응력과 효율성을 높일 수 있습니다.

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위 그림은 LLM을 사용하여 추론 문제를 푸는 다양한 전략을 보여줍니다. 기본적인 힌트부터 사고 사슬, 사고 트리, 사고 알고리즘과 같은 보다 복잡한 방법까지의 진행 과정을 보여줍니다. 각 상자는 유망한 아이디어는 녹색, 덜 유망한 아이디어는 빨간색으로 표시되어 LLM을 솔루션으로 안내하는 아이디어를 나타냅니다.

전략은 다음과 같이 설명됩니다.

기본 팁: LLM에게 직접 질문하거나 과제를 부여하세요.

사고의 연쇄(CoT): LLM은 마치 자신의 사고 과정을 설명하듯 최종 답변에 도달하기 전에 일련의 중간 추론 단계를 생성합니다.

사고의 트리(ToT): LLM은 여러 접근 방식을 브레인스토밍하듯 한 번에 여러 추론 경로를 탐색하고 각 경로를 평가하여 가장 유망한 경로를 선택해 계속 진행합니다.

사고의 알고리즘(AoT): CoT와 ToT를 결합하여 알고리즘을 사용하여 보다 체계적이고 효율적인 솔루션 찾기 방법처럼 다양한 추론 경로를 체계적으로 검색하고 평가합니다.

본질적으로 AoT는 인간이 브레인스토밍하고 아이디어를 구체화하여 솔루션에 도달하는 방식과 유사하게 AI 모델이 광범위한 가능성을 탐색할 수 있게 해줍니다. 이 접근 방식은 정확성, 효율성, 유연성 측면에서 이전 접근 방식을 능가하는 광범위한 추론 작업에서 LLM 성능을 향상시킬 수 있는 큰 잠재력을 보여줍니다.

II. AoT는 어떻게 기존 접근 방식보다 성능이 뛰어날까요?

AoT는 추론을 투명하고 효율적이며 적응력 있게 만들어 문제 해결 및 의사 결정에서 기존 모델보다 뛰어난 성능을 발휘함으로써 AI를 혁신합니다.

AoT는 인간이 LLM을 이해하고 활용하는 방식을 근본적으로 변화시키는 AI의 혁신적인 접근 방식입니다. 기존 모델에 비해 AoT의 장점은 기존 LLM의 불투명한 '블랙박스' 특성과 달리, AoT는 모델의 아이디어를 단계별로 분해하여 투명하게 제공하는 변화된 추론 프로세스에서 가장 분명하게 드러납니다.

투명성 외에도 AoT는 LLM의 효율성을 크게 향상시킵니다. 그렇다면 AoT는 어떻게 AI 모델에서 인간의 사고를 모방할까요? 이는 추론 프로세스를 상황에 맞게 동적으로 조정하여 모델이 여러 경로를 탐색하고 덜 유망한 경로를 제거함으로써 이루어집니다. 이러한 역동적이고 인간과 유사한 접근 방식은 기존 모델의 선형적이고 종종 비효율적인 문제 해결 방식과 대조되며, AoT를 사용하면 모델이 복잡한 작업에 적응하고 더 빠르고 정확하게 해결책을 찾을 수 있습니다.

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또한 AoT 증강 모델은 맥락에서 학습하는 능력으로 인해 놀라운 적응력을 보여줍니다. 기존의 LLM은 새로운 정보를 처리하는 데 어려움을 겪고 새로운 작업을 처리하기 위해 재교육이 필요한 경우가 많습니다. 그러나 AoT 모델은 자신의 지식을 일반화하고 큐 자체에 제시된 새로운 정보에 적응할 수 있으므로 실제 시나리오에서 더욱 다양하고 유용합니다.

III. AoT의 실제 적용

AoT는 과학 연구, 소프트웨어 개발, 공급망 최적화, 재무 예측 등 다양한 분야에 혁신을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

과학 연구에서 AoT는 복잡한 생물학적 데이터를 분석하고 잠재적인 치료 표적을 식별하는 데 도움을 주어 신약 및 치료법 발견을 가속화할 수 있습니다.

소프트웨어 개발에서 AoT는 코드 작성 및 디버깅 방식을 혁신할 수 있습니다. 개발자에게 복잡한 코드 구조를 추론하고 잠재적인 오류를 식별하며 최상의 솔루션을 제안할 수 있는 AI 비서를 제공함으로써 AoT는 생산성과 코드 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한 반복적인 작업을 자동화하여 개발자가 업무의 보다 창의적이고 전략적인 측면에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

이러한 특정 애플리케이션 외에도 AoT의 잠재력은 다른 산업과 영역으로 확장됩니다. 공급망 및 물류 최적화부터 재무 예측 및 위험 평가 개선에 이르기까지, 대량의 데이터를 분석하고 인사이트를 생성하는 AoT의 능력은 전반적으로 효율성, 혁신 및 의사 결정을 촉진할 수 있습니다.

IV. AoT의 과제와 한계

AoT는 엄청난 잠재력에도 불구하고 컴퓨팅 비용 증가, 입력 품질에 대한 민감성, 주관적인 평가, 오용 가능성에 대한 윤리적 우려 등 여러 가지 도전에 직면해 있습니다.

AoT는 그 강력한 성능에도 불구하고 도전과 한계가 있습니다. 주요 문제 중 하나는 여러 추론 경로 탐색으로 인한 계산 비용의 잠재적 증가입니다.

또한 문맥 학습과 사고 사슬 단서에 의존하는 AoT는 제공된 예제의 품질과 관련성에 민감할 수 있으며, 예제가 잘못 선택되거나 불충분할 경우 전반적인 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

또한 인간과 유사한 추론의 내재된 주관성 때문에 AoT 성능을 평가하는 것은 까다로울 수 있습니다. 문제를 해결하는 데는 여러 가지 효과적인 방법이 있을 수 있기 때문에 그 결과를 인간의 추론과 비교하면 항상 명확한 답이 나오지 않을 수 있습니다.

이 때문에 다양한 영역과 업무에서 AoT의 효과를 평가하기 위한 표준화된 지표를 설정하기가 어렵습니다. 또한 AoT를 적절히 제어하지 않으면 오해의 소지가 있거나 유해한 콘텐츠를 생성하는 데 악용될 수 있으므로 윤리적으로 사용하는 것이 중요합니다.

V. AoT 구현의 윤리적 고려 사항 및 과제

AoT 구현과 관련된 윤리적 문제에는 잠재적인 오용, 편향된 결과, 책임 문제, 투명성 및 해석 가능성의 필요성 등이 있습니다.

AoT 구현에는 상당한 윤리적 고려 사항과 도전 과제가 있습니다. 가장 큰 문제는 심각한 위조나 선전과 같이 오해의 소지가 있거나 유해한 콘텐츠를 생성하는 데 AoT가 사용될 수 있는 오용의 가능성입니다. 인간의 추론을 모방하는 능력은 실제 인간의 결과물과 구별하기 어려운 콘텐츠를 만드는 데 사용될 수 있으며, 이는 잠재적인 속임수와 조작으로 이어질 수 있습니다.

또 다른 과제는 책임과 의무의 문제입니다. AoT가 의사결정 프로세스에 더욱 통합됨에 따라 AoT 기반 시스템의 행동과 결과에 대한 책임이 누구에게 있는지에 대한 의문이 제기됩니다. AoT 모델이 부정적인 결과를 초래하는 결정을 내릴 경우 개발자, 사용자 또는 모델 자체 중 누구에게 책임이 있을까요? 책임 소재를 정의하고 AoT 사용에 대한 명확한 윤리적 지침을 수립하는 것은 남용을 방지하고 책임감 있는 배포를 보장하는 데 매우 중요합니다.

또한 투명성과 해석 가능성은 AoT 시스템에 대한 신뢰와 이해를 구축하는 데 매우 중요합니다. 그러나 AoT 추론 프로세스의 복잡성으로 인해 특히 복잡하거나 미묘한 문제를 다룰 때 그 결정을 설명하고 해석하기가 어렵습니다. AoT 모델이 결정에 대해 명확하고 이해하기 쉬운 설명을 제공할 수 있도록 하는 것은 투명성과 책임성을 보장하고 잠재적인 오용이나 의도하지 않은 결과를 방지하는 데 매우 중요합니다.

VI. AoT의 미래

AoT는 언어 이해를 발전시키고 문제 해결을 혁신하며 의사 결정을 강화하는 동시에 윤리적 고려 사항을 강조함으로써 AI를 혁신할 것으로 기대됩니다.

AoT의 미래는 유망하며 다양한 영역에서 AI와 그 응용 분야의 지형을 재편할 잠재력을 가지고 있습니다. 연구가 진행되고 기술이 발전함에 따라 향후 몇 년 동안 여러 가지 흥미로운 발전을 기대할 수 있습니다. 첫째, AoT는 자연어 이해와 생성 작업에서 상당한 개선을 가져올 것으로 예상됩니다.

또한 AoT는 산업 전반의 문제 해결 및 의사결정 프로세스를 혁신할 것으로 예상됩니다. AI 모델이 다양한 추론 경로를 탐색하고 전략을 동적으로 조정할 수 있게 함으로써 AoT는 기존 알고리즘의 범위를 벗어났던 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

AoT의 미래는 기술 발전뿐만 아니라 이 강력한 도구의 윤리적이고 책임감 있는 사용에 관한 문제이기도 합니다. AoT가 우리 삶에 더욱 통합됨에 따라 편견, 투명성, 책임 문제를 해결하여 이 기술이 사회 전체에 혜택을 줄 수 있도록 하는 것이 중요합니다.