Pídele que piense en voz alta: el descubrimiento más rentable del prompting

A veces la investigación puntera consiste en añadir una frase al prompt. Este paper formalizó algo que muchos habíamos notado a tientas: si el modelo escribe los pasos intermedios, acierta problemas que fallaba en seco. Es también el antecedente directo de los modelos razonadores actuales, así que conviene leerlo como historia además de como técnica.

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Jason Wei et al. · arXiv

MIMarco Ibáñez

Conexiones

Trazadas y explicadas por personas: la razón es lo que las hace valiosas.

«A muestra un truco que extrae razonamiento (pensar en voz alta); B explica por qué la robustez y escalabilidad de ese razonamiento dependen críticamente del entrenamiento en tokens: Chinchilla te dice cuándo ese prompting será fiable y cuánto ganará con más datos.»
MIMarco Ibáñez
Chinchilla: el paper que demostró que llevábamos años entrenando modelos a mediasPDF
«Saltar de A a B muestra cómo la separación memoria/razonamiento de RAG se potencia cuando el razonador genera pasos intermedios: la recuperación aporta hechos y el chain‑of‑thought permite integrarlos en un razonamiento verificable y menos propenso a alucinaciones.»
MIMarco Ibáñez
El paper que bautizó RAG, la sigla que hoy sostiene medio negocio del softwarePDF