Visualización de parámetros LLM: Temperatura, Top-p y Top-k en acción

¿Alguna vez te has preguntado cómo un modelo de lenguaje decide la siguiente palabra a generar? La respuesta está en distribuciones de probabilidad y en estrategias de muestreo. Para hacerlo sencillo visualicemos el proceso. Con un prompt como Twinkle twinkle little el modelo calcula una tabla de probabilidades para el siguiente token. Imagina una línea de 0 a 100 donde cada token ocupa un segmento proporcional a su probabilidad. Al muestrear se genera un número aleatorio y se selecciona el token cuyo intervalo contiene ese número. Si star tiene la mayor probabilidad, el modelo muy probablemente generará Twinkle twinkle little star.

Temperatura modifica la forma de esa distribución. Bajar la temperatura realza las diferencias entre probabilidades: los tokens con mayor probabilidad se vuelven aún más dominantes y la salida es más estable y predecible. Subir la temperatura reduce las diferencias, dando más peso a tokens de baja probabilidad y produciendo resultados más variados y creativos. Es importante destacar que la temperatura no añade ni elimina tokens, solo cambia sus probabilidades relativas.

Top-p actúa como un umbral acumulado de probabilidad. El modelo ordena tokens por probabilidad descendente y suma hasta alcanzar el porcentaje Top-p establecido. Solo los tokens incluidos en esa cobertura acumulada se mantienen como candidatos y luego se renormalizan. De este modo Top-p controla el rango de cobertura probabilística en lugar de un número fijo de candidatos.

Top-k limita la selección al número k de tokens con mayor probabilidad. Con Top-k igual a 1 la generación es prácticamente determinista porque solo se considera el token más probable. Con Top-k en 5 el modelo elige entre los cinco tokens mejor valorados, ignorando el resto.

En la práctica estos parámetros interactúan en el mismo proceso de selección de tokens. Para entender su impacto conviene ajustar uno por uno y observar los cambios. Herramientas como el LLM Sampling Visualizer permiten experimentar con Temperature, Top-p y Top-k y ver de forma intuitiva cómo cambian las áreas y las probabilidades en la línea de selección.

En Q2BSTUDIO aplicamos estos principios cuando diseñamos soluciones de inteligencia artificial a medida para empresas. Ya sea que necesites un asistente conversacional, agentes IA o modelos que generen texto de forma controlada, comprendemos cómo ajustar temperatura, Top-p y Top-k para equilibrar creatividad y estabilidad. Como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ofrecemos servicios integrales que incluyen diseño e implementación de modelos IA, integración con sistemas corporativos y despliegue en la nube.

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