[논문리뷰] VeriCoT: Neuro-symbolic Chain-of-Thought Validation via Logical Consistency Checks

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저자: Yu Feng, Nathaniel Weir, Kaj Bostrom, Sam Bayless, Darion Cassel, Sapana Chaudhary, Benjamin Kiesl-Reiter, Huzefa Rangwala

핵심 연구 목표

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 Chain-of-Thought (CoT) 추론 과정에서 발생하는 논리적 오류와 신뢰성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. LLM이 최종 정답을 맞히더라도 추론 과정이 비논리적이거나 근거가 불충분할 수 있는 한계를 극복하고, 고위험 도메인에서의 LLM 신뢰도를 높이고자 합니다.

핵심 방법론

VERICOT 은 LLM의 각 CoT 추론 단계를 1차 논리(First-Order Logic) 로 자동 형식화하고, SMT 솔버 Z3 를 사용하여 논리적 타당성을 검증하는 신경-기호(neuro-symbolic) 접근 방식을 제안합니다. 추론 단계의 전제(premises)는 NL 컨텍스트, 상식, 또는 이전 단계에서 추출되며, LLM-as-Judge 를 통해 전제의 품질과 근거를 평가합니다. 또한, VERICOT의 검증 피드백은 추론 시간 자기 성찰(inference-time self-reflection) , 지도 미세 조정(SFT) , 직접 선호도 최적화(DPO) 를 통해 LLM의 추론 능력을 개선하는 데 활용됩니다.

주요 결과

ProofWriter , LegalBench-SARA , BioASQ 데이터셋 실험에서 VERICOT은 CoT의 논리적 오류를 효과적으로 식별하며 최종 정답 정확도의 강력한 예측 변수임을 입증했습니다. 특히, 추론 시간 자기 성찰을 통해 CoT 검증 통과율이 평균 46% 증가했으며, 검증된 정답률(VCAR)이 41% 상대적 향상 을 보였습니다. 또한, SFT 및 DPO를 통해 논리적으로 일관된 CoT 생성 능력 을 18% (상대적) 향상시켰습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

VERICOT은 LLM이 생성하는 CoT 추론의 투명성과 신뢰성 을 획기적으로 향상시킬 수 있는 실용적인 프레임워크를 제공합니다. AI 실무자들은 이 도구를 활용하여 LLM의 추론 오류를 시스템적으로 감지하고, 자기 성찰 또는 미세 조정 기법을 통해 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. 특히 법률, 의학 등 고위험 도메인 에서 LLM의 CoT 적용 시 발생할 수 있는 신뢰성 문제를 완화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.