[발표자] 김서연 (seoyeonk@sookmyung.ac.kr)
[논문 제목] The Potential of CoT for Reasoning: A Closer Look at Trace Dynamics
[저자] Gregor Bachmann, Yichen Jiang, Seyed Mohsen Moosavi Dezfooli, Moin Nabi
[Review] The Potential of CoT for Reasoning: A Closer Look at Trace Dynamics
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6 responses to “[Review] The Potential of CoT for Reasoning: A Closer Look at Trace Dynamics”
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모델의 chain-of-thought가 실제 모델 내부의 계산 과정을 그대로 반영하는 것은 아닐 수도 있다는 생각을 저도 종종 해왔던 것 같습니다. 모델이 실제로 추론을 수행하고 있다기보다는, 단지 추론하는 것처럼 보이는 텍스트를 생성하는 것 아닐까 하는 의문이 들었기 때문입니다. 기존 연구에서도 CoT 설명이 모델의 실제 내부 계산과 일치하지 않을 수 있다는 결과가 보고된 바 있습니다. 이 논문은 이러한 가능성을 부정하지 않으면서도, CoT가 단순한 설명 텍스트에 그치는 것이 아니라 실제 문제 해결 과정에서 중요한 역할을 할 수 있다는 점을 보여준다는 점이 흥미로웠습니다.
다만 결과만 놓고 보면 다소 의아하게 느껴지는 부분도 있었습니다. reasoning model이 더 많은 CoT를 생성하며 추론 과정을 상세히 전개한다고 해서 반드시 더 안정적으로 문제를 해결하는 것은 아닌 것처럼 보였기 때문입니다. 논문에서 제시된 potential 분석을 보면 reasoning 과정이 점진적으로 정답에 가까워지는 구조라기보다는, 중간에 reasoning tangent나 실패 경로가 반복적으로 등장하면서 오히려 성능이 떨어지기도 한다는 점이 인상적이었습니다. 이로 인해 직관적으로 생각했던 “더 많은 reasoning이 더 좋은 성능으로 이어질 것이다”라는 가설이 항상 성립하는 것은 아닐 수도 있겠다는 생각이 들었습니다.
한편 논문에서 특히 흥미롭게 느껴졌던 부분은 reasoning insights 개념이었습니다. 특정 단계에서 핵심 아이디어가 등장하면 이후 정답에 도달할 확률(potential)이 크게 상승한다는 점이 매우 인상적이었습니다. 또한 이러한 reasoning insight가 다른 모델에게도 전달될 수 있다는 결과 역시 흥미로웠습니다. 즉, 강한 모델이 생성한 CoT의 일부만 제공하더라도 더 약한 모델의 문제 해결 능력이 크게 향상되는 현상이 관찰되었습니다.
이 지점을 세라 언니가 리뷰했던 논문과 연결해서 생각해보면 흥미로운 상상을 해볼 수도 있을 것 같습니다. 만약 여러 에이전트들이 각자 문제를 풀다가 발견한 reasoning insights를 서로 공유할 수 있다면, 개별 에이전트가 단독으로는 해결하지 못했던 문제들도 집단적으로 해결할 수 있게 되지 않을까 하는 생각이 들었습니다. 즉 단순히 답을 공유하는 것이 아니라 문제를 해결하게 만든 핵심 reasoning step이 공유된다면, 에이전트 집단의 문제 해결 능력이 훨씬 빠르게 확장될 가능성이 있을 것 같습니다.
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이 연구에서 특히 흥미로웠던 점은 CoT를 단순한 추론 과정으로 보는 것이 아니라 각 단계가 실제로 정답에 얼마나 기여하는지를 potential이라는 정량적 개념으로 분석했다는 점입니다. 이를 통해 CoT 내부에도 실제로 유의미한 추론 단계와 late spike같이 그렇지 않은 단계가 구분된다는 점이 명확해졌고, CoT가 항상 일관된 논리적 흐름을 보장하지 않는다는 사실을 보여준다는 점에서 의미가 크다고 생각합니다.
특히 late spike 현상에 대한 해석은 CoT에 대한 기존 인식을 다시 생각하게 만드는 부분이었습니다. CoT는 일반적으로 단계적인 추론을 통해 정답에 도달하는 방식으로 이해되지만, 이 연구에서는 이전 단계의 추론과 무관하게 마지막에 정답이 생성되는 경우도 CoT의 한 형태로 포함하는 것으로 이해할 수 있었습니다. 이는 CoT가 반드시 “논리적으로 축적되는 추론”이 아니라, 겉으로는 추론 형식을 따르지만 실제로는 내부적으로 비연속적인 생성 과정일 수도 있음을 시사하는 것 같습니다.
이러한 관점에서 보면 CoT를 단순히 생성된 텍스트 흐름으로 정의할 것인지, 아니면 실제로 유효한 추론 기여를 하는 과정으로 제한할 것인지에 대한 개념적 재정의가 필요하다고 느껴지기도 하였습니다. 또한, late spike를 CoT에 포함시키는 이유는 모델의 실제 동작을 있는 그대로 분석하기 위한 것으로 보이지만, 향후 연구에서는 이러한 비기여적 CoT를 어떻게 걸러내거나 개선할 것인지도 중요한 문제로 이어질 수 있다고 생각합니다.
좋은 논문 리뷰 감사합니다.
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우선 CoT를 분석하기 위해 여러 개념을 도입해 살펴본 점을 통해 새로운 인사이트를 얻을 수 있었다고 느꼈습니다. 특히 late spike를 통해 LLM이 실제 추론이 아니라 일종의 찍기로 정답에 도달하는 경우까지 분석에 포함했다는 점이 인상적이었습니다. 이 부분을 보면서 마지막에 언급해주신 내용을 바탕으로 생각해보게 되었는데 만약 이러한 찍기가 반복적으로 나타나며 지속적으로 정답으로 이어진다면, 그것 또한 일종의 추론 능력으로 볼 수 있지 않을까라는 생각이 들었습니다.
또한 CoT의 성능이 전이될 수 있다는 점과, CoT가 항상 도움이 되는 것이 아니라 일부 구간에서는 오히려 성능을 저하시킬 수 있다는 점도 흥미로웠습니다. 해당 연구에서는 최적화를 통해 전체 포텐셜 커브가 상승하는 방향으로 보정되었는데, 이와 별개로 불필요하거나 해로운 추론 단계를 사전에 식별하고 제거하는 방법도 가능할지 궁금해졌습니다. 또한 이러한 포텐셜 감소 구간을 실시간으로 감지하여 추론을 수정하거나 중단하는 방식으로 개선할 수 있을지에 대해서도 궁금합니다.
개인적으로 이번 연구가 매우 흥미로워서, 관련 후속 연구들을 더 찾아보고 싶다는 생각이 들었습니다. 좋은 리뷰 감사합니다!
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CoT의 어느 부분이 실제로 정답에 기여하는지 potential이라는 개념을 도입하여 분석하고 찾아간다는 점에서 새로운 관점의 논문 주제라고 느껴졌습니다. 특히, late spike와 같이 오랫동안 0에 가까운 상태를 유지하다가 우연하게 정답을 맞추고, 나중에는 또 찍어서 맞췄다고 사실대로 밝히는 부분이 흥미롭게 느껴졌습니다. CoT가 항상 추론의 과정이기보다는 추론과 무관하게 정답에 도달할 수 있다는 점이 신기했고 한편으로는 CoT도 이렇게 되면 신뢰가 가능한가? 하는 의문도 들었습니다.
또한, reasoning tangent가 추론 모델에서 더 자주 발생한다는 정량 결과를 보면서 기술이 인간과 비슷한 면이 있구나 하는 생각이 들었습니다. 추론 모델이 더 많이 생각할수록 정답에 가까워진다는 고정 관념을 벗어나게 해주었고, 한편으로는 사람도 과하게 생각할수록 처음의 생각이나 기억에서 벗어나 잘못된 방향으로 사고가 확장되거나 왜곡되는 경우가 있는데 이러한 현상이 모델의 추론 과정에서도 비슷하게 나타나는구나 하면서 흥미롭게 들었습니다. 좋은 논문 리뷰 감사합니다.
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먼저, 랭체인 스터디를 함께 진행하고 있는 입장으로서 더 의미있는 영상인 것 같아 감사하다는 말씀을 드리고 싶습니다. CoT에 대해 자세하게 알아보는 계기가 되었을 뿐만 아니라 관련 논문들은 저희 연구 분야와 조금 거리감이 있다고 생각해왔는데, 이번 기회로 이러한 주제의 논문들도 가끔 찾아보면 좋을 것 같다는 생각이 들어 여러모로 저에게 의미가 있는 영상이 될 것 같습니다.
저는 모델의 추론을 일정 단위로 분리하여 정답에 대한 기여도를 파악하고자 한 관점 자체가 흥미로웠습니다. 추론의 흐름을 분석한다는 점에서 에이전트의 로그를 해석하는 과정과 유사하다고 느껴졌고 XAI 개념과도 어느 정도 맞닿아 있는 접근이라는 생각이 들어 더 흥미롭게 느껴졌습니다.
개인적으로 정답을 찍기도 하고 정답에 가까워지다가 멀어지기도 하는 모습, overthinking을 하면 Reasoning Tangents와 같은 과부화가 발생하는 모습이 실제로 인간이 수학 문제를 풀 때 보이는 모습과 매우 유사하다는 생각이 들어 재미있었습니다!
좋은 논문 리뷰 감사합니다.
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CoT를 단순히 잘 되는 걸 보는게 아니라, 실패 양상까지 같이 보려는 시도를 가진 연구라 인상적이었습니다. 기존에는 CoT가 단계적으로 reasoning을 계산한다고 막연히 생각했었는데, Proposition 1이 실제로는 깨진다는 점이 흥미로웠습니다. 실험 결과에서 나타난 Reasoning jumps와 tangents 구분도 재밌는 포인트였던 것 같습니다. 모든 토큰이 정답에 기여하는 게 아니라, 오히려 성능을 악화시키는 토큰도 있다는 점이 와닿았습니다. 특히 reasoning 모델에서 tangents가 더 자주 발생한다는 결과는 추론 모델이 항상 더 좋은 reasoning 결과를 내놓을 것이라는 막연한 가정을 다시 생각하게 만드는 부분이었습니다. 가장 기억에 남는건 아무래도 reasoning insight의 transferability인데요, CoT의 일부만으로도 약한 모델의 성능을 끌어올려줄 수 있다는 점은 orchestration에도 활용해볼 수 있을 것 같고, 추론 자체보다 중요한 건 특정 구간의 정보일 수도 있다는 해석도 가능해보여서 흥미로웠습니다. 전체적으로 보면 이 연구는 단순히 CoT의 효과를 보는 게 아니라, 어떤 reasoning이 실제로 도움이 되는지, 또 어떤 토큰이 오히려 해로울 수 있는지 구분했다는 점에서 의미가 큰 것 같습니다. 좋은 영상 감사합니다.
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