본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)에서 의도(Intent)를 명시적으로 생성하여 모델의 내적 의도를 담고 후속 분석 및 행동을 안내하는 고차원 계획을 제공하는 '의도를 가지고 말하기(Speaking with Intent, SWI)' 개념을 제시합니다. 인간의 의식적인 사고 과정을 모방함으로써 LLM의 추론 능력과 생성 품질 향상을 목표로 합니다. 텍스트 요약, 다중 작업 질의응답, 수학적 추론 벤치마크에 대한 광범위한 실험을 통해 명시적인 의도 없이 직접 생성하는 방법보다 SWI의 효과와 일반화 가능성을 입증하였으며, 다양한 실험 설정에서 SWI의 일반화 가능성을 추가적으로 분석하고, 인간 평가를 통해 생성된 의도의 일관성, 효과성 및 해석 가능성을 검증했습니다. 명시적인 의도를 사용하여 LLM을 향상시킨 유망한 결과는 인지적 개념을 통해 LLM의 생성 및 추론 능력을 향상시키는 새로운 방법을 제시합니다.
