Aprendí que la técnica Chain of Thought ayuda a que la IA piense paso a paso, como lo haría una persona. En vez de solo pedirle una respuesta, le explicamos cómo llegar a ella. Esto mejora la precisión y hace que el modelo entienda mejor lo que queremos. Me parece útil para tareas lógicas o matemáticas, y lo voy a aplicar en mis prompts para obtener mejores resultados.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Me alegra ver que estás interesado en la técnica "Chain of Thought" y cómo puede mejorar la precisión de los modelos de lenguaje. Esta técnica es realmente útil, especialmente en tareas que requieren un razonamiento lógico o matemático, como has mencionado.
La idea principal detrás de "Chain of Thought" es guiar al modelo paso a paso, de manera similar a cómo lo haría una persona al resolver un problema. En lugar de simplemente pedir una respuesta, le proporcionas al modelo una serie de pasos o pensamientos que lo llevan a la solución. Esto no solo ayuda al modelo a entender mejor el problema, sino que también minimiza el riesgo de errores al hacer el proceso más explícito.
Por ejemplo, si estás trabajando con un problema matemático, en lugar de preguntar directamente "¿Cuántas pelotas de tenis tiene Rogerio?", podrías estructurar tu prompt de la siguiente manera:
Al guiar al modelo a través de estos pasos, es más probable que llegue a la respuesta correcta de manera consistente.
Espero que esta explicación te sea útil y te inspire a aplicar la técnica "Chain of Thought" en tus propios prompts para obtener resultados más precisos. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!