Comprender la configuración de ChatGPT: Temperatura, Top P, Presence penalty y Frequency penalty
La flexibilidad y las opciones de personalización que ofrecen los parámetros de ChatGPT lo convierten en una herramienta versátil para diversas tareas. Ajustando parámetros como la temperatura, Top P, Presence penalty y Frequency penalty, los usuarios pueden adaptar el resultado del modelo a sus necesidades específicas. Ya se trate de escribir de forma creativa, generar respuestas precisas o dar forma al estilo lingüístico del modelo, comprender y utilizar estos parámetros puede mejorar enormemente la utilidad y eficacia de ChatGPT.
Ajustes de ChatGPT
Temperatura
La temperatura controla la aleatoriedad de la respuesta generada. Un valor de temperatura más alto aumenta la aleatoriedad, haciendo que las respuestas sean más diversas y creativas, mientras que un valor más bajo las hace más centradas y deterministas.
Para tareas de escritura creativa o lluvia de ideas, suele preferirse un valor de temperatura más alto (por ejemplo, 0,8-1,0) para explorar distintas posibilidades. En cambio, para consultas basadas en hechos o cuando se generan respuestas precisas, se prefiere un valor de temperatura más bajo (por ejemplo, 0,2-0,5) para garantizar respuestas más precisas y fiables.
Top P
El parámetro Top P controla la diversidad de la salida generada truncando la distribución de probabilidad de las palabras. Funciona como un filtro para determinar el número de palabras o frases que el modelo lingüístico examina al predecir la siguiente palabra. Por ejemplo, cuando el valor Top P se fija en 0,4, el modelo sólo tiene en cuenta el 40% de las palabras o frases más probables.
Establecer un valor Top P más alto (por ejemplo, 0,9-1,0) garantiza una gama más amplia de opciones, lo que da lugar a respuestas más diversas. Esto puede ser útil para tareas creativas en las que se busca la novedad. Por el contrario, un valor Top P más bajo (por ejemplo, 0,1-0,5) limita las opciones a las más probables, lo que hace que las respuestas sean más centradas y coherentes.
¿Cuál es la diferencia entre Temperatura y Top P?
Top P define un rango de tokens (palabras y símbolos) que ChatGPT puede utilizar. Cuando Top P = 1, el modelo lingüístico puede utilizar cualquier token al generar una respuesta. Cuando Top P = 0,5, sólo puede utilizar el 50% de las opciones más probables/apropiadas/comunes.
Por otro lado, la temperatura determina la probabilidad de que ChatGPT seleccione un token concreto. Con una temperatura de 1, el bot tendrá las mismas probabilidades para todas las opciones disponibles (dentro de los límites de Top P), mientras que los valores más bajos harán que se incline por palabras y frases de uso más frecuente.
Valores óptimos de Temperatura y Top P
Los mejores valores de temperatura y Top P para las distintas tareas pueden variar en función de los requisitos específicos y las preferencias del cliente o la publicación.
- Para la redacción de artículos, un valor de temperatura más bajo (por ejemplo, en torno a 0,5-0,7) y un valor Top P de medio a alto (por ejemplo, en torno a 0,8-0,9) pueden ayudar a generar artículos más centrados y coherentes, al tiempo que permiten cierta aportación creativa del modelo de IA.
- Para las descripciones de productos, un valor de temperatura ligeramente superior (por ejemplo, en torno a 0,7-0,8) y un valor Top P medio (por ejemplo, en torno a 0,7-0,8) pueden ayudar a crear descripciones únicas y atractivas que destaquen para los clientes potenciales.
- Para la traducción de idiomas, un valor de temperatura bajo (p. ej., en torno a 0,5-0,7) y un valor Top P de medio a alto (p. ej., en torno a 0,8-0,9) pueden ayudar a garantizar traducciones precisas a la vez que se mantiene un sonido natural.
- Para tareas de asistente virtual, un valor de temperatura medio (por ejemplo, alrededor de 0,7-0,8) y un valor Top P medio-alto (por ejemplo, alrededor de 0,8-0,9) pueden ayudar a crear respuestas interactivas y útiles que sean a la vez informativas y atractivas.
- Para la curación de contenidos, un valor de temperatura más alto (por ejemplo, alrededor de 0,8-0,9) y un valor Top P bajo (por ejemplo, alrededor de 0,2-0,4) pueden permitir una mayor creatividad y diversidad en el contenido curado, manteniendo al mismo tiempo la relevancia y la calidad.
- Las tareas de generación de código requieren precisión y adherencia a las convenciones. Establecer un valor de temperatura bajo, entre 0,1 y 0,5, puede ayudar a garantizar la generación de código preciso y sin errores. Se recomienda utilizar un valor Top P más bajo, en torno a 0,2, para minimizar la aleatoriedad y mantener la conformidad con las convenciones establecidas.
Presence penalty
Tanto Presence penalty como Frequency penalty ayudan a evitar la repetición. Ambos penalizan el uso de las mismas palabras una y otra vez, pero de formas ligeramente distintas. Presence penalty penaliza los tokens en función de si aparecen o no en el texto generado hasta el momento, independientemente de su frecuencia.
Esto anima a ChatGPT a emplear un vocabulario más diverso. Cuanto mayor sea el valor de Presence penalty, más pronunciada será la penalización.
Frequency penalty
Frecuency_penalty penaliza los tokens en función de la frecuencia con la que aparecen en el texto hasta el momento. Si observa un uso excesivo de las mismas palabras en el resultado generado, puede aumentar el valor de este parámetro.
Aumentar Presence penalty es como decirle a ChatGPT que no utilice frases o ideas repetitivas, mientras que aumentar Frequency penalty es como decirle que no utilice las mismas palabras con demasiada frecuencia.
Valores óptimos para Presence penalty y Frequency penalty
Para reducir moderadamente las muestras repetitivas, los coeficientes de penalización adecuados oscilan generalmente entre 0,1 y 1. Sin embargo, si el objetivo es suprimir significativamente la repetición, los coeficientes pueden aumentarse hasta 2.
No obstante, es importante tener en cuenta que este aumento puede dar lugar a una notable disminución de la calidad de la muestra. Alternativamente, pueden emplearse valores negativos para aumentar intencionadamente la probabilidad de repetición.