다중 홉 추론

다중 홉 추론은 하나의 질문이나 문제에 답하기 위해 여러 단계의 추론을 순차적으로 거치는 과정이다. 이는 인공지능, 특히 자연어 처리와 기계 학습 분야에서 복잡한 문제를 해결하기 위한 핵심 기법으로 주목받고 있다. 단일 홉 추론이 입력과 출력을 직접 연결하는 것과 달리, 다중 홉 추론은 문제를 더 작고 관리 가능한 하위 문제로 분해하고, 각 단계에서 중간 결론을 도출하며, 이를 바탕으로 최종 답변에 이르는 사고 사슬을 구성한다.

이 접근법의 주요 특징은 명시적인 중간 추론 단계를 생성한다는 점이다. 예를 들어, "A는 B의 아버지이고, B는 C의 어머니라면, A는 C와 어떤 관계인가?"라는 질문에 답할 때, 시스템은 먼저 A와 B의 관계, B와 C의 관계를 각각 추론한 후, 이 두 정보를 결합하여 최종적인 가족 관계를 도출한다. 이러한 단계별 접근은 논리적 일관성을 높이고, 추론 과정을 투명하게 만들어 최종 답변의 신뢰성을 평가하는 데 도움을 준다.

대표적인 구현 방식으로는 체인 오브 사고가 있다. 이는 추론의 각 단계를 언어 모델이 생성한 텍스트로 표현하여, 마치 사람이 문제를 풀 때 종이에 풀이 과정을 쓰듯이 중간 사고를 연쇄적으로 보여준다. 보다 발전된 형태로는 여러 가능한 추론 경로를 탐색하는 트리 오브 사고나, 생각들 간의 복잡한 상호작용을 모델링하는 그래프 기반 추론 등이 연구되고 있다.

이 기술은 단순한 사실 회상이 아닌, 정보 통합과 논리적 문제 해결이 필요한 영역, 예를 들어 복잡한 질의응답 시스템, 과학적 추론, 사실 확인 등에 효과적으로 적용된다. 다중 홉 추론은 대규모 언어 모델이 보유한 지식을 체계적으로 활용하여, 보다 정교하고 정확한 문제 해결을 가능하게 하는 프롬프팅 전략의 핵심이다.

단일 홉 추론은 사용자의 질문이나 입력에 대해 직접적이고 즉각적인 답변을 생성하는 방식이다. 이는 단일한 추론 단계를 거쳐 입력과 출력을 매핑하는 것으로, 비교적 간단하고 명확한 문제를 해결하는 데 적합하다. 예를 들어, "파리의 수도는 어디인가?"라는 질문에 "프랑스"라고 답하는 것이 단일 홉 추론의 전형적인 예시이다. 이러한 방식은 인공지능 모델, 특히 초기의 질의 응답 시스템에서 널리 사용되었다.

반면, 다중 홉 추론은 하나의 최종 답변에 도달하기 위해 여러 개의 중간 추론 단계를 필요로 한다. 복잡한 문제는 종종 단일한 사실이나 지식으로는 해결할 수 없으며, 여러 정보 소스를 연결하고 중간 결론을 도출하는 과정을 거쳐야 한다. 예를 들어, "1960년대에 태어난 미국 대통령 중 하버드 대학교를 졸업한 사람은?"이라는 질문에 답하려면, 먼저 1960년대에 태어난 미국 대통령 목록을 찾고, 그 중 하버드 대학교 졸업생을 선별하는 두 단계의 추론이 필요하다. 이처럼 다중 홉 추론은 논리적 문제 해결이나 사실 확인과 같은 복잡한 작업의 핵심이다.

두 방식의 근본적인 차이는 추론 과정의 투명성과 해석 가능성에서도 나타난다. 단일 홉 추론은 모델이 내부적으로 어떤 판단을 거쳤는지 알기 어려운 "블랙박스" 방식에 가깝다. 다중 홉 추론은 체인 오브 사고나 트리 오브 사고와 같은 기법을 통해 중간 사고 과정을 단계별로 언어화하여 제시한다. 이는 모델의 추론 경로를 사용자가 확인하고, 각 단계를 검증할 수 있게 함으로써 답변의 신뢰성을 높이고, 오류가 발생한 지점을 파악하는 데 도움을 준다.

따라서, 단일 홉 추론이 속도와 효율성을 중시하는 간단한 작업에 유용하다면, 다중 홉 추론은 정확성과 논리적 타당성이 요구되는 복잡한 인지 작업을 수행하는 데 필수적인 접근법이다. 대규모 언어 모델의 성능 향상과 함께 다중 홉 추론 능력은 모델의 지능 수준을 평가하는 중요한 지표가 되고 있다.

다중 홉 추론에서 추론 단계는 하나의 최종 답변에 도달하기 위해 거치는 일련의 중간 사고 과정을 의미한다. 이는 단일 홉 추론이 입력과 출력을 직접 연결하는 것과 달리, 문제를 더 작고 관리 가능한 하위 문제로 분해하여 단계적으로 해결하는 방식이다. 각 단계는 이전 단계의 결과를 바탕으로 새로운 추론을 수행하며, 이러한 중간 단계들은 최종 결론을 구성하는 논리적 근거가 된다.

추론 단계는 일반적으로 자연어로 표현된 중간 추론을 생성하는 형태를 띤다. 예를 들어, 수학 문제를 풀 때 최종 답을 바로 말하는 대신, "먼저 방정식을 세운다", "다음으로 미지수를 구한다"와 같은 단계별 풀이 과정을 먼저 서술하는 것이다. 체인 오브 사고 기법은 이러한 선형적인 단계의 연쇄를 강조한다. 각 단계는 명시적으로 작성되며, 이를 통해 모델의 사고 과정을 투명하게 추적하고 검증할 수 있다.

효과적인 추론 단계 설계를 위해서는 각 단계가 명확하고 검증 가능해야 한다. 단계별로 중간 결론을 도출하고, 그 정확성을 확인함으로써 오류가 누적되는 것을 방지할 수 있다. 또한, 복잡한 문제에서는 단일 경로의 선형적 단계보다는 트리 오브 사고와 같이 여러 가능한 추론 경로를 탐색하는 다중 단계 접근법이 필요할 수 있다. 이 경우 각 분기점에서의 결정이 하나의 추론 단계를 구성하게 된다.

추론 단계의 수와 세부성은 문제의 복잡성에 따라 결정된다. 너무 적은 단계는 중요한 논리적 도약을 생략할 수 있고, 너무 많은 단계는 불필요한 계산을 유발할 수 있다. 따라서 적절한 수준의 추상화와 분해가 인공지능 모델의 문제 해결 능력을 높이는 핵심 요소이다.

중간 추론 생성은 다중 홉 추론의 핵심 과정으로, 최종 답변에 도달하기 위해 필요한 중간 단계의 사고나 결론을 순차적으로 만들어내는 작업이다. 이 과정은 단순히 답을 출력하는 것이 아니라, 문제를 해결하기 위한 논리적 다리를 구성하는 것을 목표로 한다. 예를 들어, 복잡한 수학 문제를 풀 때 최종 답을 바로 말하는 대신, 문제를 이해하고 필요한 공식을 선택하며 단계별 계산을 수행하는 과정이 여기에 해당한다. 이러한 중간 단계는 자연어 처리 모델이 내부적으로 생성하는 텍스트 형태의 추론 경로로 나타나며, 사고 사슬 기법의 토대가 된다.

생성된 중간 추론은 각 단계마다 검증과 정제의 대상이 된다. 모델은 이전 단계의 결론을 바탕으로 다음 단계의 추론을 진행하며, 중간에 발생할 수 있는 오류나 불일치를 조기에 발견할 수 있다. 이는 질의응답 시스템이나 사실 확인 작업에서 특히 중요한데, 여러 출처의 정보를 종합하거나 모순되는 주장을 분석할 때 각 중간 단계의 타당성을 확인함으로써 최종 결론의 신뢰도를 높일 수 있다. 따라서 중간 추론 생성은 단순한 정보 나열이 아니라, 체계적인 문제 해결을 위한 필수 절차로 작동한다.

생성 방식은 접근법에 따라 다양하다. 체인 오브 사고는 선형적으로 한 방향으로만 중간 단계를 확장하는 반면, 트리 오브 사고는 여러 가능성을 가진 가지를 펼쳐 탐색하며 중간 추론을 생성한다. 더 복잡한 그래프 기반 추론 모델에서는 중간 생각들이 서로 연결되고 병합될 수 있다. 이러한 다양한 생성 메커니즘은 모두 대규모 언어 모델이 단일 홉으로는 풀기 어려운 복잡한 과제를 해결할 수 있도록 돕는 공통된 목적을 지닌다.

다중 홉 추론에서 정보 전달 메커니즘은 각 추론 단계 사이에서 정보가 어떻게 흐르고 변환되는지를 정의하는 핵심적인 구성 요소이다. 이 메커니즘은 단순한 선형적인 전달을 넘어, 추론의 방향성, 중간 결과의 활용 방식, 그리고 오류 전파를 방지하는 구조를 결정한다.

가장 기본적인 형태는 체인 오브 사고에서 보이는 선형적 전달로, 이전 단계의 결론이 다음 단계의 입력으로 직접 사용된다. 그러나 복잡한 문제에서는 단일 경로의 추론이 한계에 부딪힐 수 있어, 트리 오브 사고와 같은 접근법에서는 분기와 탐색을 통해 여러 가능성을 동시에 평가하는 메커니즘이 도입된다. 더 나아가 그래프 기반 추론에서는 생각 노드들이 네트워크로 연결되어, 정보가 다양한 경로를 통해 순환하고 결합될 수 있다.

이러한 메커니즘의 설계는 대규모 언어 모델의 성능을 극대화하는 데 중요하다. 효과적인 정보 전달은 각 단계에서의 명시적인 중간 추론 생성을 촉진하고, 최종 답변에 이르기까지의 논리적 근거를 투명하게 만들어 질의 응답 시스템의 신뢰성을 높인다. 또한, 후속 단계에서 이전 단계의 결과를 검증하거나 수정할 수 있는 피드백 루프를 구축함으로써, 추론 과정의 견고성을 강화하는 역할도 한다.

체인 오브 사고는 인공지능, 특히 대규모 언어 모델이 복잡한 문제를 해결할 때 사용하는 다중 홉 추론의 대표적인 접근 방식이다. 이 방법은 하나의 질문에 대한 최종 답변을 바로 도출하는 대신, 문제를 해결하는 데 필요한 여러 개의 중간 추론 단계를 순차적으로 생성한다. 이렇게 생성된 일련의 사고 과정은 마치 사슬처럼 연결되어 있어, 모델이 논리적 근거를 단계적으로 쌓아가며 최종 결론에 도달하도록 돕는다.

체인 오브 사고의 핵심은 명시적인 중간 단계 생성이다. 예를 들어, 수학적 단어 문제를 풀 때 모델은 먼저 문제를 이해하고, 필요한 변수를 식별한 후, 적절한 수학 공식을 적용하는 단계를 거쳐 최종 계산 결과를 도출한다. 각 단계는 이전 단계의 결과를 바탕으로 하며, 이러한 단계별 접근은 모델의 추론 과정을 투명하게 만들어 해석 가능성을 높인다. 이는 질의 응답 시스템이나 사실 확인과 같은 복잡한 자연어 처리 작업에서 특히 유용하다.

이 접근법은 프롬프트 엔지니어링 기법 중 하나로, 기계 학습 모델의 성능을 향상시키는 데 널리 활용된다. 사용자는 모델에 "단계별로 생각해 봅시다"와 같은 지시를 포함한 예시를 제공함으로써, 모델이 단일 홉 추론이 아닌 체인 오브 사고 방식으로 추론하도록 유도할 수 있다. 이는 모델이 암묵적인 지식만을 사용하는 것을 넘어, 명시적인 논리적 사고 사슬을 구성하도록 한다.

체인 오브 사고는 트리 오브 사고나 그래프 기반 추론과 같은 다른 다중 홉 추론 방법의 기초가 된다. 그러나 이 방법은 주로 선형적이고 순차적인 사고 흐름에 의존하기 때문에, 여러 가능성을 병렬적으로 탐색하거나 추론 경로 사이의 복잡한 상호작용을 모델링하는 데는 한계가 있을 수 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 보다 구조화된 추론 프레임워크에 대한 연구가 계속되고 있다.

트리 오브 사고는 다중 홉 추론을 구현하는 주요 접근 방식 중 하나이다. 이 방법은 하나의 문제를 해결할 때 단일한 사고 흐름이 아닌, 여러 가능한 추론 경로를 나무의 가지처럼 병렬적으로 탐색한다는 점에서 체인 오브 사고와 구분된다. 각 추론 단계에서 여러 개의 중간 사고를 생성하고, 이를 바탕으로 최종 답변에 가장 근접할 가능성이 높은 경로를 선택해 나간다.

이 접근 방식의 핵심은 탐색과 평가에 있다. 모델은 각 분기점에서 다양한 중간 추론을 생성한 후, 사전에 정의된 평가 기준이나 휴리스틱을 통해 각 경로의 유망성을 판단한다. 유망하지 않은 경로는 조기에 포기하고, 유망한 경로에만 집중하여 자원을 효율적으로 할당한다. 이 과정은 복잡한 문제를 해결할 때 인간이 여러 가설을 세우고 검증하는 방식과 유사하다.

트리 오브 사고 방식은 특히 정답이 하나가 아닌 창의적 문제 해결이나, 각 단계에서의 선택이 최종 결과에 큰 영향을 미치는 전략적 사고가 필요한 영역에서 강점을 보인다. 예를 들어, 복잡한 수학 문제 풀이나 다단계 논리 퍼즐, 다양한 시나리오를 고려해야 하는 계획 수립 등에 적용될 수 있다.

이 방법은 추론 과정의 투명성을 높이고, 단일 경로에 의존할 때 발생할 수 있는 오류나 편향을 줄일 수 있는 가능성을 제시한다. 그러나 모든 가능한 경로를 탐색하는 것은 계산 비용이 매우 크기 때문에, 효율적인 탐색 전략과 평가 함수 설계가 성공적인 적용의 관건이 된다.

그래프 기반 추론은 다중 홉 추론을 수행할 때, 사고 과정을 선형적인 사고 사슬이나 트리 구조가 아닌 그래프 형태로 구성하는 접근법이다. 이는 체인 오브 사고나 트리 오브 사고와 달리, 다양한 중간 단계 생성 결과들이 복잡하게 연결되고 병합될 수 있도록 하여, 보다 유연하고 강력한 추론 경로 탐색을 가능하게 한다.

이 방식의 핵심은 추론 단계를 노드로, 단계 간의 논리적 관계를 에지로 표현하는 것이다. 예를 들어, 하나의 문제를 여러 각도에서 접근하여 생성된 부분 해결책(노드)들이 서로 결합(에지로 연결)되어 최종 답안을 도출하는 구조를 가질 수 있다. 이를 통해 정보의 병합, 비교, 순환적 검토 등 선형 구조에서는 구현하기 어려운 복잡한 사고 연산을 지원한다.

그래프 기반 추론의 주요 장점은 추론 과정의 유연성과 표현력이 크게 향상된다는 점이다. 다양한 추론 경로를 동시에 탐색하고, 중간 결과들을 자유롭게 조합하여 최적의 해결책을 찾아낼 수 있으며, 특히 창의성이 요구되거나 여러 정보 소스를 통합해야 하는 복잡한 문제 해결 과제에 효과적이다. 그래프 오브 사고(GoT)는 이러한 접근법을 구현한 대표적인 프레임워크이다.

그러나 이 방법은 구조가 복잡해질수록 계산 비용이 증가하고, 그래프를 구성하고 탐색하는 과정 자체를 설계 및 제어하기 어렵다는 한계를 가진다. 또한, 각 추론 단계와 그 연결 관계를 명확히 정의하고 단계별 검증을 수행해야 하므로, 구현 난이도가 다른 접근법에 비해 상대적으로 높은 편이다.

대규모 언어 모델은 다중 홉 추론을 구현하는 핵심 플랫폼이다. 초기의 대규모 언어 모델은 단순한 질문에 답하거나 텍스트를 생성하는 데는 뛰어났지만, 여러 단계의 논리를 거쳐야 하는 복잡한 문제를 해결하는 데는 한계를 보였다. 다중 홉 추론 기법은 이러한 한계를 극복하기 위해 모델이 문제를 단계적으로 분해하고, 각 단계에서 중간 추론을 생성하며, 이를 바탕으로 최종 답변에 도달하도록 유도한다.

대표적인 기법으로는 체인 오브 사고가 있다. 이는 모델에게 "단계별로 생각해라"는 지시를 주어 문제 해결 과정을 명시적으로 텍스트로 생성하게 한다. 이를 통해 모델은 숨겨진 계산 과정을 보여주며, 특히 산술 문제나 상식 추론이 필요한 작업에서 성능이 크게 향상된다. 더 발전된 형태로는 트리 오브 사고가 있는데, 이는 단일 경로의 사고 사슬을 넘어 여러 가능한 추론 경로를 트리 구조로 탐색하고, 백트래킹을 통해 최적의 해결책을 찾아낸다.

이러한 추론 기법을 적용함으로써 대규모 언어 모델은 단순한 정보 회상을 넘어 진정한 논리적 사고에 가까운 능력을 보이기 시작했다. 이는 복잡한 질의응답 시스템, 수학 문제 해결, 그리고 코드 생성과 같은 고급 작업에서 두드러진 성과로 이어지고 있다. 결과적으로 다중 홉 추론은 대규모 언어 모델의 지능 수준을 평가하고 향상시키는 중요한 척도가 되었다.

질의 응답 시스템은 사용자의 복잡한 질문에 답변하기 위해 다중 홉 추론을 핵심적으로 활용한다. 단순히 문서에서 키워드를 찾는 수준을 넘어, 여러 출처의 정보를 연결하고 논리적 단계를 거쳐 최종 답변을 도출하는 데 필수적이다. 예를 들어, "A 국가의 수도에서 가장 높은 건물은 무엇인가?"라는 질문에 답하려면, 먼저 A 국가의 수도를 알아내고, 그 다음 그 도시의 최고층 건물을 조회하는 두 단계의 추론이 필요하다. 이러한 방식은 인공지능 기반 자연어 처리 시스템의 성능을 크게 향상시킨다.

이를 구현하는 주요 방법으로 체인 오브 사고 기법이 널리 사용된다. 이는 모델이 최종 답변에 도달하기까지의 중간 사고 단계를 단계별로 생성하도록 유도한다. 트리 오브 사고나 그래프 기반 추론과 같은 더 발전된 접근법은 여러 가능한 추론 경로를 탐색하고 평가하여, 단일 경로에 의존할 때 발생할 수 있는 오류를 줄이고 정확도를 높인다. 이러한 시스템은 사실 확인이나 과학적 논증과 같이 높은 정밀도가 요구되는 분야에서 특히 유용하다.

다중 홉 추론을 적용한 질의 응답 시스템은 대규모 언어 모델의 강력한 추론 능력을 보여주는 대표적 사례이다. 그러나 여전히 정보 출처의 신뢰성 평가, 중간 단계의 검증, 그리고 매우 긴 추론 사슬에서의 일관성 유지 등이 해결해야 할 과제로 남아 있다.

다중 홉 추론은 복잡한 문제 해결에 핵심적인 역할을 한다. 단순한 사실 질문이나 단일 단계의 계산을 넘어서, 여러 정보를 연결하고 중간 단계를 거쳐야 답에 도달할 수 있는 문제에 적합하다. 예를 들어, "A가 B보다 나이가 많고, B는 C보다 어리다면, A와 C 중 누가 가장 나이가 많은가?"와 같은 논리적 문제는 최소 두 번의 비교라는 추론 단계를 거쳐야 답을 도출할 수 있다. 이처럼 인공지능, 특히 대규모 언어 모델은 다중 홉 추론을 통해 수학 문제 풀이, 과학적 추론, 복잡한 텍스트 이해 과제를 수행한다.

구체적인 문제 해결 과정에서는 체인 오브 사고나 트리 오브 사고와 같은 방법론이 사용된다. 체인 오브 사고는 문제를 해결하기 위한 사고 과정을 단계별로 순차적으로 생성하여 최종 답변에 이르는 방식이다. 반면, 트리 오브 사고는 문제 해결을 위한 여러 가능한 사고 경로를 트리 구조로 탐색하며, 각 경로를 평가하고 최적의 해결책을 찾아낸다. 이는 단일 경로에 의존할 때 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 더 견고한 해결책을 도출하는 데 기여한다.

다중 홉 추론의 적용은 질의 응답 시스템의 성능을 크게 향상시킨다. 검색 엔진이 단순히 키워드를 매칭하는 수준을 넘어, 사용자의 복합적인 질문을 이해하고 관련 문서들로부터 증거를 수집, 종합하여 정확한 답을 제공할 수 있게 한다. 또한 사실 확인 작업에서도 유용하게 쓰이는데, 주장의 진위를 판단하기 위해 여러 출처의 정보를 참조하고 그 정보들 간의 관계를 분석해야 하기 때문이다.

이러한 접근법은 기계 학습 모델이 단순한 패턴 인식을 넘어, 인간의 사고 과정에 더 가까운 추론 능력을 갖추는 데 기여한다. 그러나 모델이 각 추론 단계에서 정확한 정보를 선택하고 연결하는 것은 여전히 과제로 남아 있으며, 이는 환각 현상을 줄이고 추론의 신뢰성을 높이기 위한 지속적인 연구가 필요한 분야이다.

다중 홉 추론은 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 몇 가지 중요한 장점을 제공한다. 첫째, 문제를 단계별로 분해하여 해결함으로써 추론 과정의 투명성을 높인다. 사용자는 최종 답변뿐만 아니라 그 답변에 도달하기까지의 중간 사고 과정을 확인할 수 있어, 모델의 판단 근거를 이해하고 검증하는 데 도움이 된다. 이는 인공지능 시스템의 설명 가능성을 향상시키는 핵심 요소이다.

둘째, 단일 단계의 추론으로는 해결하기 어려운 복잡한 논리적 문제나 사실 확인 과제에 효과적으로 대응할 수 있다. 예를 들어, 여러 문서에 흩어져 있는 정보를 연결해야 하는 질의 응답 시스템이나 수학적 증명 문제에서, 각 단계에서 도출된 중간 결론을 바탕으로 다음 단계의 추론을 진행함으로써 정확한 최종 답변을 유도할 수 있다.

셋째, 대규모 언어 모델의 성능을 극대화하는 데 기여한다. 체인 오브 사고나 트리 오브 사고와 같은 기법은 모델이 단순히 패턴을 기반으로 답을 생성하는 것을 넘어, 체계적인 사고 과정을 모방하도록 유도한다. 이를 통해 모델은 보다 구조화되고 논리적인 답변을 생성할 수 있으며, 특히 산술 추론이나 상식 추론과 같은 분야에서 성능 향상을 보여준다.

마지막으로, 다양한 추론 경로를 탐색하고 평가할 수 있는 유연성을 제공한다는 점이다. 그래프 기반 추론과 같은 접근법은 여러 가능한 사고 흐름을 병렬적으로 생성하고 비교하여 최적의 해결책을 찾아낼 수 있게 한다. 이는 단일 경로에 의존할 때 발생할 수 있는 오류나 편향을 줄이고, 보다 강건한 문제 해결 능력을 갖추게 한다.

다중 홉 추론은 복잡한 문제 해결에 강력한 도구이지만, 몇 가지 명확한 한계와 극복해야 할 과제를 안고 있다.

가장 큰 한계는 계산 비용과 시간의 증가이다. 추론 단계가 늘어날수록 모델이 처리해야 할 중간 상태와 가능한 경로가 기하급수적으로 증가하여, 자원 소모가 크고 응답 속도가 느려진다. 특히 트리 오브 사고나 그래프 기반 추론과 같은 확장된 접근법에서는 이 문제가 두드러진다. 또한, 각 추론 단계에서 발생할 수 있는 오류가 다음 단계로 전파 및 누적되어 최종 답변의 신뢰도를 떨어뜨릴 위험이 항상 존재한다. 이는 중간 단계의 정확한 검증 메커니즘 없이 단순히 단계를 늘리는 것만으로는 해결하기 어렵다.

또 다른 주요 과제는 추론 과정의 투명성과 해석 가능성 부족이다. 다중 홉 추론이 생성하는 중간 단계들은 여전히 인공지능 모델의 내부적 연산에 가까워, 최종 결론에 이르는 논리적 근거를 인간이 완전히 이해하고 추적하기는 어렵다. 이는 의료 진단이나 법률 분석과 같이 높은 수준의 책임성이 요구되는 분야에서의 적용을 제한하는 요소이다. 더 나아가, 현재의 방법론들은 주로 텍스트 기반의 명시적 지식에 의존하고 있어, 상식이나 맥락적 이해가 필요한 문제, 또는 다중 양식 데이터를 처리해야 하는 복잡한 시나리오에서는 효과가 제한될 수 있다.

이러한 한계를 극복하기 위한 연구는 지속되고 있다. 과제 해결을 위한 주요 방향으로는 추론 경로를 효율적으로 탐색하고 조기에 가지치기하는 알고리즘 개발, 중간 단계의 정확성을 실시간으로 평가하고 보정하는 메커니즘 도입, 그리고 추론 과정을 시각화하거나 자연어로 설명하여 해석 가능성을 높이는 방법론 탐구 등이 있다. 궁극적으로는 더 효율적이고, 견고하며, 신뢰할 수 있는 다중 단계 추론 시스템을 구축하는 것이 목표이다.