LLM을 활용한 OpenAI의 추론 학습

OpenAI는 대형 언어 모델(LLM)이 복잡하고 다단계 문제를 추론하도록 훈련될 수 있음을 보여주는 기술 시연을 공개했습니다. 모델이 암호를 풀어가는 상세한 내부 독백을 제공함으로써 초기 관찰에서 가설 검증, 최종 확인에 이르는 과정을 설명합니다.

단계별 추론을 통한 복잡한 암호 풀기

시연의 핵심은 모델이 단 하나의 예시를 기반으로 암호문을 해독하는 것입니다. 이 과정은 모델이 반복적인 논리적 추론을 수행할 수 있음을 강조하며, 이는 현대 LLM에서 “추론”의 핵심 특징으로 여겨집니다.

문제 설명

모델은 다음 구문을 해독하도록 과제가 주어집니다: oyekaijzdf aaptcg suaokybhai ouow aqht mynznvaatzacdfoulxxz — 예시 매핑 oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx 를 평문 Think step by step 으로 변환한 것을 기반으로 합니다.

논리적 추론 과정

모델은 관찰과 테스트를 구조화된 순서로 진행하여 해결책에 도달합니다:

  1. 패턴 인식: 모델은 암호문 단어가 평문 단어보다 정확히 두 배 길다는 점을 먼저 관찰합니다(예: 암호문 10글자 vs. 평문 5글자).
  2. 가설 설정: 각 평문 글자가 암호문 글자 두 개로 표현된다고 가정합니다.
  3. 수학적 검증: 모델은 알파벳 순서값(A=1, B=2, …)으로 변환해 매핑을 테스트합니다. 암호문 글자 쌍의 숫자값 평균이 평문 글자의 숫자값과 일치한다는 것을 발견합니다.
    • 예시: oy 쌍의 경우(o=15, y=25) 합은 40이고 평균은 20이며, 이는 문자 T에 해당합니다.
  4. 일관성 확인: 모델은 예시 구문(Think step by step)의 모든 단어에 대해 이 규칙을 적용해 암호의 수학적 일관성을 검증합니다.

최종 해독 및 결과

추론 체인이 확립되면, 모델은 발견한 규칙을 목표 암호문에 적용합니다. 문자열을 두 글자씩 나누고 평균을 계산해 평문을 도출합니다.

  • 단어 1: oyekaijzdf $ ightarrow$ THERE
  • 단어 2: aaptcg $ ightarrow$ ARE
  • 단어 3: suaokybhai $ ightarrow$ THREE
  • 단어 4: ouow $ ightarrow$ RS
  • 단어 5: aqht $ ightarrow$ IN
  • 단어 6: mynznvaatzacdfoulxxz $ ightarrow$ STRAWBERRY

최종 해독 메시지: "THERE ARE THREE R'S IN STRAWBERRY"

AI 추론에 대한 시사점

이 walkthrough는 모델이 단순 패턴 매칭을 넘어서는 작업을 처리할 수 있음을 입증하는 사례입니다. 문제를 명시적으로 “생각”하면서 가설을 시험하고, 모순을 발견하며, 경로를 수정하는 과정을 통해 모델은 인간의 인지 과정을 모방한 체계적인 문제 해결 능력을 보여줍니다.

Sources