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Chain-of-thought: hacé que el modelo muestre su razonamiento

Cómo obtener razonamiento paso a paso para mejorar la precisión en tareas complejas.

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Cuándo ayuda

  • Matemáticas, lógica o planificación multi-paso donde los errores se acumulan.
  • Cualquier tarea donde los pasos intermedios importan, no solo la respuesta final.
  • Debuguear decisiones: ver la cadena te permite detectar exactamente dónde falló el razonamiento.

Cómo dispararlo

  • Agregá 'Pensá paso a paso antes de responder.' a cualquier prompt.
  • O pedí un scratchpad: 'Primero razoná. Luego dá la respuesta final.'
  • Para salida estructurada, separás el bloque de razonamiento del bloque de respuesta con tags.
  • Pedile que revise su propio razonamiento antes de confirmar la respuesta.

Antes → después: un problema de varios pasos

  • Antes: "Una suscripción cuesta 12 por mes con un 25% de descuento en facturación anual. ¿Conviene la anual en 18 meses?" El modelo puede responder de un salto y fallar la aritmética.
  • Después: "...Resolvelo paso a paso dentro de <razonamiento>: precio por mes, precio anual con el descuento, costo de cada opción en 18 meses. Después dá solo la comparación dentro de <respuesta>. Revisá la aritmética antes de responder."
  • Qué cambió: las cantidades intermedias se calculan de forma explícita y la respuesta queda separada del desarrollo, así los errores se ven y la respuesta es fácil de leer.

Cuándo no usarlo

  • Las consultas simples, la clasificación y la reescritura rara vez se benefician: los pasos suman largo y costo sin mejorar la respuesta.
  • Los modelos que razonan internamente suelen no necesitar un 'pensá paso a paso', y las instrucciones de proceso pesadas pueden interferir. Revisá la guía del proveedor y la guía de modelos de razonamiento.
  • No tomes el razonamiento escrito como un registro fiel de lo que el modelo calculó. Sirve para detectar errores, no es una garantía de corrección: verificá la respuesta final por tu cuenta cuando importe.

Plantillas

Razonamiento paso a paso (general)

Problema: [describí la tarea o pregunta]

Pensá paso a paso:
1. Reformulá qué se está pidiendo.
2. Identificá qué información tenés vs. qué falta.
3. Trabajá la lógica en pasos chicos.
4. Enunciá tu conclusión.

Formato:
<razonamiento>
[pasos acá]
</razonamiento>
<respuesta>
[respuesta final solamente]
</respuesta>
Se abre en el analizador con el prompt precargado.
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Auditoría de decisión (encontrá el error)

Revisá esta cadena de decisiones y encontrá el primer punto donde el razonamiento falla.

Decisión:
"""[pegá razonamiento o plan]"""

Hacé esto:
1. Reformulá cada paso en una oración.
2. Marcá el primer paso que creés incorrecto o sin respaldo.
3. Explicá por qué y proponé un fix.
Se abre en el analizador con el prompt precargado.
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Preguntas frecuentes

¿El chain-of-thought siempre ayuda?
No. En tareas simples agrega ruido y desperdicia tokens. Usalo en tareas con múltiples pasos lógicos donde el orden importa.
¿Qué pasa si necesito una respuesta final corta?
Separás razonamiento y respuesta con tags o secciones. Pedís el razonamiento primero, luego conclusión en una frase.
¿Debería mostrarle el razonamiento a mis usuarios?
Por lo general no. Mantené razonamiento y respuesta en bloques separados, mostrá solo la respuesta y usá el razonamiento para depurar y revisar.
¿Chain-of-thought es lo mismo que encadenar prompts?
No. Chain-of-thought ocurre dentro de una sola respuesta; el encadenado de prompts reparte una tarea en varias solicitudes que controlás vos. Mirá la guía de prompt chaining.