본 논문은 사고 능력을 갖춘 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 과정을 제어하는 새로운 방법을 제시합니다. DeepSeek-R1-Distill 모델을 사용하여 10가지 다양한 범주에 걸쳐 500개의 과제를 수행하는 실험을 통해 불확실성 표현, 가설 검증을 위한 예시 생성, 추론 과정에서의 되짚어보기 등 여러 가지 추론 행동을 확인했습니다. 이러한 행동들은 모델의 활성화 공간 내 선형 방향에 의해 매개되며, 조향 벡터를 사용하여 제어할 수 있음을 보였습니다. 본 연구는 추론 과정의 특정 측면(예: 되짚어보기 경향 또는 불확실성 표현)을 조절하는 방법을 제공하며, 세 가지 DeepSeek-R1-Distill 모델에서 일관된 제어 성능을 보였습니다. 이는 사고 능력을 갖춘 모델의 추론 과정을 제어 가능하고 해석 가능한 방식으로 조절하기 위한 실용적인 도구를 제공합니다.
