Técnica Chain of Thought para prompts más efectivos

¡Mejora la calidad de tus interacciones con inteligencia artificial usando la técnica Chain of Thought! Esta metodología de prompting, conocida también como "cadena de pensamiento", permite que los modelos de lenguaje procesen preguntas complejas a través de pasos secuenciales, realizando un razonamiento que lleva a respuestas más precisas y consistentes.

¿Qué es Chain of Thought?

Chain of Thought implica estructurar las instrucciones dadas al modelo para que éste "piense paso a paso" antes de dar una respuesta final. Esta técnica surgió incluso antes de la existencia de modelos con capacidad para razonar y continúa siendo efectiva para mejorar las respuestas en modelos actuales como GPT-4.

¿Cómo beneficia a los modelos actuales?

Los nuevos modelos de razonamiento, como GPT-4, han incorporado esta técnica para automatizar el proceso lógico interno. Estos modelos ahora toman más tiempo en responder porque ejecutan una secuencia lógica explícita que justifica el resultado final.

¿En qué situaciones es útil usar Chain of Thought?

Se recomienda aplicar esta técnica especialmente cuando:

• Se necesitan respuestas lógicas y precisas.
• Se enfrentan problemas complejos o acertijos.
• Se busca mejorar la claridad y estructura de las respuestas recibidas.

Ejemplo práctico con GPT-4

Al introducir una pregunta como: "Le das una patada a una pelota, esta se aleja cinco metros pero regresa hacia ti sin intervención ajena, ¿por qué?", un modelo común podría dar respuestas poco acertadas, como indicar que la pelota es un boomerang. Sin embargo, al incluir "piensa paso a paso", como parte de Chain of Thought, el modelo realiza una deducción lógica y precisa: has lanzado la pelota hacia arriba y la gravedad la devuelve directamente hacia ti.

Aplicar Chain of Thought en escenarios reales

Para implementarlo con éxito en contextos reales, como por ejemplo la creación de publicaciones en redes sociales a partir de documentos complejos, es posible definir claramente un paso a paso orientado a resultados óptimos:

1. Analizar y listar conclusiones relevantes del documento.
2. Relacionar estas conclusiones con situaciones cotidianas para relevancia personal.
3. Generar contenido claro, conciso y atractivo que motive la interacción.

¿Qué caracteriza a un tweet exitoso con esta técnica?

• Usa lenguaje común y accesible.
• Puede funcionar de manera autónoma sin necesidad de contexto externo.
• Ofrece insights concisos y prácticos que motivan la interacción.

Con estas pautas, se puede recomendar al modelo:

• Evitar menciones directas al documento original.
• Optimizar la redacción para maximizar reposts, likes y respuestas.

¿Ya has probado utilizar Chain of Thought en prompts para inteligencia artificial? ¡Cuéntanos cómo te ha funcionado esta técnica!