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# Prompt cadena de pensamientos (CoT)
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import {Screenshot} from 'components/screenshot'
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import COT from '../../img/cot.png'
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import ZEROCOT from '../../img/zero-cot.png'
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<Screenshot src={COT} alt="COT" />
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Fuente de la imagen: [Wei et al. (2022)](https://arxiv.org/abs/2201.11903)
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Introducido en [Wei et al. (2022)](https://arxiv.org/abs/2201.11903), el prompt por cadena de pensamientos (CoT) permite capacidades de razonamiento complejas a través de pasos de razonamiento intermedios. Puedes combinarlo con prompts de pocas muestras (few-shot) para obtener mejores resultados en tareas más complejas que requieren razonamiento antes de responder.
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*Prompt:*
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Los números impares en este grupo suman un número par: 4, 8, 9, 15, 12, 2, 1.
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A: Al sumar todos los números impares (9, 15, 1) se obtiene 25. La respuesta es Falsa.
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Los números impares en este grupo suman un número par: 17, 10, 19, 4, 8, 12, 24.
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A: Al sumar todos los números impares (17, 19) se obtiene 36. La respuesta es Verdadera.
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Los números impares en este grupo suman un número par: 16, 11, 14, 4, 8, 13, 24.
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A: Al sumar todos los números impares (11, 13) se obtiene 24. La respuesta es Verdadera.
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Los números impares en este grupo suman un número par: 17, 9, 10, 12, 13, 4, 2.
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A: Al sumar todos los números impares (17, 9, 13) se obtiene 39. La respuesta es Falsa.
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Los números impares en este grupo suman un número par: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1.
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A:
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*Salida:*
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Al sumar todos los números impares (15, 5, 13, 7, 1) se obtiene 41. La respuesta es Falsa.
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¡Wow! Podemos ver un resultado perfecto cuando proporcionamos el paso de razonamiento. De hecho, podemos resolver esta tarea proporcionando incluso menos ejemplos, es decir, solo un ejemplo parece ser suficiente:
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*Prompt:*
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Los números impares en este grupo suman un número par: 4, 8, 9, 15, 12, 2, 1.
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A: Al sumar todos los números impares (9, 15, 1) se obtiene 25. La respuesta es Falsa.
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Los números impares en este grupo suman un número par: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1.
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A:
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```
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*Salida:*
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```
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Al sumar todos los números impares (15, 5, 13, 7, 1) se obtiene 41. La respuesta es Falsa.
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```
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Tenga en cuenta que los autores afirman que esta es una habilidad emergente que surge con modelos de lenguaje lo suficientemente grandes.
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## Prompt CoT sin entrenamiento previo (Zero-shot)
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<Screenshot src={ZEROCOT} alt="Zero-shot COT" />
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Fuente de la imagen: [Kojima et al. (2022)](https://arxiv.org/abs/2205.11916)
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Una idea reciente que surgió más recientemente es la idea de [CoT sin entrenamiento previo](https://arxiv.org/abs/2205.11916) (Kojima et al. 2022) que esencialmente implica agregar "Pensemos paso a paso" al prompt original. Veamos cómo funciona el modelo con un problema simple:
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*Prompt:*
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Fui al mercado y compré 10 manzanas. Regalé 2 manzanas al vecino y 2 al reparador.
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Luego fui y compré 5 manzanas más y me comí 1. ¿Cuántas manzanas me quedan?
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```
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*Salida:*
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11 manzanas
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¡La respuesta es incorrecta! Ahora probemos con el prompt especial.
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*Prompt:*
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Fui al mercado y compré 10 manzanas. Regalé 2 manzanas al vecino y 2 al reparador.
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Luego fui y compré 5 manzanas más y me comí 1. ¿Cuántas manzanas me quedan?
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Pensemos paso a paso.
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*Output:*
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En primer lugar, comenzaste con 10 manzanas.
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Regalaste 2 manzanas al vecino y 2 al reparador, así que te quedaron 6 manzanas.
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Luego compraste 5 manzanas más, así que ahora tenías 11 manzanas.
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Finalmente, te comiste una manzana, por lo que te quedan 10 manzanas.
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Es impresionante que este sencillo prompt sea efectivo para este tarea. Esto es particularmente útil cuando no tienes demasiados ejemplos para usar en el prompt.
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