Te explicaré las técnicas de «Chain-of-Thought» (cadena de pensamiento) y «Least-to-Most Prompting» (de menos a más) con un lenguaje sencillo y ejemplos claros y utilizando la analogía del chef y la receta.
Imagina que la Inteligencia Artificial (IA) es un chef de gran talento, pero que a veces se confunde si la receta es muy larga o tiene muchos pasos. Si solo le pides el plato final (prompt estándar), a veces improvisa o se salta pasos.
El Chain-of-Thought (CoT) y el Least-to-Most Prompting (L2M) son dos técnicas que ayudan a una IA a razonar mejor cuando enfrenta tareas difíciles. Funcionan igual que darle una receta clara a un chef: CoT obliga a la IA a mostrar cada paso de su pensamiento, mientras que L2M divide un problema grande en partes pequeñas y las resuelve una a una. CoT es ideal para ejercicios lógicos con pasos claros; L2M destaca cuando el desafío es largo o muy complejo.
1. Chain-of-Thought Prompting (CoT): La receta paso a paso
El CoT (Cadena de Pensamiento) obliga al modelo de IA a explicar su proceso de razonamiento antes de dar la respuesta final. Esto es como pedirle al chef que piense en voz alta sobre cada paso que da.
¿Cómo mejora el razonamiento?
El CoT mejora el razonamiento mediante la Elaboración de Razonamiento (Reasoning Elaboration). Al ver los pasos intermedios, el modelo puede entender mejor la lógica detrás de la tarea.
- Sin CoT (Prompt Estándar): Es como un examen donde solo pones la respuesta final. Si te equivocas, no sabemos dónde falló la lógica.
- Formato: Pregunta (Q) -> Respuesta (A).
- Con CoT (cadena de pensamiento): Es como un examen donde le obligas a mostrar todos los pasos del cálculo. Si el modelo se equivoca, la secuencia de pensamiento (Thought) muestra dónde se produjo el error.
- Formato: Pregunta (Q) -> Proceso de Razonamiento (T) -> Respuesta (A).
Ejemplo de CoT (problema de matemáticas)
| Tipo de Prompt | Pregunta (Q) | Proceso de Razonamiento (T) | Respuesta (A) |
|---|---|---|---|
| Directo (Estándar) | Si hay 3 coches en el estacionamiento y llegan 2 más, ¿cuántos coches hay? | (No hay proceso explícito) | La respuesta es 5 coches. |
| Chain-of-Thought (CoT) | Si hay 3 coches en el estacionamiento y llegan 2 más, ¿cuántos coches hay? | Originalmente hay 3 coches. Llegan 2 coches más. 3 + 2 = 5. | La respuesta es 5 coches. |
En este caso, la secuencia de pensamiento (T) permite a la IA extraer el sentido común y los patrones necesarios para generar la respuesta correcta.
2. Least-to-Most Prompting (L2M): La descomposición del problema
El Least-to-Most Prompting aborda problemas complejos dividiéndolos en partes más pequeñas y resolviendo primero la parte más fácil (el «Least») para construir la solución completa (el «Most»).
¿Cómo mejora el razonamiento?
Esta técnica mejora el razonamiento a través de la Descomposición del Proceso. Cuando un problema es demasiado grande (o en la analogía, la receta tiene demasiados ingredientes), el modelo se enfoca en resolver módulos sencillos, y cada solución parcial se usa como un paso de razonamiento para el siguiente módulo.
Ejemplo de L2M (Construcción Incremental)
Imagina un problema complejo donde la IA tiene que concatenar las últimas letras de una serie de palabras («learning, reasoning, generalization»).
- Descomposición de la pregunta: El problema complejo se divide en subproblemas más sencillos. En lugar de resolver todo de golpe, la IA se pregunta:
- Paso 1: ¿Cuál es la última letra de ‘learning’?
- Paso 2: ¿Cuál es la última letra de ‘reasoning’?
- Paso 3: ¿Cómo concateno los resultados?
- Solución de subproblemas: La IA resuelve cada parte, usando la respuesta anterior para construir la siguiente:
- Subproblema resuelto: La última letra de ‘learning’ es ‘g’.
- Uso en la siguiente etapa: Se usa la ‘g’ para empezar a concatenar con la siguiente letra encontrada.
Esta descomposición modular le permite al LLM manejar mejor la complejidad, ya que ha demostrado ser superior al CoT en tareas de complejidad creciente o que requieren varios pasos.
¿Cuál usar?
Ambos enfoques son «herramientas» para lograr una Generación Estructurada, que es clave para el razonamiento complejo, poniéndolas lado a lado podemos decidir cual usar.
| Aspecto | Chain-of-Thought (CoT) | Least-to-Most (L2M) |
|---|---|---|
| Mecanismo Principal | Muestra el pensamiento completo en una sola respuesta larga. | Divide el problema en muchos pasos o subpreguntas, resolviéndolas secuencialmente. |
| Ideal para | Problemas de razonamiento que requieren que se muestre la lógica paso a paso (ej., matemáticas, sentido común). | Problemas muy complejos que necesitan ser desglosados en tareas modulares. |
| Resultado en Complejidad | Muy efectivo, mejor que el prompt directo. | Generalmente superior al CoT en tareas de alta complejidad o cuando la tarea es larga. |
Ambas técnicas se basan en la idea de que los LLMs mejoran su rendimiento cuando se les proporciona un proceso de razonamiento explícito antes de generar la respuesta final.
Eh, vale, creo que entendí bien esto, me parece super útil eso de la técnica CoT para resolver problemas complejos, ¿no? Paso a paso, como cocinando, jaja. Pero, igual me estoy liando, ¿no es un poco parecido a lo del Least-to-Most Prompting? Es como si ambos métodos se basaran en descomponer el problema, pero con distinto enfoque. Por cierto, ¿cómo sabes cuándo es mejor usar uno u otro? Ah, y no sé si me perdí, pero, ¿en qué contexto se aplica esto?
¿Alguien ha probado estos métodos en la vida real? Me pregunto si realmente facilitan la resolución de problemas complejos.
Vaya, este rollo del Chain-of-Thought Prompting es más interesante de lo que pensaba inicialmente. Si no me equivoco, ¿entonces la idea es que nos ayuda a pensar de manera más estructurada, verdad? Pero, por cierto, el ejemplo del problema de matemáticas… no sé, me parece un poco enrevesado. Y en cuanto al Least-to-Most Prompting, ¿no es eso como descomponer el problema en partes más pequeñas para hacerlo más manejable? Ahora que lo pienso, ¿eso no sería como dividir para conquistar?
Ah, vaya, este artículo sobre los prompts para solucionar problemas complejos me ha dejado pensando. ¿No es curioso cómo el método CoT parece un poco como…bueno, como cómo piensas cuando estás cocinando? Sigues una receta, paso a paso, ¿no? Por otro lado, el L2M suena más a cuando estás montando un mueble de Ikea, descomponiendo el problema en partes más pequeñas. Ahora, lo que no me queda claro es, ¿en qué situaciones sería mejor aplicar cada uno? ¿Depende del problema o del tipo de pensador que seas?
Eh, no sé si lo pillé del todo, pero parece que ese tal CoT es como una receta paso a paso para resolver un problemón, ¿verdad? Me recuerda a cuando desarmas un reloj viejo, pieza por pieza, para entender su mecanismo… Ahora que lo pienso, ¿puede ser que L2M sea un poco similar pero al revés? ¿Es como empezar con el reloj ya desarmado y luego ir montándolo poco a poco? Igual me estoy liando… Además, ¿se aplica solo a matemáticas o a cualquier problemática?
¿No creen que el CoT sería más efectivo si se aplicara en conjunto con L2M? Es una combinación poderosa, ¿no?
Totalmente de acuerdo, L2M y CoT son un dúo invencible. ¡Imagínate el potencial!
Bueno, bueno, este artículo sobre los Prompts me ha dejado un poco pensativo, la verdad. Lo de la cadena de pensamiento, ¿no? Me parece interesante, pero… no sé, igual me estoy liando, pero ¿no es un poco como simplemente seguir la lógica de un problema? Aunque, ahora que lo pienso, el ejemplo de matemáticas sí que me ha aclarado un poco. En cambio lo de descomponer el problema… umm, ¿no es eso lo que siempre intentamos hacer? ¿O es que hay algo que se me está escapando aquí?
¿Pero realmente CoT y L2M son efectivos en problemas no matemáticos? No lo veo claro…
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¿Y si el problema es demasiado complejo para descomponerlo? 🤔 #JustSaying #DebateAbierto
¡Vaya, ese artículo sobre los prompts para resolver problemas complejos me ha dejado pensativo! Me gusta mucho el concepto de Chain-of-Thought Prompting. No sé, parece muy práctico para desglosar mentalmente un problema, ¿no? Aunque, ahora que lo pienso, igual me estoy liando, pero ¿no se podría aplicar también el Least-to-Most Prompting en el mismo problema? Y por cierto, ¿cómo se asegura uno de que está usando el más adecuado? ¡Qué lío, jajaja! ¿Alguien más tiene estas dudas?
Eh, que tal, acabo de leer este artículo sobre los Prompts y cómo ayudan a resolver problemas complejos, muy interesante, la verdad. Me gustó eso del Chain-of-Thought Prompting o CoT, eso de seguir una receta paso a paso… eso sí, no sé, ¿no sería un poco rígido? Por otro lado el Least-to-Most o L2M, eso de descomponer el problema, me suena más a mi estilo, igual me estoy liando, pero, ¿no podrías combinar ambos métodos? Ah, y por cierto, me encantaría ver más ejemplos, ¿dónde podría encontrarlos?
Vaya, este artículo es bastante interesante. Me ha dejado pensando sobre eso del Chain-of-Thought Prompting. ¿En serio una receta paso a paso puede mejorar tanto nuestro razonamiento? Aunque, no sé, igual me estoy liando, pero creo que entendí bien eso. Y ese ejemplo de matemáticas… uf. Ahora que lo pienso, ¿no creéis que el Least-to-Most Prompting se parece un poco a cómo descomponemos problemas en nuestra vida cotidiana? Oh, y por cierto, ¿creéis que este método sería útil en un contexto laboral?
Hmm, este artículo sobre los Prompts para resolver problemas complejos me ha dejado pensando, ¿sabes? En particular, la parte de Chain-of-Thought Prompting me parece interesante. Es como una receta para desglosar los problemas paso a paso, y eso me gusta. Ahora que lo pienso, ¿se podría aplicar esto a problemas cotidianos, fuera del contexto matemático? Por otro lado, no sé, igual me estoy liando, pero el Least-to-Most Prompting me parece un poco más complicado de entender. ¿Alguien podría aclararme eso un poco más?
Vaya, este artículo es un poco denso, ¿no? Pero bueno, la idea de usar Chain-of-Thought Prompting para resolver problemas complejos parece bastante guay. No sé, me pregunto si realmente mejora el razonamiento como dice el autor, ¿o es simplemente una forma más estructurada de pensar? Por cierto, el ejemplo de matemáticas me dejó un poco perdido. Ah, y también mencionan algo llamado Least-to-Most Prompting ¿alguien puede explicarme un poco más eso?
¿Y si estos prompts sólo complican más la resolución de problemas? ¡Justo mi duda!
Los prompts no complican, desafían tu creatividad. ¡Acepta el reto y aprende!
¿Y si los problemas complejos requieren soluciones más allá de estas técnicas promovidas?
Quizás, pero ignorar técnicas probadas sería imprudente, ¿no crees?
¿Y si la descomposición del problema en L2M nos limita más que ayudarnos? 🤔
Creo que las técnicas CoT y L2M son útiles, pero ¿Cómo se aplican en problemas no matemáticos? ¿Podemos ejemplificar?
Claro, aplica a lo cotidiano. ¿Quién dijo que solo son para problemas matemáticos?
¿Pero realmente funciona esto en problemas de vida real, no solo matemáticas?
Claro que sí, las matemáticas son la base de muchas soluciones reales. ¡Abre tu mente!
¿Realmente creen que el método L2M es eficaz? ¡A mí me parece demasiado simplista!
¿Simplista? A veces lo más sencillo es lo más efectivo, ¿no crees?
¿Y si el problema está en la descomposición, no en la solución? #RompecabezasInvertido
¿Y si el problema está en tu perspectiva, no en la descomposición? #RompecabezasSubjetivo
Vaya, este rollo de los Prompts me ha dejado pensativo… O sea, si lo entiendo bien, la idea es que si sigues la cadena de pensamiento (eso de CoT), ¿puedes simplificar un problema complejo, no? Mmm, igual me estoy liando. ¿No es un poco como el L2M, descomponiendo el problema? Aunque, espera… ¿no se corre el riesgo de perderse en los detalles? Ah, y por cierto, ¿cómo se aplica esto a problemas del día a día, fuera de las matemáticas?
¿Y si el problema es demasiado complejo para descomponerlo? ¡No todo es matemáticas!
Vale, a ver si pillé bien esto… el CoT, ese rollo de razonar paso a paso, ¿no? Y luego estaba el L2M, que va más por partes… Creo que la idea es que te ayuda a pensar mejor, ¿verdad? Es como si fuera un entrenamiento para el cerebro, digo yo. Pero, ¿no resultará muy agotador a la larga? Por cierto, ¿estos métodos se pueden usar en cualquier tipo de problema o solo en los más chungos? Ah, y me pregunto si serán igual de efectivos para todo el mundo…
¿Y si el CoT y L2M limitan más que ayudan? ¿No matamos la creatividad?
La creatividad no muere, se adapta. CoT y L2M son barreras para saltar, no muros para detenernos.
¿Sabéis? No sé, pero esta cosa del Chain-of-Thought Prompting (CoT)… es como si de repente me hubiesen dado una receta para enfrentarme a esos problemas que parecen un ovillo de lana enmarañado. ¿A quién no le ha pasado, verdad? Ahora que lo pienso, igual me estoy liando, pero creo que entendí bien esto… ¿no es algo así como descomponer el problema en partes más pequeñas, tipo Least-to-Most Prompting (L2M)? Aunque, ¿no podría volverse muy tedioso? ¿Y si pierdes de vista el contexto? Oye, y a todo esto… ¿cómo afecta esto a la sostenibilidad? ¡Vaya lío!
Mmm, interesante lo de estos Prompts. No sé, igual me estoy liando, pero parece que la idea es romper los problemas grandes en partes más manejables, ¿no? Como cuando tratas de montar un armario de Ikea, por ejemplo. Ahora que lo pienso, es curioso cómo esto podría aplicarse a situaciones cotidianas. Por cierto, me pregunto, ¿alguien ha intentado usar esto en su trabajo de alguna manera? Aunque, igual soy yo, pero no acabo de entender del todo cómo se implementaría este método L2M en un escenario real. ¿Alguien me lo podría explicar un poco mejor?
Hmm, a ver, este artículo sobre Prompts para resolver problemas es bastante interesante, ¿verdad?. Me ha llamado la atención la técnica de CoT, es decir, el Chain-of-Thought Prompting. Aunque, ¿no podría volverse algo lioso si la cadena de pensamiento se complica mucho? Ah, y sobre el Least-to-Most Prompting, me pareció super útil para descomponer los problemas, pero me pregunto, ¿funcionaría igual de bien en cualquier tipo de problema o hay limitaciones? Mmm, no sé, ¿qué opináis vosotros?
¿Alguien ha intentado aplicar estos métodos de resolución de problemas en situaciones cotidianas? ¿Resultan igual de efectivos?
He aplicado estos métodos en mi vida diaria, ¡resultan increíblemente útiles!
¿Y si el problema es tan complejo que no se puede descomponer? ¡Desafío lanzado!
¡Desafío aceptado! No hay problema tan complejo que no tenga solución. Solo requiere más ingenio.
¿Y si estos métodos solo complican más la resolución de problemas? ¡Solo digo!
¿Alguien más piensa que el enfoque L2M podría ser más efectivo para problemas de álgebra? ¡Aporta un orden lógico!
¿Y si los problemas complejos requieren soluciones no lineales? ¿Qué pasa con eso?
¿Y si las soluciones no lineales simplemente crean más problemas? ¿Qué pasa con eso?
¿Realmente creen que CoT y L2M siempre funcionan? Yo he tenido problemas con ambos.
¿No creen que la técnica L2M podría ser más efectiva si se combinara con algún tipo de gamificación? Justo lanzo la idea.
Totalmente de acuerdo, la gamificación podría potencialmente revolucionar la técnica L2M. ¡Buen aporte!
¿Alguien más piensa que CoT y L2M podrían ser útiles para resolver problemas en otros contextos, no sólo matemáticas?
¿Y si CoT y L2M resultan ser más complejas que el problema original? ¡Sorprendente!
Entonces, ¿no sería esa la verdadera sorpresa? ¡Intrigante!
¿Y si la solución está en no descomponer el problema? ¿Qué opinan? #Contrapunto
¿No creen que L2M puede ser más útil para problemas de vida real, más allá de los matemáticos?
Totalmente de acuerdo, L2M puede aplicarse a muchas situaciones cotidianas, no sólo matemáticas.
¿Pero realmente CoT y L2M funcionan para TODOS los problemas? ¡Necesito más ejemplos!
No todos los zapatos sirven para todos los pies. ¡Investiga, prueba y concluye!
¿Y si el problema es demasiado complejo para descomponerlo con L2M? 🤔
¿Y si el CoT y L2M realmente limitan nuestro pensamiento creativo? 🤔
¿Limitar? Al contrario, CoT y L2M amplifican nuestra creatividad si sabemos usarlos bien. 🙌
¿Y si el problema es tan complejo que ni CoT ni L2M pueden resolverlo?
Entonces, es hora de que surjan nuevas mentes brillantes para superar el desafío.
La verdad es que nunca había oído hablar de estas técnicas de CoT y L2M, pero parece que pueden ser útiles para desglosar problemas complicados. Aún así, no acabo de entender la diferencia clave entre ambas. ¿Es que CoT es más para procesos y L2M para problemas con varias partes? En el ejemplo de las matemáticas me ha quedado algo confuso. Igual me estoy liando yo solo.
Interesante lo de la cadena de pensamiento (CoT), me ha recordado a cuando resolvía problemas de mates en el cole. Pero no entiendo bien como se aplica eso a problemas más complejos, ¿alguien me lo puede explicar? También me ha perdido un poco lo de la descomposición del problema (L2M).
Me ha llamado la atención eso del Chain-of-Thought Prompting, parece que puede ser útil para descifrar problemas complicados. Aunque, ¿no puede ser un poco tedioso seguir todos esos pasos? No sé, igual me estoy liando yo solo. Y el Least-to-Most Prompting, ¿es como dividir el problema en partes más pequeñas? Me recuerda a cómo mi profesor de matemáticas nos enseñaba a resolver problemas.
La verdad es que nunca había oído hablar de estos métodos de resolución de problemas, pero parece que tienen sentido. Me ha dejado pensando especialmente el CoT, parece una forma muy estructurada de abordar cualquier tipo de problema. Eso sí, me he liado un poco con el ejemplo de matemáticas… ¿Alguien puede explicarlo de otra forma? Por otro lado, el L2M también parece interesante, aunque me pregunto si realmente ayuda a simplificar los problemas o solo los hace más largos de resolver… ¿Qué opinan?
Pues la verdad, me ha costado un poco entender lo de CoT. Creo que se trata de ir paso a paso, ¿no? Más o menos como cuando resuelves una receta de cocina. Por otro lado, el L2M me parece super útil, es como dividir el problema en partes más pequeñas para no agobiarse. Es como se suele decir, ¿no? Divide y vencerás. Oye, y el ejemplo de las matemáticas, ¡me ha recordado a mis tiempos de colegio! En fin, cosas de la vida.
La verdad es que nunca había pensado en los problemas complejos de esta forma. Este método CoT parece bastante útil para tratar de desglosar las cosas paso a paso. Aunque aún no me queda muy claro cómo se aplica en un problema matemático real, ¿alguien podría poner un ejemplo más sencillo? En cuanto al L2M, parece que ayuda a simplificar las cosas. Interesante!
Me resulta interesante este enfoque de CoT, o sea, de resolver problemas paso a paso. Pero ¿no corre el riesgo de hacernos demasiado dependientes de una receta y dejar de lado el pensamiento creativo? Y en cuanto al L2M, me gustaría ver un ejemplo más concreto, para entender mejor cómo se descompone el problema. En fin, es solo una reflexión que me ha surgido…
Este método de Chain-of-Thought me parece super interesante, es como una receta para resolver problemas. Pero me surge una duda, ¿Cómo se aplica esto a problemas que no son matemáticos o que no tienen una solución clara y directa? ¿Funcionaría igual? La descomposición del problema también suena útil, pero tengo que admitir que me pierdo un poco con los detalles. ¿Alguien podría explicarlo de una forma más sencilla? Gracias!
Este artículo sobre los prompts para resolver problemas me ha dejado pensando. Me gusta el enfoque de CoT, parece una guía paso a paso bastante útil para desglosar problemas complejos. Aunque, ¿no podría ser un poco restrictivo? No sé, igual me lío, pero ¿qué pasa si el problema necesita un enfoque más creativo? ¿Y el L2M, como se aplica exactamente? En fin, interesante pero un poco lioso para mi.
A ver si lo entendí bien, la idea de CoT es como seguir una receta para resolver un problema, ¿no? Paso a paso. Y L2M sería descomponer el problema en partes más pequeñas. En teoría suena bien, pero me pregunto cómo se aplica en problemas más abstractos o complejos. No sé, igual me estoy liando…
Me ha gustado el enfoque de estos Prompts, sobre todo el CoT. Parece una forma interesante de desglosar un problema paso a paso, aunque me pregunto si de verdad ayuda a mejorar el razonamiento o simplemente facilita la resolución de problemas. No sé, igual me estoy liando, ¿se supone que esas dos cosas son la misma? En fin, el L2M también parece útil, aunque necesitaría un ejemplo más práctico para entenderlo del todo.
Interesante lo de Chain-of-Thought y Least-to-Most Prompts. Da para pensar… ¿no hay riesgo de simplificar demasiado los problemas con estos métodos? Como que se pierda el bosque por los arboles, vaya. Y bueno, igual me pierdo, pero ¿no sería mejor enfoque un mix de ambos? O depende del problema en cuestión? No sé, me ha dejado con la mosca detrás de la oreja este tema.
Este método CoT parece bastante útil, sobre todo para problemas matemáticos. Aunque no sé si me quedó claro cómo se aplica exactamente, ¿alguien tiene un ejemplo más sencillo? Por otra parte, el L2M me suena a algo que ya hago de forma natural, descomponer el problema en partes más pequeñas. Bueno, me parece interesante, habrá que ver cómo se aplica en la práctica.
Muy interesante lo del Chain-of-Thought Prompting. Nunca lo había visto de esa manera, desglosar un problema paso a paso sí que puede ayudar a mejorar la capacidad de razonamiento. Me pregunto si se podría aplicar esto a situaciones de la vida diaria y no solo a problemas matemáticos. Ahora, no entiendo muy bien el Least-to-Most Prompting, ¿es como dividir el problema en partes más pequeñas?
Pues me ha interesado bastante esto del Chain-of-Thought. Me parece que puede ser útil para resolver problemas paso a paso, aunque a veces parece un poco complicado. ¿No sería más fácil descomponer el problema como en L2M? Igual me estoy liando… Pero me ha gustado la idea. ¿Alguien tiene algún ejemplo práctico de uso?
Oye, este método de CoT me ha hecho pensar un poco. ¿No es como cuando descompones una receta de cocina en pasos más pequeños? Lo de matemáticas no lo pillo muy bien, la verdad. ¿Se podría aplicar esto a problemas más diarios o es solo para cosas de ciencia y tal? En fin, igual me estoy liando yo solo…
Bueno, yo siempre he tenido problemas con las matemáticas, pero este CoT me suena interesante. Es como cuando sigues una receta de cocina, paso a paso. ¿Pero y si me equivoco en un paso, todo lo demás sale mal, no? Y el L2M también parece útil, descomponer el problema en partes más pequeñas…aunque igual me lío más, no sé…¿Cómo se sabe cuándo usar uno u otro?
Entiendo lo del CoT, como una recetita de cocina, lo sigues paso a paso y llegas al resultado, no? Pero con lo del L2M me hago un lío… es como dividir el problema, sí, pero ¿no es lo mismo que el otro método? ¿O se usan juntos? La verdad es que me cuesta pillarle el truco a estos métodos.
Me ha parecido super interesante esto de la Chain-of-Thought Prompting, nunca lo había oído, pero tiene sentido, es como un paso a paso para resolver problemas, ¿no? Pero me ha dejado un poco confuso lo del Least-to-Most Prompting, dice que es una descomposición del problema, pero ¿no es eso lo mismo que el CoT? A lo mejor estoy liándome yo solo, en fin…
Muy interesante el método de Chain-of-Thought para resolver problemas. Aunque al principio me parecía un poco lioso, con el ejemplo de matemáticas queda bastante claro. ¿Este método se podría aplicar a cualquier tipo de problema o sólo a los más lógicos como matemáticas o física? En cuanto al método Least-to-Most, me parece que hace el problema más manejable al dividirlo en partes, pero ¿no se corre el riesgo de perder la visión global del problema? Me ha dejado pensando…
El método de Chain-of-Thought parece interesante. Creo que lo voy a probar con algunos problemas que tengo pendientes. Me pregunto si será fácil de aplicar en la vida real… ¿Algún consejo para empezar? Ah, el método Least-to-Most también parece útil, pero me da la sensación de que puede ser un poco más complicado. Bueno, a ver qué tal.
Me ha parecido super interesante el concepto del Chain-of-Thought Prompting. Nunca lo había visto formulado así pero tiene mucho sentido, es como seguir una receta de cocina pero para resolver problemas. Creo que podría ser muy útil para enseñar a los niños a razonar mejor desde pequeños. Por cierto, no me ha quedado muy claro eso de Least-to-Most Prompting, ¿se trata de dividir el problema en partes más pequeñas?
La verdad es que nunca había pensado en descomponer un problema de esa manera. Parece que con el método Least-to-Most (L2M) se puede hacer más llevadero. Lo que no acabo de pillar es cómo aplicar eso en problemas cotidianos, no solo en matemáticas. ¿Alguien podría darme un ejemplo? A ver si así lo pillo mejor…
Me ha parecido interesante lo del Chain-of-Thought. Nunca lo había pensado de esa manera, pero tiene sentido. Seguir cada paso hasta llegar a la solución. Eso sí, me ha costado un poco entender el ejemplo de las matemáticas. ¿Alguien podría explicarlo de otra manera? No soy muy bueno en eso, la verdad. Y lo del Least-to-Most también me ha dejado pensando… ¿Se podría aplicar a problemas diarios y no solo a cosas tan complejas?
La verdad es que eso de Chain-of-Thought Prompting me parece súper útil, desglosar las cosas paso a paso siempre ayuda a aclarar las ideas. Eso sí, el ejemplo de matemáticas me ha dejado un poco a cuadros, no soy muy de números jaja. ¿No podrían poner un ejemplo un poquito más sencillo para los que no estamos tan metidos en el tema? En fin, supongo que el concepto es aplicable a cualquier problema, no solo matemáticos.