La capacidad de personalizar conversaciones en la Inteligencia Artificial (IA) ha sido un objetivo deseado durante mucho tiempo. Los avances en modelos de lenguaje como ChatGPT han llevado a la creación de parámetros específicos que permiten a los usuarios ajustar el tono y el estilo de las respuestas generadas. En este artículo, exploraremos los cinco principales parámetros de ChatGPT: temperature, max_tokens, frequency_penalty, presence_penalty y top_p. Definiremos cada uno de ellos, estableceremos los rangos de valores que pueden tomar y presentaremos ejemplos sencillos para comprender mejor su funcionamiento. Comenzamos!! :

1. Temperature (0 a 1.0): La «temperature» se refiere al nivel de aleatoriedad de las respuestas generadas. Cuanto más alto sea este valor, más aleatorias serán las respuestas. Por ejemplo, con una «temperature» de 1.0, las respuestas serán diversas y sorprendentes. Por otro lado, si se establece en 0.1, las respuestas serán más predecibles y consistentes.Ejemplo: Si se le pregunta a ChatGPT «¿Cuál es tu color favorito?», con una temperatura de 1.0, las respuestas podrían variar desde «Azul» hasta «El color del amanecer en Marte». Con una temperatura de 0.1, es más probable obtener una respuesta tradicional como «Azul».
2. Max_tokens (1 a ~2048): «Max_tokens» limita la longitud de las respuestas generadas, es decir, el número de tokens (palabras o caracteres) que se devolverán. Si se establece en 20, las respuestas serán breves. Si se establece en 500, se puede obtener una respuesta mucho más larga.Ejemplo: Si se le pregunta «¿Puedes describir un perro?», con 10 tokens, la respuesta podría ser «Un perro es un animal de compañía». Con 100 tokens, se obtendría una descripción mucho más detallada.
3. Frequency_penalty (-2.0 a 2.0): Este parámetro controla la penalización aplicada a palabras o frases que se usan con frecuencia. Un valor alto llevará a respuestas más únicas, mientras que un valor bajo generará respuestas más comunes.Ejemplo: Si se le pregunta «¿Qué hace un chef?», con un penalty alto, la respuesta podría incluir términos menos comunes como «un chef orquesta la sinfonía de sabores en la cocina», mientras que con un penalty bajo, se obtendría algo más convencional como «Un chef cocina comida».
4. Presence_penalty (-2.0 a 2.0): Este parámetro regula la penalización para la introducción de nuevas ideas o conceptos. Un valor alto limita la introducción de nuevas ideas, mientras que un valor bajo fomenta una mayor diversidad de ideas.Ejemplo: Si se le pregunta «¿Cómo es un día en la playa?», un presence_penalty alto podría limitar la respuesta a actividades comunes, como «Tomar el sol y nadar», mientras que un penalty bajo podría dar lugar a respuestas más creativas como «Buscando conchas, un tesoro enterrado o avistando delfines a lo lejos».
5. Top_p (0.0 a 1.0): Este parámetro es una alternativa a la «temperature», se llama ‘nucleus sampling’ y controla la aleatoriedad de las respuestas al limitar las opciones del modelo a una probabilidad acumulada. Por ejemplo, con un valor de 0.5, el modelo seleccionará la siguiente palabra solo a partir de un subconjunto de palabras que suman el 50% de probabilidad total.Ejemplo: Si le pides a ChatGPT que genere una receta, con un top_p alto, podrías obtener una receta bastante creativa y exótica. En cambio, con un top_p bajo, la receta será más típica y predecible.

En resumen, cada uno de estos parámetros juega un papel crucial en la personalización de las conversaciones con ChatGPT. Controlar estos parámetros puede ayudarnos a obtener las respuestas más útiles, creativas o incluso inesperadas. Sin embargo, la verdadera magia de ChatGPT radica en el equilibrio y ajuste de estos parámetros para crear una experiencia de conversación verdaderamente enriquecedora y satisfactoria.