Razonamiento paso a paso en modelos de lenguaje (Chain of Thought)

La técnica de prompting Chain of Thought, o cadena de pensamiento, mejora significativamente la calidad de respuesta de los modelos de lenguaje como ChatGPT. Aplicar este método implica guiar paso a paso las respuestas mediante instrucciones claras, para obtener resultados más precisos y coherentes. Veamos qué implica esta técnica y cómo sacarle el máximo provecho.

¿Qué es Chain of Thought y cómo impacta las respuestas del modelo?

Chain of Thought consiste en pedir al modelo que explique, paso por paso, cómo llega a una respuesta determinada, especialmente ante preguntas que requieren razonamiento lógico. Antes de contar con modelos avanzados, era necesario indicar explícitamente en los prompts que "pensaran paso a paso"; los modelos actuales con capacidad de razonamiento avanzado ya operan bajo esta lógica por defecto.

Utilizar esta técnica presenta ventajas importantes:

• Respuestas con mayor lógica y coherencia.
• Solución más efectiva de acertijos y problemas que requieren raciocinio.
• Menos respuestas probabilísticas aleatorias y más respuestas con sentido práctico.

Aun así, la principal desventaja radica en el tiempo de procesamiento: los modelos toman mayor tiempo al desarrollar respuestas más detalladas.

¿En qué situaciones Chain of Thought resulta especialmente útil?

La técnica destaca sobre todo en contextos que requieren:

• Resolución lógica de acertijos.
• Procedimientos matemáticos y científicos que siguen un orden definido. Por ejemplo, resolver ecuaciones siguiendo reglas establecidas como la jerarquía de operaciones matemáticas (primero paréntesis, luego multiplicación y división, finalmente suma y resta).

Esta metodología se asemeja al enfoque aprendido en los procesos educativos tradicionales, facilitando la comprensión de respuestas precisas y explicadas claramente.

¿Cómo podemos aplicar Chain of Thought a tareas prácticas como redes sociales?

Usar Chain of Thought en tareas cotidianas como generar publicaciones efectivas para redes sociales es viable y beneficioso. Para ello, resulta clave estructurar los prompts claramente indicando:

1. Análisis del contenido que se quiere difundir.
2. Identificación de conclusiones clave que puedan interesar al público general.
3. Relación de estas conclusiones con situaciones reales y prácticas.
4. Generación creativa y estratégica de varias opciones de contenido optimizado para difusión y viralidad.

Un tweet ideal elaborado mediante esta técnica debería cumplir lo siguiente:

• Poder entenderse plenamente sin necesidad de conocer el documento o contexto originalmente usado.
• Contener lenguaje sencillo, coloquial y accesible para todas las audiencias, sin tecnicismos.
• Ser llamativo e incentivador para que el público interactúe mediante likes, reposts o respuestas.

Utilizando Chain of Thought para definir de forma clara los pasos a seguir, es posible obtener resultados introspectivos, organizados, persuasivos y ajustados a los objetivos concretos que busca quien plantea el prompt.

¿Has utilizado esta técnica o deseas hacerlo pronto? Cuéntanos tu experiencia con Chain of Thought.