본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)에서 의도(intent)를 명시적으로 생성하여 모델의 근본적인 의도를 담고 후속 분석 및 행동을 안내하는 상위 수준 계획을 제공하는 "의도를 가지고 말하기(Speaking with Intent, SWI)" 개념을 제시한다. SWI는 인간의 의도적이고 목적있는 사고를 모방하여 LLM의 추론 능력과 생성 품질을 향상시키는 것을 목표로 한다. 텍스트 요약, 다중 작업 질의응답, 수학적 추론 벤치마크에 대한 광범위한 실험을 통해 명시적인 의도 없이 직접 생성하는 것보다 SWI의 효과와 일반화 가능성을 보여준다. 다양한 실험 설정에서 SWI의 일반화 가능성을 확인하였고, 인간 평가를 통해 생성된 의도의 일관성, 효과성, 해석 가능성을 검증하였다. 결과적으로 명시적인 의도를 가진 LLM을 향상시키는 것이 LLM의 생성 및 추론 능력을 향상시키는 새로운 방법임을 제시한다.
