Glosario de IA · Modelos
Temperatura
En una frase
La temperatura es un ajuste de los modelos de lenguaje que controla cuánto azar hay al elegir cada token. Con valores bajos, el modelo escoge casi siempre la opción más probable y responde de forma predecible; con valores altos, varía más y resulta más creativo.
También se llama: temperature · parámetro de temperatura · temperatura del modelo · aleatoriedad
¿Qué es la temperatura?
Un modelo de lenguaje no escribe una única respuesta posible. En cada paso calcula una lista de tokens candidatos, cada uno con su probabilidad, y elige uno. La temperatura decide cómo se hace esa elección.
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Ver el API de IACon temperatura baja, el modelo se queda casi siempre con el favorito. Las respuestas son estables y parecidas entre sí: ideal cuando quieres precisión. Con temperatura alta, los candidatos menos probables tienen más opciones de salir. Las respuestas varían más, con giros inesperados: útil para generar ideas, arriesgado para dar datos.
El nombre viene de la física estadística, donde la temperatura controla cuánto se agitan las partículas. Aquí controla cuánto «se agitan» las elecciones del modelo.
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- El modelo calcula una puntuación para cada token posible.
- Esas puntuaciones se dividen por la temperatura antes de convertirlas en probabilidades.
- Con una temperatura menor que 1, las diferencias se agrandan y el favorito domina. Con una mayor que 1, se suavizan y el reparto se iguala.
- Se elige el token según esas probabilidades y se repite.
El rango admitido depende del proveedor: unos van de 0 a 1 y otros de 0 a 2. Algunos modelos, como ciertos modelos de razonamiento, no permiten cambiarla. Como orientación general:
| Tarea | Temperatura |
|---|---|
| Extraer datos, clasificar, responder con documentos | Baja |
| Redactar correos o resúmenes | Media |
| Lluvia de ideas, eslóganes | Alta |
Ejemplo
Una bodega de La Rioja usa un modelo para dos tareas. La primera, extraer de cada pedido por correo el vino, las cajas y la dirección de entrega. Ahí configura una temperatura baja: quiere el mismo resultado cada vez, sin creatividad.
La segunda, proponer textos para la ficha de un vino nuevo. Ahí sube la temperatura y pide cinco versiones; el equipo elige la que mejor encaja y la retoca. Mismo modelo, dos ajustes, dos usos. Lo que no hace es subir la temperatura para la ficha técnica: la graduación y la añada se copian de la etiqueta, no se generan.
La temperatura en UTIO
En los agentes de UTIO no tienes que tocar la temperatura. Lo que controlas es qué sabe el agente, tu base de conocimiento, y cuánta autonomía tiene: sin IA, preguntar, borrador o automático. Eso es lo que importa cuando hablas con clientes de precios u horarios.
Si desarrollas con el API de IA, la generación de texto se elige por nivel de modelo, y la referencia completa de parámetros está en el panel. Ajustar bien la temperatura es una de las formas más sencillas de reducir respuestas inventadas, aunque no sustituye a dar buenas fuentes ni a revisar lo importante. Es una pieza más del diseño de un agente de IA.
Preguntas frecuentes
¿Con temperatura 0 el modelo responde siempre lo mismo?
Casi siempre, pero no está garantizado. A temperatura 0 el modelo elige el token más probable, aunque pequeñas diferencias de cálculo en el servidor pueden cambiar alguna palabra. Si necesitas resultados repetibles, fija también el resto de ajustes y guarda las respuestas.
¿Subir la temperatura hace que el modelo alucine más?
Puede hacerlo. Con más azar, aumenta la probabilidad de elegir tokens poco probables, y con ellos datos incorrectos. Pero bajar la temperatura no elimina las alucinaciones: un modelo puede inventarse algo con total seguridad a temperatura 0.
¿Qué es top-p y en qué se diferencia de la temperatura?
Top-p limita la elección a los tokens más probables cuya probabilidad sumada llega a un umbral, por ejemplo el 90 %. La temperatura cambia cuánto pesa cada opción; top-p recorta la lista de opciones. Se suele ajustar uno de los dos, no ambos a la vez.
Términos relacionados
- Token
Un token es el trozo de texto con el que trabaja un modelo de lenguaje: una palabra, parte de una palabra o un signo. El modelo lee, cuenta y cobra en tokens, no en palabras ni en caracteres.
- LLM
Un LLM (large language model, modelo de lenguaje grande) es un modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto para predecir la siguiente palabra. Esa capacidad le permite redactar, resumir, traducir, clasificar y conversar.
- Alucinación
Una alucinación es una respuesta de un modelo de IA que suena convincente pero es falsa o no se apoya en ninguna fuente: un dato, una cita, un precio o una referencia que el modelo se inventa al generar el texto más probable.
- Inferencia
La inferencia es el momento en que un modelo de IA ya entrenado se usa: recibe una entrada nueva, como una pregunta, un audio o una imagen, y calcula la respuesta con lo que aprendió, sin cambiar sus parámetros.
- Prompt
Un prompt es la instrucción o el texto que le das a un modelo de IA para que haga algo: una pregunta, una orden, un documento para resumir o una combinación de todo. Del prompt depende en buena parte lo que el modelo responde.
Actualizado el