La Cadena de Pensamiento o Chain of Thought (CoT) es una técnica avanzada que permite a la inteligencia artificial resolver problemas complejos mediante un proceso paso a paso. En este artículo, aprenderás cómo esta técnica puede mejorar tus resultados al interactuar con modelos de inteligencia artificial, permitiéndoles pensar y responder de forma más lógica y precisa.
La Cadena de Pensamiento es una técnica que estructura el razonamiento de un modelo de IA. Ayuda a resolver tareas complejas dividiéndolas en subtareas lógicas, lo cual resulta en respuestas más detalladas y contextuales.
Esta metodología es especialmente útil en problemas donde un solo paso lógico no basta, como en matemáticas o lógica avanzada. Al usar el Chain of Thought, el modelo imita un proceso de razonamiento secuencial, lo que aumenta su capacidad analítica y precisión en las respuestas.
El CoT funciona mediante prompts estructurados que guían al modelo a realizar un análisis paso a paso. Esta técnica permite que la IA explore cada elemento antes de llegar a una conclusión.
Para aplicar Chain of Thought en tus prompts:
Ejemplo: si deseas resolver “68/4 + 5 - 3 * 7”, en lugar de pedir al modelo que resuelva el problema de una sola vez, desglosa los pasos a seguir:
“Resuelve paso a paso esta operación: 68/4 + 5 - 3 * 7:”
Con esta estructura, la IA abordará cada parte del problema por separado, evitando errores en la jerarquía de operaciones y proporcionando respuestas precisas.
Al emplear Chain of Thought en tus prompts, obtienes varias ventajas:
Recientemente, OpenAI integró CoT en su modelo o1, lo cual permite que piense paso a paso sin que necesites indicarlo explícitamente. Así, puedes obtener respuestas detalladas y precisas sin necesidad de estructurar cada prompt.
En Platzi hemos lanzado una nueva funcionalidad que utiliza Chain of Thought. Con esta opción, podrás:
¡Prueba esta nueva funcionalidad y envía tu feedback a [email protected]!