Para mejorar las respuestas de un LLM en problemas complejos que requieren un razonamiento detallado paso a paso, ¿qué técnica de ingeniería de prompts se debería usar?

Chain-of-thought prompting (CoT) es la técnica más adecuada porque guía al LLM para que descomponga problemas complejos en pasos intermedios lógicos. Al pedirle al modelo que "piense paso a paso" o que muestre su razonamiento, se mejora significativamente su capacidad para resolver tareas que requieren inferencia y razonamiento detallado, como problemas matemáticos o lógicos. Few-shot prompting proporciona ejemplos de entrada/salida, lo que es útil para que el modelo aprenda el formato o el estilo deseado, pero no fuerza un razonamiento paso a paso. Zero-shot prompting no proporciona ningún ejemplo, lo que es menos efectivo para problemas complejos. Directional stimulus prompting es un término menos común y no se refiere a una técnica estándar para fomentar el razonamiento paso a paso en LLMs.