Top-k vs Top-p vs Temperatura: guía práctica con ejemplos

Si alguna vez has ajustado configuraciones al generar texto con inteligencia artificial (por ejemplo, usando GPT), seguramente te has encontrado con términos como Top-k, Top-p (muestreo por núcleo) y Temperatura. Estos tres parámetros son claves para controlar la aleatoriedad y creatividad de las respuestas que produce un modelo de lenguaje.

En esta guía práctica, explicaremos qué significa cada uno, en qué se diferencian y cómo usarlos con ejemplos sencillos. Al final, sabrás cómo ajustar tu modelo para obtener textos más coherentes o más creativos según tus objetivos.

¿Qué es la temperatura en generación de texto?

La temperatura es un hiperparámetro que controla el nivel de aleatoriedad en la elección de la próxima palabra que genera un modelo de lenguaje. En términos simples, este valor determina qué tan "arriesgadas" o conservadoras serán las predicciones del modelo:

Temperatura baja (cercana a 0): El modelo será muy determinista. Siempre elegirá la palabra más probable como siguiente palabra en la oración, haciendo que el texto resultante sea predecible y coherente. Es útil cuando necesitas respuestas precisas y consistentes, por ejemplo en contextos informativos o tareas donde la exactitud es crítica. (Ejemplo: con temperatura = 0, si preguntas “¿Cuál es la capital de España?” el modelo siempre responderá “Madrid” sin desviaciones).
Temperatura alta (por ejemplo 1.0 o más): El modelo dará respuestas más creativas y variadas. Permitirá escoger palabras menos probables en ocasiones, introduciendo aleatoriedad. Esto puede producir textos originales o inesperados, pero también aumenta el riesgo de incoherencia o errores. (Ejemplo: con temperatura = 1.0, a la misma pregunta sobre la capital de España podría dar una respuesta inusual o poética).

La temperatura actúa como un control de creatividad: valores bajos = respuestas más seguras; valores altos = respuestas más aleatorias. Un truco común es comenzar con temperatura = 1 (valor por defecto en muchos modelos) e ir ajustando hacia abajo si quieres más precisión, o hacia arriba si buscas que el texto sea menos convencional.

¿Qué es el muestreo Top-k?

El muestreo Top-k es una técnica que limita la cantidad de opciones que el modelo considera en cada paso al generar texto. En lugar de mirar todo el vocabulario para elegir la siguiente palabra, el modelo solo considerará las K palabras con mayor probabilidad según su entrenamiento. Por ejemplo, si K = 50, el modelo recortará la lista de posibles próximas palabras a las 50 más probables y elegirá al azar (proporcional a su probabilidad) de ese conjunto reducido.

Con un K pequeño, restringimos mucho las opciones: el texto será más conservador y consistente, porque siempre se elige entre las palabras más probables. (Ejemplo: Top-k = 1 significa que siempre toma la palabra más probable; esto equivale a un enfoque muy determinista).
Con un K grande (por ejemplo 100 o más), damos más libertad al modelo al incluir más opciones posibles en cada elección. Esto puede introducir más variedad y creatividad en el texto, aunque con K extremadamente altos (ej. K igual al tamaño total del vocabulario) en la práctica el muestreo Top-k deja de filtrar y el comportamiento sería similar a no usar esta técnica.

¿Para qué sirve Top-k? Básicamente, para evitar que el modelo elija palabras muy inusuales o de baja probabilidad que podrían hacer que la respuesta se descarrile. Al usar Top-k, estás diciendo “no consideres opciones raras más allá de las K más probables”. Esto ayuda a prevenir errores como texto incoherente o respuestas que de repente cambian de tema sin sentido.

Ejemplo práctico: Supongamos que el modelo está contando una historia y debe predecir la palabra siguiente después de "Érase una vez una princesa que vivía en un castillo muy ...". Sin ningún filtro, podría elegir una palabra poco probable como "televisivo" solo porque en su entrenamiento apareció alguna frase rara. Con Top-k = 50, te aseguras de que el modelo se limite a palabras lógicamente más esperables como "lejano", "hermoso", "antiguo", etc., manteniendo la narración coherente.

¿Qué es el muestreo Top-p (nucleus sampling)?

El muestreo Top-p, también conocido como nucleus sampling, es otra técnica para controlar la aleatoriedad del texto. En vez de un número fijo de opciones como Top-k, aquí se fija un porcentaje o probabilidad acumulada p. El modelo considerará únicamente el conjunto más pequeño de palabras cuya suma de probabilidades alcance ese p% del total. Dicho de otro modo, Top-p incluye tantas palabras probables como necesite hasta cubrir, por ejemplo, el 90% de probabilidad acumulada.

Con Top-p bajo (ej. 0.1 ó 0.2, es decir 10% o 20%), el modelo tomará solo las palabras más probables hasta sumar ese porcentaje, descartando todas las demás. Esto da como resultado textos más conservadores (similar a usar un K pequeño), ya que estarás tomando del núcleo más seguro de opciones.
Con Top-p alto (ej. 0.9 o 0.95, o sea 90-95%), el modelo irá incluyendo muchas más opciones en consideración (porque necesita cubrir 90% de probabilidad acumulada, lo que incluye palabras cada vez menos probables). Esto aporta mayor diversidad al texto generado, ya que entran en juego términos más variados.

¿En qué se diferencia de Top-k?

Top-p es dinámico: el número de palabras consideradas puede variar en cada paso dependiendo de la distribución de probabilidad. En cambio, Top-k siempre toma un número fijo de opciones. Imagina que el modelo está bastante seguro de cuál debería ser la siguiente palabra (una palabra con 60% de probabilidad, por ejemplo). Con Top-p = 0.9, quizá con solo 3 o 4 palabras alcanzas ese 90% acumulado (60% la primera, y las siguientes suman hasta 90%). Pero si la distribución es más uniforme, quizás necesites 20 palabras para llegar a 0.9. Top-p se adapta a la “confianza” del modelo en cada predicción, mientras que Top-k no. Por eso a Top-p se le llama muestreo de núcleo: define un núcleo de probabilidad acumulada.

Ejemplo práctico: Si le pides al modelo que genere el título de una novela de aventuras y usas Top-p = 0.5 (50%), puede que solo considere unas pocas opciones muy seguras. Podría darte algo sencillo como "La Aventura del Bosque" (por decir, porque las palabras comunes ya suman 50%). Pero con Top-p = 0.9, se arriesgará con opciones más creativas porque incluirá palabras menos típicas hasta cubrir ese 90%. Tal vez obtengas algo estilo "El Enigma de la Montaña Azul" o incluso "Voces del Abismo: Un Viaje Inolvidable" – títulos más elaborados o inesperados. En efecto, subiendo Top-p obtienes propuestas más originales.

Comparativa rápida y cómo combinarlos

Ahora que vimos cada parámetro por separado, surge la pregunta: ¿Debo usar todos a la vez? ¿Compiten entre sí? En realidad, temperatura, top-k y top-p se pueden combinar y usualmente se usan juntos para afinar la generación de texto. Veamos algunas recomendaciones:

Top-k vs Top-p: puedes usar uno de los dos o incluso ambos. Mucha gente utiliza solo Top-p hoy en día, ya que es más adaptable. Sin embargo, combinarlos puede tener sentido: por ejemplo, fijas Top-k = 40 (para nunca considerar más de 40 opciones) y Top-p = 0.9 (para limitar por probabilidad acumulada). Esto le pone dos “filtros” al modelo. De hecho, algunas APIs aplican un Top-k por defecto además del Top-p que configures, para evitar casos extremos.
Temperatura junto con Top-k/p: la temperatura actúa antes, modulando la distribución de probabilidad. Si la temperatura es 0 (determinista), realmente da igual qué Top-k o Top-p pongas, porque el modelo siempre elegirá la palabra más probable. En cambio con temperatura alta, Top-k y Top-p siguen restringiendo las opciones aunque las probabilidades estén más “achatadas” por ese aumento de entropía. En la práctica, es común por ejemplo poner temperatura 0.7-1.0 junto con Top-p 0.8-0.95. Así logras un balance: ni demasiado loco (porque Top-p filtra las ocurrencias muy raras) ni demasiado predecible (porque la temperatura alta fuerza variedad dentro del núcleo permitido).

Ejemplo de configuración y resultado

Para aterrizar todo esto, considera el siguiente pseudocódigo en JavaScript que ilustra cómo podría generarse la siguiente palabra de un modelo usando estos parámetros:

javascript

Imaginemos que el modelo tiene estas probabilidades para la siguiente palabra: { "hermoso": 0.4, "oscuro": 0.2, "lejano": 0.15, "antiguo": 0.1, "misterioso": 0.05, ... }.

Si usamos Top-k=3, el conjunto se reduce a {"hermoso", "oscuro", "lejano"}. Luego, con Top-p=0.8, tal vez {"hermoso", "oscuro"} ya suman ~0.6, necesitamos incluir "lejano" (0.15) y "antiguo" (0.1) para superar 0.8 (acumular ~0.85). Ese sería el núcleo. Finalmente, la temperatura (si es >0) dará más peso o menos a diferencias de probabilidad antes de muestrear. Con temperatura alta, incluso palabras con probabilidad menor tendrán chance apreciable; con temperatura baja, casi siempre saldrá "hermoso" que es la más probable. El resultado final dependerá de la aleatoriedad, pero con esa configuración tienes la seguridad de que no aparecerá una palabra totalmente descabellada (gracias a Top-k y Top-p) y a la vez mantendrás cierto elemento sorpresa (gracias a la temperatura).

Mejores prácticas y ajustes finales

Empieza simple: Si no estás seguro, usa solo temperatura. Pon temperatura = 0 (modo determinista) para tareas donde la exactitud sea crucial, y temperatura alrededor de 1 para textos creativos. Añade Top-p o Top-k cuando notes que aun con temperatura adecuada el modelo a veces “se va por la tangente”.
Top-p suele ser más eficiente que Top-k: En muchos casos, ajustar Top-p es suficiente. Un valor común es Top-p = 0.9 (90% núcleo de probabilidad), que suele eliminar rarezas pero mantiene variedad. Combínalo con temperatura ~1 y tendrás buena mezcla de coherencia y creatividad.
Ten cuidado con temperaturas muy altas o muy bajas extremas: Por encima de 1.5 la salida puede volverse incoherente; por debajo de 0.1 será demasiado rígida. Igualmente, un Top-k demasiado bajo (ej. 1 o 2) puede hacer que el texto se estanque o repita, mientras que un Top-p demasiado bajo (ej. 0.1) puede truncar el vocabulario en exceso.
Experimenta con tu caso de uso: No hay una fórmula única. Para algunos modelos o tareas, Top-k=50, Top-p=0.9, Temp=0.8 funciona bien; en otras, Top-k=0 (desactivado), Top-p=0.95, Temp=1 da mejores resultados. Prueba diferentes combinaciones con ejemplos de tu propio dominio (por ejemplo, generación de descripciones de productos, respuestas de chatbot, etc.) y evalúa cuál suena mejor.

Conclusión

Los parámetros Top-k, Top-p y Temperatura te dan las “perillas” para afinar el comportamiento de los modelos generativos. Úsalos a tu favor: con un poco de ensayo y error, podrás obtener textos que sean tan formales o creativos como necesites. ¿Listo para crear contenidos con IA a tu medida?

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Preguntas frecuentes (FAQs):

¿Puedo usar Top-k y Top-p al mismo tiempo? Sí, muchos implementaciones permiten combinarlos. Si especificas ambos, primero se aplica Top-k (limitando el vocabulario a K opciones) y luego dentro de ese conjunto se aplica Top-p (filtrando por probabilidad acumulada). Combinar ambos puede dar más control, pero también puede ser redundante; en la práctica suele bastar con ajustar uno de los dos.
¿Qué valores de temperatura son recomendables por defecto? Un rango de 0.7 a 1.0 suele ser un buen punto de partida. En alrededor de 0.7 el modelo tiende a ser bastante coherente; en 1.0 añade creatividad. Valores mayores a 1.2 empiezan a arriesgar la coherencia. Para casos muy críticos (ej. código, respuestas matemáticas), usar 0 o cercano a 0 es lo ideal para eliminar aleatoriedad.
¿Top-p = 1 y Top-k muy alto significan quitar los filtros? Correcto. Si fijas Top-p en 1.0 significa incluir el 100% de probabilidades (ningún filtro por núcleo) y si además Top-k lo pones tan grande como el vocabulario entero, en la práctica el modelo funciona sin restricciones, controlado solo por la temperatura. Esto puede ser útil para creatividad máxima, pero no se recomienda para uso normal porque el modelo podría generar cualquier cosa, incluso resultados incoherentes o indeseados.
¿Por qué a veces obtengo resultados repetitivos o que se traban? Esto puede pasar si la temperatura es muy baja (el modelo siempre elige lo más probable y puede entrar en bucles) o si Top-k/Top-p están filtrando demasiado las opciones. Si el texto repetitivo es un problema, intenta subir la temperatura ligeramente o relajar los filtros (un Top-p más alto, por ejemplo) para introducir variedad. También existen otros parámetros como penalización de repetición, pero eso es tema de otro artículo.