최근 LLM(Large Language Model) 연구 동향은 모델의 사이즈를 키워 더 나은 성능을 가진 모델을 개발하는 것이었다. 하지만, arithmetic task와 같은 multi-step thinking을 요구하는 task에서는 여전히 좋은 성능을 보이지 못했다. 해당 논문은 모델에게 차근차근 생각할 수 있는 능력을 부여하기 위한 CoT(Chain-of-Thought) prompting을 소개한다. 이는 복잡한 reasoning task 및 arithmetic(수학) task에서 좋은 결과를 보여준다. 특히, 이 논문에서는 few-shot CoT를 통해 모델이 어떻게 reasoning 능력을 갖게 되는지 보여준다. 3가지 모델에서 평가를 해본 결과, 상당한 성능 향상 결과를 보여줬으며, PaL..