본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 창의적 추론에 대한 연구를 제시한다. 기존 추론 모델이 일반적인 문제 해결에 집중하는 반면, 이 연구는 창의적인 해결책이 필요한 분야(예: 신약 개발, 비즈니스 전략)에 초점을 맞춘다. 인지 과학 원리에 영감을 받아 창의적 추론을 위한 계산 프레임워크를 제안하고, 3가지 핵심 창의적 추론 패러다임(결합, 탐험, 변환)을 정의한다. 또한, LLM을 활용하기 위해 "사고의 우주"(UoT)라는 새로운 방법론을 개발하고, 창의적 문제 해결을 위한 새로운 3가지 과제와 평가 벤치마크를 제시한다. SOTA 기법 및 상용 모델과의 비교 분석을 통해 UoT가 창의적 추론에서 우수한 성능을 보임을 입증한다.
