LLM 고도화된 사후 훈련(Post-training), CoT 학습을 모델 내부 구조에 통합 250615

고도화된 사후 훈련(Post-training)이란, 이미 대규모 말뭉치로 예비 학습(pre-training)을 마친 언어 모델에 추가로 수행하는 학습 단계를 말합니다. 여기서 “고도화된”이라는 말은 단순히 더 많은 데이터를 또 학습한다는 뜻이 아니라, 모델이 실제 활용될 때 마주치는 복잡한 문제를 보다 효과적으로 풀도록 내부 구조와 학습 목표를 세심하게 설계했다는 의미입니다.

체인 오브 소트(Chain-of-Thought, CoT) 학습을 모델 내부 구조에 통합했다는 것은 다음 두 가지를 뜻합니다.
1. 단계별 추론 과정을 학습 목표로 포함
기존에는 모델이 “정답”만을 맞추도록 학습했다면, CoT 통합 모델은 “왜 이렇게 풀었는지”라는 중간 과정을 함께 생성하도록 학습합니다. 예컨대 “A라는 조건이 있으니 먼저 X를 계산하고, 그다음 Y를 도출해서 결론 Z에 도달한다”는 식의 논리적 흐름 자체를 학습 목표에 포함시킨 겁니다.
2. 아키텍처 차원의 지원
단순히 학습 데이터에 ‘생각 과정을 적은 예시’를 덧붙이는 수준이 아니라, 모델의 어텐션(attention) 기제나 토큰 생성 방식 일부를 CoT에 최적화된 형태로 바꿔서, 추론 단계를 자연스럽게 뽑아내도록 구조적으로 설계합니다.

이렇게 하면 모델은 문제가 주어졌을 때 곧바로 숫자나 문장 패턴만 보고 대충 답을 맞추려 하지 않고, 내부적으로 “내가 지금 어떤 질문을 받고, 이를 풀기 위해 어떤 중간 단계가 필요한가?”를 자동으로 떠올리며 답을 만들어냅니다. 사람으로 치면 머릿속에서 머뭇거리며 ‘한 걸음씩 생각하면서’ 문제를 푸는 것과 유사한 과정이 모델 자체에 내장된 셈이죠.

결과적으로 다음과 같은 장점이 있습니다.
• 정확도 향상: 복잡한 수리·논리 문제에서 단순 패턴 매칭이 아니라 실제 풀이 과정을 거치므로 오답률이 줄어듭니다.
• 투명성(Explainability): 답만 주는 것이 아니라 풀이 과정을 함께 보여주므로, 사용자가 모델의 추론 과정을 검토하고 신뢰할 수 있습니다.
• 다양한 응용: 법률·의학·금융처럼 근거가 중요한 영역에서, 중간 단계를 근거로 삼아 의사결정 지원이 가능해집니다.

이처럼 고도화된 사후 훈련에서 CoT 학습을 네이티브로 내재화한 것은, 단순히 “말을 잘 흉내 내는 모델”을 넘어 “스스로 생각을 전개하며 문제를 푸는 모델”로 진화했다는 점을 강조하는 기술적 진보입니다.