LLM은 다단계 논리 추론에서 작은 오류가 전체 추론 체인에 영향을 미쳐 불안정한 성능을 보입니다. 연구진은 논리 접속사가 추론 과정의 취약점이며, 모델이 올바른 논리 방향을 결정하는 데 어려움을 겪는다는 것을 확인했어요. 논리 접속사 선택에 개입하여 LLM을 올바른 방향으로 유도하는 프레임워크를 제안하여 정확도와 효율성 간의 균형을 맞췄어요.