생성형 AI를 쓰다 보면 ‘같은 질문인데 매번 다른 답변이 나온다’는 경험을 하게 된다. 이건 단순히 랜덤성 때문만은 아니다. 언어모델은 확률적 구조를 기반으로 작동하기 때문에, 답변마다 편차가 생기는 건 어찌 보면 자연스러운 일이다. 하지만 중요한 건, 그 중에서 어떤 답변이 가장 ‘논리적으로 일관된지’, 즉 스스로 논리적 정합성을 유지할 수 있는지를 판단하는 구조다. 바로 이 지점을 해결해주는 기법이 Self-Consistency Decoding이다. 나는 이 개념을 처음 접했을 때, 단순히 결과가 아닌 ‘과정’을 평균화하는 방식이라는 점에서 무척 흥미로웠다. 이 글에서는 Self-Consistency가 어떻게 작동하고, 어떤 방식으로 LLM의 응답 품질을 개선하는지, 그리고 내가 실제 적용해보며 느꼈던 인상적인 차이점을 중심으로 풀어본다.
Self-Consistency Decoding의 원리 – 확률 분산을 정제하는 방식
Self-Consistency Decoding은 단순히 ‘정답을 뽑아내는’ 구조가 아니다. 오히려 다양한 가능한 응답을 생성한 뒤, 그 중에서 가장 일관된 패턴을 통계적으로 추출해 정답으로 삼는 방식이다. 예를 들어 일반적인 디코딩 방식에서는 Top-k, Top-p 샘플링 같은 기법을 통해 단 하나의 응답을 생성한다. 그런데 이 방식은 단일 추론 경로에 지나치게 의존하기 때문에, 그 경로가 비논리적일 경우 오답이 나올 확률도 커진다. 반면 Self-Consistency는 Chain of Thought(CoT) 스타일로 여러 추론 경로를 생성한 뒤, 그 중 최종 결론이 가장 빈번하게 등장하는 답변을 선택한다. 즉, 여러 경로를 따라가 본 뒤, ‘가장 자주 등장한 최종 정답’을 정합성의 신호로 삼는 것이다. 내가 이 구조를 가장 실감한 건, 수학 문제 풀이형 LLM 테스트에서였다. 같은 문제를 CoT 기반으로 20번 샘플링해보면, 결론은 다양하게 나왔다. 그런데 놀랍게도 가장 자주 등장한 결론이 실제 정답일 확률이 높았다. 이건 결국 모델이 ‘스스로 여러 번 생각한 뒤, 다수결로 가장 논리적인 답을 뽑아내는 것’과 다름없다. 단순한 확률 평균이 아니라, ‘사고의 일관성’을 중심으로 결과를 정제한다는 개념이 무척 설득력 있었다. 특히 질문이 복잡하고, 논리적 중간 추론이 필요한 경우에 이 방식은 탁월한 성능을 발휘했다. 단순 응답보다는, ‘생각의 흐름’을 여러 번 테스트해서 그 평균을 내는 구조다. 기술적으로 이 방식은 두 단계를 거친다. 첫째, Temperature 값을 높여 다양한 답변을 생성한다. 둘째, 생성된 CoT 응답들의 마지막 결론만 추출해 빈도 기반 투표를 진행한다. 이게 바로 ‘Self-Consistency’의 본질이다. 각 생각의 흐름은 다를 수 있지만, 결론이 같다면 그건 신뢰할 수 있다는 철학이다. 나처럼 정확성이 중요한 작업(예: 코드 설명, 데이터 분석 요약, 수치 연산 검증)을 할 때, Self-Consistency는 상당히 유용한 옵션이었다. 특히 답변 품질이 편차가 심했던 GPT-3.5에서도 이 구조를 쓰니 정확도가 확 올라갔다. 결국 이건 ‘한 번 생각하고 대답하라’가 아니라, ‘여러 번 생각해보고 가장 납득되는 걸 선택하라’는 방식이다.
Self-Consistency의 효과 – 응답 품질과 신뢰성을 동시에 높이다
Self-Consistency Decoding이 주는 가장 큰 장점은 응답의 품질과 신뢰성을 동시에 확보할 수 있다는 점이다. 내가 이 기법을 사용해 테스트해본 결과, 특히 계산 문제나 단계적 추론 문제에서 모델의 정답률이 확연히 향상됐다. 단일 응답에서는 실수하던 모델이, 다중 응답을 통해 일관된 정답을 도출하면서 더 신뢰할 수 있는 출력을 내게 된 것이다. 특히 교육, 금융, 법률 같은 정확성이 생명인 분야에서 이 방식은 아주 유용하다. 단순히 답을 생성하는 것이 아니라, 그 답이 ‘스스로 납득 가능한가’를 확인하는 과정이기 때문이다. 내가 만든 예시 중 하나는 중등 수학 문제를 푸는 AI 튜터 시스템이었다. 처음에는 일반적인 디코딩 방식으로 정답률이 63% 수준에 머물렀는데, Self-Consistency를 도입하고 나서 81%까지 올라갔다. 단순하게 temperature만 높이는 것보다 훨씬 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 특히 중간 사고 과정을 남기기 때문에, 사용자가 ‘왜 이 답이 나왔는지’를 이해할 수 있고, 그 설명이 논리적으로 이어지지 않을 경우도 스스로 감지할 수 있었다. 이건 단순한 성능 향상을 넘어, 인간의 신뢰를 이끌어내는 ‘설명 가능한 AI(Explainable AI)’로서도 가치가 있다. Self-Consistency는 나아가 다양한 도메인에서도 적용 가능하다. 내가 실험한 코드 생성 프로젝트에서는, 하나의 코드 문제에 대해 10개의 풀이를 받아 빈도수가 높은 로직을 선택했더니, 오류율이 줄어들었다. 또, 요약 작업에서도 각기 다른 요약 결과 중 공통된 핵심 키워드를 도출해 내용 일관성을 검증하는 데 사용할 수 있었다. 이처럼 이 기법은 단순히 정답 추정이 아닌, ‘AI가 더 논리적이고 체계적인 방식으로 사고하게 만드는 트리거’라고 할 수 있다. 물론 계산 리소스가 많이 들지만, 그만큼 고품질 결과를 원할 땐 투자할 가치가 충분하다.
한계와 실제 적용 전략 – 언제 쓰고 어떻게 조절할 것인가
물론 Self-Consistency Decoding이 만능은 아니다. 가장 큰 한계는 리소스 소모다. 하나의 질문에 대해 수십 개의 응답을 생성하고 분석해야 하므로, 토큰 사용량이 기하급수적으로 늘어난다. 특히 유료 API 기반의 LLM을 사용할 때는 비용이 부담된다. 내가 GPT-4 기반 시스템에 이 구조를 적용했을 때, 1개의 질문당 토큰 사용량이 최대 15배까지 증가한 적도 있다. 그래서 나는 이 기법을 ‘모든 질문에 일괄 적용하는 구조’보다는, 사용자가 고정밀 응답을 요청했을 때만 활성화되는 옵션형 기능으로 두는 방식을 채택했다. 일종의 ‘고신뢰 모드’ 같은 개념이다. 또 하나의 이슈는 다양성의 과도함이다. temperature 값을 너무 높이면 중간 사고 과정이 지나치게 분산되어 정답이 오히려 무시될 수 있다. 그래서 나는 보통 temperature를 0.7~0.9 사이로 설정하고, 샘플 수를 10~15개 정도로 제한하는 편이다. 그 이상 늘리면 정답률이 오히려 떨어지는 역효과가 발생했다. 결국 Self-Consistency도 설계자의 직관과 경험이 필요한 기술이다. 아무리 구조가 좋아도, 컨트롤이 없으면 효과가 반감된다. 그리고 어떤 질문이 CoT 기반의 다중 추론에 적합한지도 미리 판단할 수 있어야 한다. 그럼에도 불구하고, 나는 이 기술이 향후 ‘신뢰 가능한 LLM 응답의 기본 방식’이 될 거라 생각한다. 특히 고신뢰 챗봇, 전문 상담 서비스, 법률 문서 해석, 코드 리뷰, 수학 풀이 등 고정밀 분야에서는 반드시 필요한 구조다. AI가 '결과'뿐 아니라 '사고 경로'를 제공하고, 그것을 여러 번 반복해서 검증하는 구조는 사람에게 훨씬 더 신뢰를 줄 수 있다. 결국 Self-Consistency는 답변 품질을 높이기 위한 디코딩 기술이지만, 더 본질적으로는 'AI에게 일관된 사고 습관을 가르치는 방식'이다. 그 점에서 나는 이 기술이 단순한 성능 최적화를 넘어선 ‘AI 사고 훈련 방식’이라고 본다.
Self-Consistency, AI의 논리력과 신뢰도를 끌어올리는 구조
Self-Consistency Decoding은 단순히 다양한 응답을 뽑아내는 기법이 아니다. AI가 한 가지 질문에 대해 여러 경로로 추론하고, 그 결과 중 가장 논리적으로 일관된 답변을 스스로 선택하게 하는 구조다. 나는 이 기술이 특히 복잡한 문제, 설명이 필요한 분야에서 그 진가를 발휘한다고 느꼈다. 물론 토큰 사용량이나 리소스 부담이라는 한계는 있지만, 결과 품질에 대한 요구가 높은 상황에선 반드시 고려할 가치가 있다. 결국 이 기술은 ‘AI의 생각을 반복하게 하고, 그 중 스스로 납득할 수 있는 결과를 도출한다’는 점에서, 인간의 사고 패턴과 가장 닮아 있는 디코딩 전략이라고 할 수 있다.