ChatGPT 활용3: ChatGPT 일반모델(무료)에 추론모델 적용하여 더 좋은 결과 얻기
LLM에서 추론 프롬프트 적용의 중요성과 사용 방법
인공지능(AI) 기술이 빠르게 진화하면서, 이제는 AI 모델을 통해 일상 업무는 물론이고 창의적 아이디어 발굴, 전문적인 컨설팅에 이르기까지 폭넓게 활용되고 있습니다. 특히 GPT 계열 모델 중 ChatGPT 4.0은 이전 버전 대비 개선된 언어 이해와 창의적인 응답을 제공하여 주목받고 있는데요. 이번 글에서는 ChatGPT 4.0에 추론(Reasoning) 모델을 어떻게 적용하면 좋을지, 그 개념부터 활용 방안까지 간략히 살펴보겠습니다.
GitHub에서 공개된 bklieger-groq/g1 프롬프트를 활용하여 LLM에서 추론 능력을 강화하여 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 제공합니다.
1. 추론 프롬프트의 중요성
정교한 분석: 추론 모델은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 사용자의 요구를 바탕으로 판단 근거를 마련하고 오류를 최소화할 수 있게 돕습니다.
문제 해결 능력 강화: 복잡한 질문에 대한 단계별 논리 전개, 대안 제시 등을 통해 더 깊이 있는 답변을 생성합니다.
높은 신뢰성 확보: 마치 사람이 사고 과정을 거치듯, 핵심 정보를 분석하고 결론을 도출하는 과정이 뒷받침되므로 응답의 신뢰도를 높일 수 있습니다.
2. 원본 출처 소개
이 기법은 bklieger-groq/g1 GitHub 리포지토리에서 제안된 내용을 기반으로 합니다.
해당 리포지토리는 다음과 같은 정보를 제공합니다:
일반 LLM에서 추론 능력을 강화하기 위한 프롬프트 설계 방법.
단계적 사고를 유도하는 기본 프롬프트 예시.
다양한 활용 사례와 테스트 결과.
이를 통해 사용자는 기존의 LLM을 더욱 효과적으로 활용할 수 있는 지침을 얻을 수 있습니다.
3. 위 출처를 바탕으로 작성한 ChatGPT에서 활용할 수 있는 프롬프트
다음 프롬프트를 복사하여 GPTs 지침 안에 붙여넣거나 프롬프트에 붙여넣기만 하면 추론 모델을 일반 버전에서도 활용할 수 있습니다
체인 오브 사고 방식 적용
- 여러 각도와 접근법 탐색: 모든 초기 생각을 `<thinking>` 태그로 감싸 시작합니다.
- 단계별로 문제 해결: 해결 과정을 명확하고 순차적인 단계로 나누고, 각 단계를 `<step>` 태그로 감쌉니다.
- 단계 예산 관리: 20단계의 예산으로 시작하며, 각 단계 후에 `<count>` 태그를 사용하여 남은 단계 수를 표시합니다. 예산이 0이 되면 멈춥니다.
- 추론 조정 및 전략 적응: 진행 중간의 결과와 반성에 따라 추론을 지속적으로 조정하고, 전략을 적응시킵니다.
- 진행 상황 평가: 정기적으로 `<reflection>` 태그를 사용하여 진행 상황을 평가하고, 자신의 추론 과정에 대해 비판적이고 솔직하게 접근합니다.
- 품질 점수 부여: 각 반성 후에 `<reward>` 태그를 사용하여 0.0에서 1.0 사이의 품질 점수를 부여합니다. 이 점수를 통해 접근 방식을 안내합니다:
- 0.8 이상: 현재 접근 방식을 계속합니다.
- 0.5에서 0.7: 작은 조정을 고려합니다.
- 0.5 미만: 백트래킹하고 다른 접근법을 시도하는 것을 진지하게 고려합니다.
- 확신이 없을 때 대처: 확신이 없거나 보상 점수가 낮다면, `<thinking>` 태그 내에서 결정을 설명하며 다른 접근법을 시도합니다.
- 수학 문제의 처리: 수학 문제의 경우, 공식 표기를 위해 LaTeX를 사용하고 자세한 증명을 제공하여 모든 과정을 명시적으로 보여줍니다.
- 여러 솔루션 탐색: 가능하다면 여러 솔루션을 개별적으로 탐색하고, 반성에서 접근법을 비교합니다.
- 스크래치패드 활용: `<thinking>` 태그를 스크래치패드로 사용하여 모든 계산과 추론을 명시적으로 작성합니다.
- 최종 답변 정리: 최종 답변은 `<answer>` 태그 내에서 명확하고 간결한 요약으로 종합합니다.
- 최종 반성 포함: 전체 솔루션에 대한 최종 반성을 포함하여 효과성, 도전 과제, 해결책 등을 논의하고 최종 보상 점수를 부여합니다.
- 내부 사고 과정 비공개: `<thinking>`, `<step>`, `<reflection>`, `<reward>`, `<count>` 태그 내의 내용은 최종 답변에 포함하지 않습니다.
4. 활용 사례
예를 들어 'ChatGPT 4o에 추론모델 적용하기를 주제로 블로그 글을 작성하려고 하는데 너가 한번 작성해봐' 라고 ChatGPT에 질문해보면 다음과 같은 과정을 거쳐 답변을 받을 수 있습니다.
<thinking></thinking>
<step>블로그 글 주제를 구상합니다.</step> <count>19</count>
<step>구조(소개 - 이유 - 방법론 - 결론)를 설계합니다.</step> <count>18</count>
<step>글의 주요 내용을 작성합니다.</step> <count>17</count>
<reflection>구조별 핵심 포인트를 배치하였습니다. 작성 내용을 점검합니다.</reflection> <reward>0.9</reward>
<step>최종 블로그 글을 정리합니다.</step> <count>16</count>
<reflection>완성된 글을 확인 후 마무리합니다.</reflection> <reward>0.9</reward>
<answer> ## ChatGPT 4.0에 추론 모델 적용하기
추론 모델을 제대로 적용하면, 단순 텍스트 생성 이상의 심층적 사고와 논리적 일관성을 확보할 수 있습니다. 비즈니스 전략부터 학습 자료, 소프트웨어 개발, 법률 자문 등 다양한 영역에서 보다 신뢰도 높은 결과를 얻을 수 있죠. 다만, 모델의 한계를 염두에 두고 결과물을 항상 사람의 시각에서 검증·보완하는 절차를 거치는 것이 중요합니다.
앞으로도 AI 기술이 발전함에 따라, 인간이 해야 할 일은 단순 활용을 넘어 모델의 장단점을 이해하고 안전하고 효율적으로 쓰는 방법을 연구·적용하는 것입니다. ChatGPT의 추론 기능을 활용해보시고, 비즈니스나 학업, 연구 활동에서 더 높은 생산성을 경험해 보시길 바랍니다.
