체인 사고 프롬프팅은 대형 언어 모델의 추론 능력을 향상시킬 수 있는 주요 접근법이지만, 기존 방식은 단순한 추론 작업에 초점을 맞추어 저품질 및 일관성 없는 체인 사고 프롬프트를 생성한다. 이에 대응하여 CoTGenius 프레임워크를 제안하여 우수한 체인 사고 프롬프트를 자동으로 생성하고, 이를 활용해 ChainLM 모델을 개발하여 복잡한 추론 문제에서 뛰어난 성능을 보인다.
