LLM 추론 패러다임 변화: 'Chain of Thought'에서 'Latent Reasoning'으로

요약

최근 LLM 추론 분야에서는 기존 Chain of Thought(CoT)가 '사고를 공공연하게 수행하는 방식'으로서 한계가 있다는 비판이 제기되고 있습니다. CoT는 모델의 실제 계산 과정과 결과물 사이의 불일치로 인해 추론의 신뢰성(Faithfulness)을 보장하기 어려우며, 중간 과정을 토큰화하는 과정에서 지연 시간과 비용이 증가하는 문제가 발생합니다. 이에 대한 대안으로 추론 과정을 잠재 공간(Latent Space) 내에서 처리하고 마지막에 결과만 언어로 출력하는 'Latent Reasoning' 방식이 주목받고 있습니다. 관련 연구로 Coconut, HRM, RecursiveMAS 등이 거론되며, 모델이 '공개적으로 생각'하는 방식을 넘어 내부 루프 최적화로 전환되는 추세입니다. 실무자들은 이제 텍스트 생성 중심의 추론에서 벗어나 보다 효율적이고 검증 가능한 내부 연산 방식으로의 패러다임 변화에 주목해야 합니다.

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