본 논문은 추론 모델의 과도한 사고(overthinking) 현상이 입력 텍스트에 대한 내부적 편향(internal bias)에서 기인한다는 것을 최초로 밝혔습니다. 모델은 추론 문제를 접하면 실제 추론 과정 없이 답에 대한 예측(내부적 편향)을 형성하고, 이 예측이 추론 결과와 상충하면 반추 과정을 거치며 계산 자원을 낭비합니다. 해석성 실험을 통해 이러한 현상이 입력 텍스트에 대한 과도한 집중으로 인해 내부적 편향의 영향이 증폭되는 것과 관련이 있음을 밝혔습니다. 원본 입력 텍스트를 마스킹함으로써 내부적 편향의 영향을 효과적으로 완화하고, 다양한 복잡한 추론 작업에서 추론 길이를 31%-53% 단축시키는 동시에 정확도를 향상시킬 수 있음을 보였습니다. 이는 내부적 편향과 과도한 사고 간의 인과 관계를 보여줍니다.
