8개월 전 만들고 겁나서 공유하지 못했던 LLM 추론 프레임워크 'R-CoT'를 공개합니다
I built this 8 months ago, got scared, and almost never shared it — R-CoT, a reasoning framework for LLMs
핵심 요약
16세 개발자가 LLM의 추론 능력을 향상시키기 위해 고안한 'R-CoT(Reflective Chain-of-Thought)' 프레임워크를 공개함.
- R-CoT 프레임워크 — 이해, 추론, 행동의 3단계로 LLM의 응답 정확도를 높임
- 연구 프로젝트 공개 — 16세 개발자가 직접 작성한 논문과 파이썬 프로토타입을 공유함
- 공개된 자료 — GitHub 저장소와 워드프레스 웹사이트를 통해 연구 내용과 코드를 제공함
한 8개월 전쯤에 'Reflective Chain-of-Thought', 줄여서 R-CoT라고 부르는 걸 하나 만들었음. 아이디어는 꽤 간단함. LLM한테 그냥 일 던져주고 잘 되길 비는 대신, '이해(Understand)', '추론(Reason)', '행동(Act)'이라는 세 단계를 거치게 만드는 거임. 모델이 생각을 시작하기 전에 일단 멈춰서 뭘 요구하는지 확실하게 확인하도록 강제하는 거지. 별거 아닌 거 같아도 실험해보니까 차이가 확실하더라.
연구 논문도 쓰고, 실험도 잔뜩 돌리고, 권장 설정값도 정리하고, 심지어 어떤 작업을 주느냐에 따라 알아서 적절한 R-CoT 프롬프트를 짜주는 파이썬 프로토타입까지 만들었음.
근데 그냥 멈췄음. 다 닫아버리고 공유하기엔 좀 부족한 거 같다고 스스로를 설득했거든.
그래도 일단 지금 공유함. 완벽해서가 아님. 절대 완벽하지 않음. 그냥 플래시 드라이브에 너무 오래 처박혀 있는 게 아까워서 그럼.
나 16살임. 이게 내 생애 첫 연구 프로젝트야. 경험 많은 사람들이 보면 바로 잡아낼 실수들이 분명 있겠지만, 난 괜찮음. 그냥 내가 이걸 직접 만들었다는 거 자체가 기쁨.
모든 자료는 GitHub랑 웹사이트에 올려뒀음. 내용은 다음과 같음:
연구 논문
일반 실험 파일
라이선스 파일 (CC BY-NC-SA 4.0)
코드가 어떻게 돌아가는지 보여주는 영상 가이드
프롬프트 생성기 코드
