025_lets_think_step_by_step - IUGO-Studio/tech-ia GitHub Wiki

Resumen general:

El video presenta la técnica "Let's think step by step" ("Pensemos paso a paso"), una frase "mágica" que se puede incluir en un prompt para mejorar el razonamiento de un modelo de lenguaje, especialmente en tareas matemáticas o lógicas. Se muestra un ejemplo donde se le pregunta al modelo sobre la cantidad de lavadores de ventanas profesionales en la ciudad de Nueva York. Se compara la respuesta del modelo sin la frase "Let's think step by step" (una respuesta incorrecta o una negativa a responder) con la respuesta del modelo utilizando la frase, que produce una estimación más razonable y muestra el razonamiento paso a paso del modelo (utilizando la estimación de Fermi).

Conceptos clave:

  • Let's think step by step (Pensemos paso a paso): Una frase que se puede agregar a un prompt para incitar al modelo de lenguaje a razonar paso a paso antes de generar una respuesta.
  • Razonamiento (Reasoning): El proceso de pensar lógicamente sobre un problema para llegar a una conclusión.
  • Estimación de Fermi (Fermi Estimation): Una técnica para realizar estimaciones aproximadas utilizando una serie de suposiciones y cálculos simplificados.
  • Alucinación (Hallucination): Cuando un modelo de lenguaje genera información falsa o incorrecta.
  • Chain of Thought: Se relaciona el concepto de "Let's think step by step" a Chain of Thought.
  • Prompt Engineering: El arte de diseñar prompts.
  • LLM: Modelo de lenguaje extenso.

Ejemplos prácticos:

  • Estimación de la cantidad de lavadores de ventanas en Nueva York:
    • Prompt sin "Let's think step by step": "How many professional window washers are there in New York City?"
    • Respuesta: El modelo puede negarse a responder (alegando falta de datos en tiempo real) o generar una respuesta incorrecta (ej: 500).
    • Prompt con "Let's think step by step": "How many professional window washers are there in New York City? Let's think step by step."
    • Respuesta: El modelo genera una estimación más razonable (entre 1000 y 2000) y muestra su razonamiento paso a paso, utilizando suposiciones sobre la cantidad de trabajadores de limpieza de edificios, la proporción de rascacielos en Nueva York, etc.

Consejos y buenas prácticas:

  • Utiliza "Let's think step by step" para tareas que requieren razonamiento: Esta técnica es especialmente útil para problemas matemáticos, lógicos o que implican una serie de pasos o suposiciones.
  • Combina "Let's think step by step" con otras técnicas de prompting: Puedes utilizar esta frase junto con otras técnicas, como el "Few-Shot Learning" o la especificación de un formato de salida.
  • Analiza el razonamiento del modelo: La principal ventaja de "Let's think step by step" es que te permite ver cómo el modelo llegó a su respuesta. Si el razonamiento es incorrecto, puedes corregirlo o ajustar el prompt.
  • La frase es una heurística: No hay garantía de que siempre funcione, pero aumenta las probabilidades de que el LLM razone de forma más estructurada.

Dudas o preguntas:

  • ¿Cómo se puede adaptar "Let's think step by step" para tareas que no son matemáticas o lógicas? Investigación: Se puede utilizar para cualquier tarea que se beneficie de un enfoque paso a paso, como la planificación de un evento, la escritura de un ensayo o la resolución de un problema creativo.

  • ¿Cómo se puede mejorar aún más el razonamiento del modelo utilizando esta técnica? Investigación: Se pueden proporcionar ejemplos de razonamiento paso a paso (Few-Shot Learning), o se pueden utilizar técnicas más avanzadas como el "Chain of Thought Prompting".

  • ¿Cuáles son las limitaciones de "Let's think step by step"? Investigación: El modelo aún puede generar suposiciones incorrectas o cometer errores en su razonamiento. Además, esta técnica puede no ser adecuada para tareas que requieren una comprensión profunda del contexto o una gran cantidad de conocimientos previos.

  • ¿Cuál es la diferencia principal entre "Let's think step by step" y el Chain of Thought más formal que se vio en videos anteriores?

    • "Let's think step by step" (como se presenta en este video):

      • Es una heurística simple: una frase "mágica" que suele funcionar, pero sin una estructura rígida.
      • No hay una sintaxis o formato predefinido para la respuesta. El LLM es libre de estructurar su razonamiento como quiera.
      • Es una forma rápida y fácil de intentar mejorar el razonamiento del LLM.

    • Chain of Thought (formal):

      • Es una técnica más estructurada.
      • A menudo implica few-shot learning, donde se le dan al LLM ejemplos de cómo razonar paso a paso.
      • Puede implicar instrucciones explícitas sobre cómo debe estructurar su razonamiento (por ejemplo, "Primero, enumera los hechos relevantes. Luego, explica las posibles causas. Finalmente, da tu conclusión").
      • Busca elentar el proceso de pensamiento del LLM.

    En esencia, "Let's think step by step" es una versión simplificada e informal de Chain of Thought. Es un primer paso útil, pero para un control más preciso sobre el razonamiento del LLM, se recomienda usar la técnica de Chain of Thought formal, con few-shot learning y/o instrucciones explícitas.

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