TÉCNICAS DE SAMPLING CHATGPT – GUÍA COMPLETA 2025

Publicado originalmente el 13 de abril de 2023 por Amel Fernández.

Sampling en ChatGPT: Introducción

El Sampling (traducido al español como “muestreo”) es un conjunto de técnicas fundamentales en la generación de texto con modelos de lenguaje como ChatGPT. Estas técnicas permiten al modelo seleccionar palabras o frases basándose en las probabilidades calculadas, ajustando el nivel de aleatoriedad y relevancia según el contexto.

Controlar los hiperparámetros que afectan al sampling permite ajustar la creatividad, coherencia y precisión de las respuestas generadas, adaptándolas a diferentes necesidades profesionales y contextos. Este proceso no solo garantiza la calidad de las respuestas, sino que también permite personalizar el texto generado según los objetivos específicos que pueda configurar y pretender cada usuario.

Además, el sampling permite que el texto generado sea más que un simple reflejo de patrones probabilísticos. Por ejemplo, se puede utilizar para simular estilos literarios, adaptarse a lenguajes técnicos o incluso replicar patrones de comunicación humana en diferentes escenarios culturales.

Este control de la generación de texto abre un abanico de posibilidades en campos como el marketing, la educación y la investigación. Esto no solo nos va a servir para generar texto, sino hacerlo de una manera que nos permita diferenciarnos, destacar y conseguir resultados que impacten.

¿Qué es el Sampling en ChatGPT?

El Sampling en modelos como ChatGPT, en pocas palabras, es el proceso de decidir qué palabra viene después cuando el modelo genera un texto. Imagina que el modelo predice varias palabras posibles y les da una probabilidad (por ejemplo, 70% para una palabra, 20% para otra, y así sucesivamente). Las técnicas de sampling se refieren a cómo elegimos cuál de esas palabras usar basándonos en esas probabilidades.

Esta técnica lo que hace es jugar con esas probabilidades para que el texto sea más creativo o más preciso, según lo que necesites. ¿Quieres algo técnico y directo? Puedes ajustarlo. ¿Prefieres un texto evocador y lleno de imaginación? También puedes lograrlo. Este equilibrio entre creatividad y coherencia es la clave. ¿Sabes lo potente que es esto en marketing, educación, creación de contenido, escritura de libros o incluso para hacer presentaciones espectaculares? Además, cuando te adentras en el mundo del sampling, descubres que no solo estás modificando respuestas al azar.

Es una herramienta que, bien utilizada, te ayuda a diferenciarte del resto y a adaptar cada interacción a tus necesidades específicas. Esto lo hace perfecto para cualquier entorno profesional o personal. Porque el reto ahora no es saber utilizar ChatGPT, es destacar de todos los profesionales que también lo están utilizando y de todos los que lo van a utilizar en breve.

Hiperparámetros de Sampling en ChatGPT.

Los hiperparámetros, explicados de una forma sencilla, son los ajustes que hacemos para controlar cómo el modelo genera texto. Es como tener una mesa de mezclas para el DJ: cada botón y cada tecla controla algo diferente y cambian el sonido. Por ejemplo, si hablamos de cocinar, los hiperparámetros son como los ingredientes y proporciones en la receta. De esta forma, la cantidad de azúcar (hiperparámetro) determinará si el pastel será más dulce o más seco. Si decide hornearlo a una temperatura más baja (hiperparámetro), el pastel será más esponjoso, mientras que a una temperatura alta, será más crujiente.

Así, los hiperparámetros determinan cómo se «cocina» el modelo para preparar los outputs o salidas de texto. En total, los hiperparámetros pueden variar entre decenas y cientos, dependiendo del modelo. Por ejemplo, un modelo grande como GPT-4 puede tener decenas de hiperparámetros clave, pero muchos de ellos se ajustan automáticamente o tienen valores predeterminados en base a prácticas estándar.

Sin embargo, no todos los hiperparámetros tienen el mismo peso. Algunos son esenciales para ciertas funciones (como el sampling), mientras que otros ajustan aspectos secundarios, como los relacionados con la estructura del modelo, los hiperparámetros de entrenamiento o los de optimización.

Técnicas Clave de Sampling.

El ajuste de cada uno de los hiperparámetros principales nos va a permitir aplicar diferentes técnicas de sampling para modular el proceso de selección de palabras o tokens en la generación de texto, basándose en las probabilidades asignadas por el modelo.

Las técnicas de sampling empleadas en la etapa inicial de diseño de prompts son cruciales para determinar el tono, estilo y calidad del contenido generado, y nos permitirán ajustar la salida a las expectativas del usuario.

Estas son las técnicas clave más prácticas de Sampling:

• Temperatura: Controla la aleatoriedad de palabras.
• Top-K: Limita o expande el vocabulario de la respuesta.
• Top-P (Nucleus Sampling): Selecciona palabras cuyo total acumulado de probabilidades no supera un umbral P.
• Length Penalty: Regula la longitud de las respuestas.
• Repetition Penalty: Penaliza palabras repetidas.
• Frequency Penalty: Limita las palabras ya utilizadas.
• Max Length / Min Length: Longitud máxima y mínima.
• Time Cutoff: Tiempo de corte para las respuestas.
• Seed: Controla la generación de resultados consistentes.
• Beam Search: Optimiza la búsqueda de palabras.
• Sampling Gumbel: Aumenta la diversidad de palabras.
• Masked Sampling: Restringe palabras específicas.

Técnicas Básicas de ‘Muestreo’ en ChatGPT.

Algunos autores señalan que existen técnicas de Sampling más básicas, y lo cierto es que cualquier parámetro insertado en un prompt o una indicación que altere o incida en la selección de las palabras utilizadas por el modelo a la hora de generar cualquier respuesta podría entenderse como una técnica de Sampling en sentido estricto. Por este motivo, antes de abordar las técnicas más complejas, veamos las sencillas:

1. Técnicas de Sampling Básicas

Las técnicas de sampling básicas permiten ajustar el lenguaje, el estilo y el tono de las respuestas generadas por ChatGPT. Comprender y dominar estos elementos es crucial para modelar la personalidad y el enfoque de las respuestas.

1.1 Lenguaje o Estilo

El lenguaje o estilo se refiere a la selección de palabras y estructuras gramaticales utilizadas en el texto. Algunos ejemplos:

• Lenguaje persuasivo: Se emplea para motivar o convencer al lector. Por ejemplo: “Descubre cómo potenciar tu negocio en solo tres pasos.”
• Estilo narrativo: Ideal para relatar historias. Por ejemplo: “En un pequeño pueblo, los días comenzaban al ritmo de las campanas de la iglesia.”
• Lenguaje informativo: Usado para compartir datos y hechos de manera clara. Por ejemplo: “Los modelos GPT utilizan redes neuronales profundas para generar texto.”

Ejemplo práctico: Puedes solicitar a ChatGPT: «Explícame el funcionamiento de un motor de combustión interna utilizando un lenguaje técnico y profesional.»

1.2 Tono

El tono define la actitud del texto y la manera en que se expresa. Algunos ejemplos:

• Formal: Utilizado para documentos académicos o profesionales.
• Amigable: Perfecto para redes sociales o contenido dirigido al público general.
• Didáctico: Ideal para explicar conceptos de manera accesible.

Combinación de lenguaje y tono: El lenguaje y el tono pueden combinarse para crear respuestas más ricas y personalizadas. Por ejemplo: «Explica el cambio climático con un lenguaje científico y un tono optimista.»

Ejemplo de prompt:

• «Redacta una propuesta de proyecto innovador para una startup utilizando un lenguaje creativo y un tono optimista.»
• «Escribe una breve reflexión sobre la infancia utilizando un lenguaje literario y un tono nostálgico.»

Es importante destacar que, aunque a veces parezcan lo mismo, el tono y el lenguaje poseen naturalezas y aplicaciones distintas.

Diferencia entre Lenguaje y Tono

• Lenguaje: Se refiere a la elección de palabras y estructuras gramaticales utilizadas en el texto. Define el estilo comunicativo en términos de vocabulario y construcción de frases. Ejemplos: científico, narrativo, persuasivo, informativo.
• Tono: Refleja la actitud o la intención comunicativa detrás del texto, como puede ser la formalidad o el grado de emoción. Define cómo se expresa el mensaje. Ejemplos: profesional, optimista, amigable, didáctico.

Diferencia clave: El lenguaje se enfoca en la estructura y las palabras empleadas, mientras que el tono define la manera o la actitud con la que se transmite el mensaje.

Ejemplo de prompt:
«Describe un parque durante el otoño utilizando un lenguaje descriptivo y un tono melancólico.»

Ejemplo de respuesta:
«Las hojas secas cubrían los caminos como un recordatorio sombrío y dorado del paso del tiempo. El viento susurraba entre las ramas desnudas de los árboles, como si compartiera con ellas el suspiro de un secreto olvidado.»

NOTA DEL AUTOR: ESTOY TERMINANDO DE VOLCAR EL CONTENIDO, AQUÍ PUEDES ACCEDER A LA GUÍA COMPLETA EN PDF MIENTRAS TANTO > GUÍA SAMPLING COMPLETA 2025 POR AMEL FERNÁNDEZ