Estos tres enfoques representan un avance significativo en la forma en que los modelos de lenguaje pueden razonar y verificar sus propias respuestas. Least-to-Most ayuda a estructurar el pensamiento, Chain-of-Verification introduce una especie de “autocorrección” y Self-Consistency permite elegir la mejor respuesta entre varias opciones. En conjunto, estas técnicas no solo mejoran la precisión, sino que también hacen que los modelos sean más confiables y útiles en aplicaciones reales.
¿Cuál técnica es mejor para tareas matemáticas? Least-to-Most y Self-Consistency han demostrado mejoras notables en razonamiento matemático. Least-to-Most es ideal para problemas que pueden dividirse en pasos lógicos.
¿Cómo se reduce una alucinación en un modelo? Chain-of-Verification lo hace al verificar cada parte de la respuesta con preguntas independientes, lo que evita que el modelo se “autoengañe”.
¿Se pueden combinar estas técnicas? Sí. De hecho, algunos estudios exploran combinaciones como Least-to-Most con Self-Consistency para obtener lo mejor de ambos mundos.
