El Chain of Thought (cadena de pensamiento) es una técnica de prompting que consiste en guiar a un modelo de lenguaje para que descomponga un problema en pasos intermedios antes de dar la respuesta final. En lugar de saltar directamente al resultado, el modelo expone su razonamiento de forma secuencial, lo que mejora notablemente su rendimiento en tareas que requieren lógica, matemáticas o varios pasos de deducción.
Su importancia radica en que aprovecha una capacidad emergente de los modelos grandes: razonar mejor cuando "piensan en voz alta". Basta con añadir instrucciones como "piensa paso a paso" para activar este comportamiento. Existen variantes habituales:
- Zero-shot CoT: se pide razonar paso a paso sin ejemplos previos.
- Few-shot CoT: se incluyen ejemplos resueltos que muestran el razonamiento.
Un matiz práctico: el CoT funciona mejor en modelos grandes y no siempre garantiza respuestas correctas, ya que el modelo puede generar razonamientos plausibles pero erróneos. Aun así, hace el proceso más transparente y verificable, facilitando detectar dónde falla la lógica.