El prompting con cadena de razonamiento (2022) mostró que un modelo de lenguaje produce mejores respuestas cuando se le permite escribir en voz alta su razonamiento intermedio, y Tree-of-Thoughts (2023) extendió esa idea a una búsqueda ramificada. Graph of Thoughts, que el grupo de Hoefler en ETH introdujo en 2024, da el siguiente paso: permitir que el modelo trate el razonamiento como un grafo dirigido donde los estados intermedios pueden fusionarse, puntuarse y servir de punto de retroceso. El marco viene con los instintos de ingeniería de sistemas que cabría esperar de alguien cuyo otro trabajo diario es diseñar arquitecturas de ML para un superordenador nacional: registra el coste computacional de cada expansión de razonamiento, no solo su ganancia de precisión.

Vale la pena seguirlo cuando
se quiere pensar el razonamiento de LLM como un problema de búsqueda estructurada en el que el cómputo gastado en razonamiento es un presupuesto que hay que asignar, no un recurso gratuito.
Temas
razonamiento estructurado sobre estados intermedios de LLM (cadena → árbol → Graph of Thoughts); diseño de prompts de razonamiento consciente del cómputo; ingeniería de sistemas ML a escala HPC.
Obras clave
Graph of Thoughts (2024, autor sénior); trabajo más amplio en sistemas ML y escalado en ETH Zürich y CSCS; contribuciones del lado HPC a infraestructura de entrenamiento de modelos a gran escala.