Chain of Thought es una capacidad de los
modelos de IA para resolver problemas paso a paso, mostrando su
razonamiento de forma secuencial. Puede activarse mediante técnicas de
prompting o estar integrada directamente en el modelo como función nativa.
Esta capacidad funciona descomponiendo problemas complejos en pasos intermedios más simples, similar a como un estudiante muestra su trabajo en un examen. Por ejemplo, aplicando CoT, ante un problema matemático, en lugar de dar solo el resultado final, muestran: "Primero multiplico 8 x 3 = 24, luego sumo 15, obteniendo 24 + 15 = 39". Esta metodología es especialmente efectiva en
razonamiento lógico, matemáticas, análisis de texto complejo y toma de decisiones multi-paso.
Los modelos pueden implementar CoT de varias formas: mediante técnicas de
prompting (pidiendo explícitamente que muestre el
razonamiento) o como función integrada que se activa manual o automáticamente en tareas complejas.
CoT se utiliza principalmente en
modelos de lenguaje grandes y su impacto es notable: mejora el rendimiento hasta un 50% o más en tareas de
razonamiento. Esta capacidad ha revolucionado la IA, haciendo las respuestas más transparentes, verificables y confiables, permitiendo identificar errores en el proceso de
razonamiento.