Step-Back Prompting

El Step-Back Prompting DEBE implementarse como un proceso estructurado que obliga al modelo a realizar un análisis abstracto y general del problema antes de abordar su solución específica. Todo prompt DEBE incluir una fase de reflexión metacognitiva y DEBE estructurar el razonamiento en niveles de abstracción.

Ejemplos

✅ Ejemplo Correcto

Objetivo del Prompt

Resolver un problema realizando primero un análisis abstracto y general antes de dar la solución específica.

Parámetros Recomendados

• Temperature: 0.6
• Top-K: 20
• Top-P: 0.9
• Token Limit: 60

Prompt

Pregunta: ¿Cómo mejorar la eficiencia energética en una fábrica?

Fase de Reflexión (Step-Back):
1. Identifica el tipo general de problema
2. Determina los principios fundamentales involucrados
3. Establece las preguntas auxiliares necesarias

Estructura de respuesta:
1. Análisis abstracto:
   - Categoría del problema: []
   - Principios relevantes: []
   - Preguntas auxiliares: []

2. Aplicación específica:
   - Respuesta detallada: []
   - Justificación: []
   - Conclusiones: []

Output

1. Análisis abstracto:
   - Categoría del problema: Optimización de recursos industriales
   - Principios relevantes: Eficiencia energética, reducción de desperdicio
   - Preguntas auxiliares: ¿Qué procesos consumen más energía? ¿Existen alternativas tecnológicas?

2. Aplicación específica:
   - Respuesta detallada: Implementar sensores IoT para monitorear el consumo y ajustar procesos en tiempo real.
   - Justificación: Permite identificar y corregir ineficiencias rápidamente.
   - Conclusiones: La digitalización y el monitoreo continuo mejoran la eficiencia energética.

❌ Ejemplo Incorrecto

Objetivo del Prompt

Resolver un problema, pero sin reflexión ni estructura previa.

Parámetros Recomendados

• Temperature: 0.6
• Top-K: 20
• Top-P: 0.9
• Token Limit: 60

Prompt

Responde a esta pregunta: ¿Cómo mejorar la eficiencia energética en una fábrica?

Output

Usar menos energía o cambiar a LED.

Justificación

La implementación consistente de Step-Back Prompting es necesaria porque:

1. Mejora la precisión en tareas complejas
2. Reduce errores por razonamiento precipitado
3. Fomenta el pensamiento metacognitivo
4. Facilita la activación de conocimientos relevantes

Reglas de Uso

1. Estructura del Prompt

• DEBE incluir una fase de reflexión inicial
• DEBE solicitar identificación de principios generales
• DEBE requerir preguntas auxiliares
• DEBE mantener separación clara entre análisis y solución

2. Fase de Reflexión

• DEBE identificar la categoría del problema
• DEBE determinar principios fundamentales
• DEBE generar preguntas auxiliares relevantes
• DEBE validar la comprensión del contexto

3. Aplicación

• DEBE aplicar los principios identificados
• DEBE responder las preguntas auxiliares
• DEBE justificar la solución
• DEBE validar la coherencia del razonamiento

Cuándo Aplicar

1. Problemas lógicos complejos
2. Toma de decisiones estratégicas
3. Análisis técnico profundo
4. Escritura creativa estructurada
5. Diagnóstico y resolución de problemas

Cuándo Evitar

1. Tareas que requieren respuesta inmediata
2. Procesamiento de lenguaje natural simple
3. Cuando el espacio de tokens es limitado
4. Tareas con soluciones directas

Métricas de Calidad

Métrica	Descripción	Umbral Mínimo
Abstracción	Nivel de generalización	≥ 0.7
Coherencia	Consistencia del razonamiento	≥ 0.9
Completitud	Cobertura de aspectos	≥ 0.8
Precisión	Exactitud de la solución	≥ 0.85

Referencias Técnicas

• Modelos: GPT-4, Claude, PaLM
• Frameworks: HuggingFace, OpenAI API
• Métricas: Abstraction Score, Coherence Index
• Herramientas: TensorFlow, PyTorch