개요Self-Consistency Prompting은 대형 언어 모델(LLM)의 응답 품질을 향상시키기 위한 추론 전략입니다. 이 방식은 단일 응답이 아닌 다양한 추론 경로를 생성하고, 그 중 가장 일관된 결과를 선택하여 보다 신뢰도 높은 답변을 도출합니다. 본 글에서는 이 기법의 개념, 기술적 원리, 구현 방식, 활용 사례를 체계적으로 정리합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의LLM에서 다양한 추론 경로를 생성한 후, 다수결 방식으로 일관된 응답을 선택하는 기법목적복잡한 문제 해결 시 추론 정확도 및 신뢰도 향상필요성단일 샘플 기반 출력의 불확실성 제거 및 안정성 강화2. 특징특징설명차별점다중 추론 생성다양한 Temperature 설정으로 복수의 응답 샘플 생성일반적인 프롬프트 1회 호출 방식과 ..