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Publicado originalmente el 13 de abril de 2023 por Amel Fern\u00e1ndez.<\/strong><\/p>\n \u00a0<\/p>\n El Sampling (traducido al espa\u00f1ol como \u201cmuestreo\u201d) es un conjunto de t\u00e9cnicas fundamentales en la generaci\u00f3n de texto con modelos de lenguaje como ChatGPT. Estas t\u00e9cnicas permiten al modelo seleccionar palabras o frases bas\u00e1ndose en las probabilidades calculadas, ajustando el nivel de aleatoriedad y relevancia seg\u00fan el contexto.<\/p>\n Controlar los hiperpar\u00e1metros que afectan al sampling permite ajustar la creatividad, coherencia y precisi\u00f3n de las respuestas generadas, adapt\u00e1ndolas a diferentes necesidades profesionales y contextos. Este proceso no solo garantiza la calidad de las respuestas, sino que tambi\u00e9n permite personalizar el texto generado seg\u00fan los objetivos espec\u00edficos que pueda configurar y pretender cada usuario.<\/p>\n Adem\u00e1s, el sampling permite que el texto generado sea m\u00e1s que un simple reflejo de patrones probabil\u00edsticos. Por ejemplo, se puede utilizar para simular estilos literarios, adaptarse a lenguajes t\u00e9cnicos o incluso replicar patrones de comunicaci\u00f3n humana en diferentes escenarios culturales.<\/p>\n Este control de la generaci\u00f3n de texto abre un abanico de posibilidades en campos como el marketing, la educaci\u00f3n y la investigaci\u00f3n. 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.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n El Sampling en modelos como ChatGPT, en pocas palabras, es el proceso de decidir qu\u00e9 palabra viene despu\u00e9s 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 as\u00ed sucesivamente). Las t\u00e9cnicas de sampling se refieren a c\u00f3mo elegimos cu\u00e1l de esas palabras usar bas\u00e1ndonos en esas probabilidades.<\/p>\n Esta t\u00e9cnica lo que hace es jugar con esas probabilidades para que el texto sea m\u00e1s creativo o m\u00e1s preciso, seg\u00fan lo que necesites. \u00bfQuieres algo t\u00e9cnico y directo? Puedes ajustarlo. \u00bfPrefieres un texto evocador y lleno de imaginaci\u00f3n? Tambi\u00e9n puedes lograrlo. Este equilibrio entre creatividad y coherencia es la clave. \u00bfSabes lo potente que es esto en marketing, educaci\u00f3n, creaci\u00f3n de contenido, escritura de libros o incluso para hacer presentaciones espectaculares? Adem\u00e1s, cuando te adentras en el mundo del sampling, descubres que no solo est\u00e1s modificando respuestas al azar.<\/p>\n Es una herramienta que, bien utilizada, te ayuda a diferenciarte del resto y a adaptar cada interacci\u00f3n a tus necesidades espec\u00edficas. 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 tambi\u00e9n lo est\u00e1n utilizando y de todos los que lo van a utilizar en breve.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Los hiperpar\u00e1metros, explicados de una forma sencilla, son los ajustes que hacemos para controlar c\u00f3mo el modelo genera texto. Es como tener una mesa de mezclas para el DJ: cada bot\u00f3n y cada tecla controla algo diferente y cambian el sonido. Por ejemplo, si hablamos de cocinar, los hiperpar\u00e1metros son como los ingredientes y proporciones en la receta. De esta forma, la cantidad de az\u00facar (hiperpar\u00e1metro) determinar\u00e1 si el pastel ser\u00e1 m\u00e1s dulce o m\u00e1s seco. Si decide hornearlo a una temperatura m\u00e1s baja (hiperpar\u00e1metro), el pastel ser\u00e1 m\u00e1s esponjoso, mientras que a una temperatura alta, ser\u00e1 m\u00e1s crujiente.<\/p>\n As\u00ed, los hiperpar\u00e1metros determinan c\u00f3mo se \u00abcocina\u00bb el modelo para preparar los outputs o salidas de texto. En total, los hiperpar\u00e1metros pueden variar entre decenas y cientos, dependiendo del modelo. Por ejemplo, un modelo grande como GPT-4 puede tener decenas de hiperpar\u00e1metros clave, pero muchos de ellos se ajustan autom\u00e1ticamente o tienen valores predeterminados en base a pr\u00e1cticas est\u00e1ndar.<\/p>\n Sin embargo, no todos los hiperpar\u00e1metros 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 hiperpar\u00e1metros de entrenamiento o los de optimizaci\u00f3n.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n El ajuste de cada uno de los hiperpar\u00e1metros principales nos va a permitir aplicar diferentes t\u00e9cnicas de sampling para modular el proceso de selecci\u00f3n de palabras o tokens en la generaci\u00f3n de texto, bas\u00e1ndose en las probabilidades asignadas por el modelo.<\/p>\n Las t\u00e9cnicas de sampling empleadas en la etapa inicial de dise\u00f1o de prompts son cruciales para determinar el tono, estilo y calidad del contenido generado, y nos permitir\u00e1n ajustar la salida a las expectativas del usuario.<\/p>\n Estas son las t\u00e9cnicas clave m\u00e1s pr\u00e1cticas de Sampling:<\/p>\n \u00a0<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Algunos autores se\u00f1alan que existen t\u00e9cnicas de Sampling m\u00e1s b\u00e1sicas, y lo cierto es que cualquier par\u00e1metro insertado en un prompt o una indicaci\u00f3n que altere o incida en la selecci\u00f3n de las palabras utilizadas por el modelo a la hora de generar cualquier respuesta podr\u00eda entenderse como una t\u00e9cnica de Sampling en sentido estricto. Por este motivo, antes de abordar las t\u00e9cnicas m\u00e1s complejas, veamos las sencillas:<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Las t\u00e9cnicas de sampling b\u00e1sicas 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.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n El lenguaje o estilo se refiere a la selecci\u00f3n de palabras y estructuras gramaticales utilizadas en el texto. Algunos ejemplos:<\/p>\n Ejemplo pr\u00e1ctico:<\/strong> Puedes solicitar a ChatGPT: \u00abExpl\u00edcame el funcionamiento de un motor de combusti\u00f3n interna utilizando un lenguaje t\u00e9cnico y profesional.\u00bb<\/em><\/p>\n \u00a0<\/p>\n El tono define la actitud del texto y la manera en que se expresa. Algunos ejemplos:<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Combinaci\u00f3n de lenguaje y tono:<\/strong> El lenguaje y el tono pueden combinarse para crear respuestas m\u00e1s ricas y personalizadas. Por ejemplo: \u00abExplica el cambio clim\u00e1tico con un lenguaje cient\u00edfico y un tono optimista.\u00bb<\/em><\/p>\n Ejemplo de prompt:<\/strong><\/p>\n Es importante destacar que, aunque a veces parezcan lo mismo, el tono y el lenguaje poseen naturalezas y aplicaciones distintas.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Diferencia clave:<\/strong> 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.<\/p>\n Ejemplo de prompt:<\/strong> Ejemplo de respuesta:<\/strong> NOTA DEL AUTOR: ESTOY TERMINANDO DE VOLCAR EL CONTENIDO, AQU\u00cd<\/a> PUEDES ACCEDER A LA GU\u00cdA COMPLETA EN PDF MIENTRAS TANTO > GU\u00cdA SAMPLING COMPLETA 2025 POR AMEL FERN\u00c1NDEZ<\/a><\/strong><\/p>\n<\/p><\/div>\nSampling en ChatGPT:\u00a0Introducci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n
\u00bfQu\u00e9 es el Sampling en ChatGPT?<\/strong><\/h2>\n
Hiperpar\u00e1metros de Sampling en ChatGPT.<\/strong><\/h2>\n
T\u00e9cnicas Clave de Sampling.<\/strong><\/h2>\n
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T\u00e9cnicas B\u00e1sicas de \u2018Muestreo\u2019 en ChatGPT.<\/strong><\/h3>\n
1. T\u00e9cnicas de Sampling B\u00e1sicas<\/h3>\n
1.1 Lenguaje o Estilo<\/h4>\n
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1.2 Tono<\/h4>\n
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Diferencia entre Lenguaje y Tono<\/h3>\n
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\u00abDescribe un parque durante el oto\u00f1o utilizando un lenguaje descriptivo y un tono melanc\u00f3lico.\u00bb<\/em><\/p>\n
\u00abLas hojas secas cubr\u00edan los caminos como un recordatorio sombr\u00edo y dorado del paso del tiempo. El viento susurraba entre las ramas desnudas de los \u00e1rboles, como si compartiera con ellas el suspiro de un secreto olvidado.\u00bb<\/em><\/p>\n