Google의 Self-Discover 논문을 단순히 ‘적절한 프롬프트를 선택하는 프롬프트 엔지니어링 기법’ 정도로 이해하는 것도 가능하다. 하지만 내가 생각하는 이 논문의 의의를 설명해 보려고 한다.
멘탈 모델같은 고수준 사고에서 저수준 사고로 이어지는 top-down 사고과정을 LLM 워크플로에 붙였다.
멘탈 모델이란 어떤 사건과 사물을 해석하는 구조다. 스탠포드 디자인스쿨에서 제안한 디자인씽킹은 문제를 바라보는 구조다. 대학원생 사이에서 유명한 논문 빠르게 읽는 방법론은 논문을 바라보는 구조다. 문학의 5막 구조는 스토리텔링을 바라보는 구조다. 경영에서 요즘 떠오르는 ESG는 회사의 활동을 바라보는 구조다. 누군가가 철학이나 이론이라고 부르는 것들 중 상당수가 멘탈 모델이라고 할 수 있다.
이런 멘탈 모델은 종종 철학과 이론에 불과하거나 비현실적이라는 비판을 받는다. 왜냐하면 이런 이론을 현실에 적용하는 일은 정말 노동집약적이기 때문이다. 이를테면 내가 힘든 일을 겪고 있을 때마다 ‘좋아 내가 이렇게 힘들 때 3년 전 스님께서 말씀해주신 마음챙김 사고를 하기로 했었지’ 를 떠올리거나, 뭐 하나를 배우기 시작할 때마다 ‘좋아, DSSS 학습 모형(ref1)에 따라 학습해보자!’ 라고 생각하는 것 자체가 정말 힘들다.
Self-Discover 논문에서 언어모델은 미리 정의되어 있는 추상적인 사고 - 멘탈모델 - 들을 선택해 사용한다. 이제 LLM이 이러한 철학과 현실 사이의 간극을 메꾸는 일에 도움을 줄 수 있다는 것이다.
그래서 내가 논문에서 가장 중요한 하나의 문장을 뽑는다면, 아래 문장을 뽑을 것 같다.
parse me : 언젠가 이 글에 쓰이면 좋을 것 같은 재료을 보관해 두는 영역입니다.
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from : 과거의 어떤 원자적 생각이 이 생각을 만들었는지 연결하고 설명합니다.
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앞의 엔트리 분류에 따르면, 워터폴 방식의 계획법(planning) 제안이라고 볼 수 있다.
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Self-Discover 의 프레임워크를 사용하면 나의 추상적인 사고가 행동으로 이어지도록 만들 수 있다.
supplementary : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각을 뒷받침하는지 연결합니다.
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opposite : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각과 대조되는지 연결합니다.
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to : 이 문서에 작성된 생각이 어떤 생각으로 발전되거나 이어지는지를 작성하는 영역입니다.
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ref : 생각에 참고한 자료입니다.