En lugar de pedirle a un modelo de lenguaje que responda directamente una pregunta compleja, la técnica de cadena de pensamiento le pide explícitamente que muestre su razonamiento paso a paso antes de llegar a la conclusión final, de forma similar a como una persona resolvería un problema matemático mostrando cada paso.
Por qué mejora los resultados
Descomponer un problema complejo en pasos intermedios más simples reduce la probabilidad de errores de razonamiento, y además permite a quien lee la respuesta verificar en qué paso específico, si lo hubiera, el modelo se equivocó, algo mucho más difícil de detectar en una respuesta directa sin ningún razonamiento visible.