추론(Inference)의 정의
LLM에서 **추론(Inference)**은 학습된 모델이 새로운 입력(프롬프트)에 대해 적절한 출력을 생성하는 과정이다. 학습 단계에서 습득한 지식과 패턴을 활용하여 문맥에 맞는 응답을 만들어낸다.
추론의 작동 원리
기본 과정
- 입력 처리: 사용자의 프롬프트를 토큰으로 분할하고 임베딩으로 변환
- 문맥 이해: 입력의 의미와 문맥을 파악
- 지식 활용: 학습된 데이터에서 관련 패턴과 정보를 찾아 활용
- 출력 생성: 다음 토큰을 예측하며 응답을 생성
예시
사용자가 "파리의 에펠탑은 언제 완공되었나요?"라고 질문하면:
- LLM은 학습 데이터에서 에펠탑 관련 정보를 찾음
- 문맥을 이해하고 관련 지식을 연결
- "에펠탑은 1889년에 완공되었습니다."와 같은 답변을 생성
추론 모델의 종류
1. 일반 추론 모델
기본적인 질문-답변, 텍스트 생성, 번역 등의 작업을 수행한다. 대부분의 LLM이 이에 해당한다.
2. 체인 오브 사고(Chain-of-Thought, CoT) 추론
복잡한 문제를 단계별로 나누어 해결하는 추론 방식이다. 중간 단계를 명시적으로 보여주며 최종 답변에 도달한다.
예시:
문제: 한 상자에 사과가 5개 있고, 다른 상자에 사과가 3개 있다. 총 몇 개인가?
일반 추론: 8개
CoT 추론:
1단계: 첫 번째 상자에 사과 5개
2단계: 두 번째 상자에 사과 3개
3단계: 5 + 3 = 8
답: 총 8개
3. 트리 오브 사고(Tree-of-Thought, ToT) 추론
여러 가능한 추론 경로를 탐색하며 최적의 답을 찾는 방식이다. 각 단계에서 여러 후보를 생성하고 평가한다.
4. 자가 일관성(Self-Consistency) 추론
같은 문제에 대해 여러 번 추론을 수행하고, 가장 일관된 답을 선택하는 방식이다.
추론의 한계
1. 논리적 추론의 제한
- LLM은 통계적 패턴 학습에 기반하므로 진정한 논리적 추론에는 한계가 있다
- 복잡한 수학 문제나 논리 퍼즐에서 오류가 발생할 수 있다
- 메타의 AI 수석 과학자 얀 르쿤은 "LLM이 인간처럼 추론하고 계획하는 능력에 도달하지 못할 것"이라고 언급
2. 환각(Hallucination)
- 학습 데이터에 없는 정보를 마치 사실인 것처럼 생성할 수 있다
- 확신 있게 잘못된 정보를 제공할 수 있다
3. 문맥 길이 제한
- 입력 토큰 수에 제한이 있어 긴 문맥을 모두 고려하지 못할 수 있다
- 대화가 길어지면 초반 정보를 잊어버릴 수 있다
4. 계산 능력의 부족
- 복잡한 수학 계산이나 정확한 수치 연산에 취약하다
- 단순한 산술 연산도 실수할 수 있다
추론 성능 향상 방법
1. 프롬프트 엔지니어링
- 명확하고 구체적인 지시사항 제공
- 예시를 포함한 Few-shot Learning
- 단계별 사고 과정을 요청하는 CoT 프롬프트
2. 온도(Temperature) 조정
- 낮은 온도(0.1~0.3): 일관되고 결정적인 답변
- 높은 온도(0.7~1.0): 창의적이고 다양한 답변
3. 체인 오브 사고 활용
복잡한 문제를 단계별로 나누어 해결하도록 프롬프트를 구성한다.
4. 검증 및 필터링
- 생성된 답변의 사실 확인(Fact-checking)
- 여러 번 추론하여 일관성 확인
- 외부 지식 베이스와의 검증
보안 고려사항
LLM 추론 결과를 신뢰하고 사용할 때 다음 사항을 고려해야 한다:
- 출력 검증: 생성된 내용을 충분히 검증하지 않고 다른 시스템에 전달하면 보안 취약점이 발생할 수 있다
- 프롬프트 인젝션: 악의적인 프롬프트로 모델을 조작할 수 있다
- 서비스 거부 공격: 복잡한 추론 요청으로 시스템 부하를 유발할 수 있다
실제 활용
적합한 작업
- 텍스트 요약 및 생성
- 번역
- 간단한 질문-답변
- 코드 생성 및 설명
- 창의적 글쓰기
부적합한 작업
- 정확한 수학 계산
- 사실 확인이 중요한 정보 제공
- 복잡한 논리적 추론이 필요한 문제
- 실시간으로 변하는 정보 처리
결론
LLM의 추론은 강력한 도구이지만 한계가 있다. 적절한 프롬프트 엔지니어링과 검증 과정을 통해 추론 성능을 향상시킬 수 있으며, 모델의 한계를 이해하고 적절한 용도에 활용하는 것이 중요하다.