Chain of thought (cadena de pensamiento) es hacer que un modelo de lenguaje escriba los pasos intermedios antes de la respuesta final. Empezó como una técnica de prompt: pedirle «piensa paso a paso» o mostrarle ejemplos resueltos. En problemas de varios pasos suele reducir errores. Muchos modelos de razonamiento generan pasos internos sin esa instrucción.
Una pregunta de la app. Elige una respuesta.
Un modelo muestra una explicación paso a paso. ¿Qué puedes concluir?
No son una grabación de lo que pasa dentro de la red. Puede mostrar pasos prolijos y que la respuesta no salga de ellos.
Los pasos son texto generado. Pueden ayudarte a revisar, pero también traer errores u omitir cómo llegó a la respuesta.
Una explicación convincente puede esconder un error. Comprueba las cuentas y las afirmaciones.
Un cuaderno y una lapicera cuestan 1,10 USD en total. El cuaderno cuesta 1 USD más que la lapicera. ¿Cuánto cuesta la lapicera? Lo que sale rápido es 0,10. Está mal: el cuaderno costaría 1,10 y el total, 1,20.
Con pasos: la lapicera vale x y el cuaderno x + 1. Entonces 2x + 1 = 1,10, y x = 0,05. Un modelo de lenguaje que contesta directo puede caer en el mismo 0,10. Si primero escribe las cuentas, cada paso queda a la vista y pasa a ser parte del texto que usa para predecir el siguiente.
Como técnica, alcanza con escribirlo en el prompt: «piensa paso a paso», «muestra las cuentas», o un par de ejemplos ya resueltos con sus pasos para que imite el formato.
Muchos modelos de razonamiento generan pasos internos sin que se lo pidas: son los tokens de razonamiento. Lo que ves puede ser un resumen. En algunas API se cobran como salida y el effort ajusta cuánto razona. Con estos modelos, pedir «paso a paso» muchas veces sobra, y algunos proveedores recomiendan no hacerlo. Revisa la guía del que uses.
Los pasos que ves son texto generado, igual que la respuesta. Pueden ayudarlo a llegar, pero no son una grabación de lo que pasa dentro de la red. Un modelo puede mostrar pasos prolijos y que la respuesta no salga de ellos, o equivocarse en un paso y acertar igual.
Sirven para revisar, no como prueba. Unos pasos convincentes no vuelven cierta la respuesta (también pueden traer una alucinación): si importa, rehaz la cuenta tú.
En cuentas, lógica, código o decisiones con varias condiciones. Para un dato simple o reescribir un texto, pedir pasos puede aportar poco y sumar tokens.