RIP Chain of Thought. Acabo de probar el prompting de Skeleton of Thought y está reduciendo la latencia de respuesta a la mitad en tareas estructuradas mientras mejora la calidad de salida. Un artículo cambió la forma en que pienso sobre la generación de texto con IA. CoT obliga al modelo a pensar y escribir simultáneamente. El Punto 1 debe terminar antes de que comience el Punto 2. El Punto 2 antes del Punto 3. Cada token bloqueado por el token anterior. Los expertos no trabajan de esa manera. Un consultor de McKinsey esboza cada sección primero, luego desarrolla cada una de forma independiente. Un profesor esboza los temas y luego los completa. SoT se ajusta a eso. Fase 1 - Esqueleto: El modelo escribe un esquema básico de cada punto. Sin elaboraciones. Solo estructura. Fase 2 - Llenado Paralelo: Cada punto del esqueleto se expande de forma independiente. El Punto 3 no espera al Punto 2. Una rama equivocada no ralentiza cada rama posterior. El prompt exacto: "Primero, escribe un esqueleto conciso de tu respuesta como una lista de puntos clave. Luego, expande cada punto de forma independiente y completa. Formato: [Esqueleto] seguido de [Punto 1], [Punto 2], etc." Donde SoT domina: → Guías y tutoriales → Listas y desgloses clasificados...