Razonamiento en cadena (Explicado de forma sencilla)

¿Qué es el razonamiento en cadena?

"Cadena de pensamiento (CoT) refleja el razonamiento humano, facilitando la resolución sistemática de problemas mediante una serie coherente de deducciones lógicas".

IBM: https://www.ibm.com/think/topics/chain-of-thoughts

Esencialmente, CoT anima a un modelo de IA a dar pasos intermedios antes de llegar a la respuesta final. En lugar de ir directamente a la solución, el modelo explicará su proceso de pensamiento en una secuencia, asegurándose de que cada paso sigue al anterior.

He aquí una sencilla ejemplo para explicar el proceso de CoT:

¿Cómo funciona el razonamiento en cadena?

• Estimulación: Los usuarios guían a la IA para que piense paso a paso añadiendo instrucciones como "Muestra tu razonamiento" o "Explica cada paso" a sus indicaciones.
• Pasos lógicos: A continuación, la IA resuelve el problema paso a paso, exponiendo su proceso de pensamiento de forma que resulte fácil de seguir.
• Respuesta final: Tras recorrer los pasos, la IA da su respuesta final, que suele ser más precisa porque ha seguido un camino claro y estructurado.

¿Por qué es importante el razonamiento en cadena?

• Mayor precisión: Dedicar tiempo a desglosar el problema ayuda a la IA a evitar errores, sobre todo en tareas que requieren varios pasos, como las matemáticas, los rompecabezas lógicos o las decisiones complejas.
• Explicaciones más claras: Es más fácil ver cómo la IA ha llegado a su respuesta, lo que genera confianza y ayuda a solucionar problemas si algo va mal.
• Pensamiento más humano: El razonamiento paso a paso hace que la IA resulte más natural y cercana, ya que refleja la forma en que la gente suele resolver los problemas.

Ventajas del razonamiento TdC

• Maneja problemas complejos de varios pasos con mayor eficacia.
• Reduce los errores y las alucinaciones en las respuestas generadas por la IA.
• Hace que los sistemas de IA sean más interpretables y fiables.

Limitaciones

• Respuestas más lentas: Más pasos significan respuestas más largas y un mayor coste computacional.
• Calidad puntual: La eficacia depende de la calidad del diseño de las preguntas.
• Escalabilidad: Puede tener dificultades con ámbitos muy especializados o técnicos sin instrucciones adaptadas.

Resumen

La cadena de pensamiento es una forma interesante de que los modelos resuelvan los problemas de una forma similar a la humana. Puede ser muy útil para manejar tareas complejas y reducir errores. Sin embargo, tiene sus limitaciones en cuanto a velocidad y precisión cuando las instrucciones son de mala calidad.

Más información sobre el razonamiento en cadena:

IBM: https://www.ibm.com/think/topics/chain-of-thoughts
Invisible: https://www.invisible.co/blog/how-to-teach-chain-of-thought-reasoning-to-your-llm
Orq: https://orq.ai/blog/what-is-chain-of-thought-prompting
BotPress: https://botpress.com/blog/chain-of-thought