MÓDULO 1 · LECCIÓN 3 · 25 MIN · INTERMEDIO

Temperatura y parámetros de generación

Los diales que deciden si el modelo es un robot fiable o un poeta caótico

Un LLM no "decide" la siguiente palabra — obtiene una distribución de probabilidades sobre todo el vocabulario. Temperature, top_p y frequency_penalty controlan cómo se muestrea de esa distribución.

Temperature: aplana o afila la distribución

temp = 0.2

A
85%
B
10%
C
3%

casi siempre gana la opción top → determinista

temp = 0.8

A
40%
B
35%
C
25%

reparte peso entre varias buenas opciones

temp = 2.0

A
22%
B
21%
C
20%

casi uniforme → tan probable "el sol" como "unicornios"

TemperatureUso empresarialEjemplo
0.0-0.2DeterministasFAQ, clasificación, código
0.3-0.5Consistencia + leve variaciónInstrucciones técnicas, emails
0.7-0.9Creatividad controladaMarketing, resúmenes ejecutivos
1.0-1.5Alta creatividadBrainstorming, storytelling
1.5+ExperimentalRiesgo de incoherencia
Top_p (nucleus sampling): corta la cola de opciones raras

Prompt: "El nuevo producto será…" — probabilidades del modelo:

revolucionario 40%
innovador 30%
útil 15%
interesante 10%

top_p = 0.9 → incluye las 4 primeras, descarta el resto.
top_p = 0.5 → necesita llegar a 70% para cruzar el umbral, solo deja "revolucionario" e "innovador".

Frequency_penalty: evita la palabra pegajosa
freq_penalty = 0
"Nuestra app ayuda a organizarte. Esta app es intuitiva. La app funciona en cualquier dispositivo."
freq_penalty = 0.6
"Nuestra app ayuda a organizarte. Esta herramienta es intuitiva. La plataforma funciona en cualquier dispositivo."

Regla de oro: <300 palabras → 0 · 300-1000 → 0.4-0.6 · >1000 → 0.5-0.7. pasado ~1.0-1.5 empieza a sonar forzado

Stop sequences
["\n\n"] Fin de párrafo
["###"] Separador de sección
["```"] Cerrar bloque de código
["}"] Finalizar JSON
["FIN","STOP"] Palabras clave custom
Tabla maestra por caso de uso
CasoTemptop_pfreq_penStopRazón
FAQ / Soporte0.1-0.20.70["\n\n"]Consistencia crítica
Clasificación0.00.50["\n"]Determinismo 100%
Código0.20.80["```"]Sintaxis > creatividad
Marketing0.8-1.00.90.4Creatividad, evita clichés
Artículos/blogs0.70.90.5Balance
Brainstorming1.2-1.51.00.7Máxima creatividad
Extracción JSON0.00.30["}"]Determinismo de estructura
Emails0.5-0.70.850.2Profesional, no robótico
LM Studio no habla exactamente el mismo idioma que esta tabla

Dos cosas que te van a sorprender la primera vez

Repeat Penalty ≠ frequency_penalty: LM Studio expone "Repeat Penalty" como multiplicador (~1.0-1.3), no el aditivo (-2.0 a 2.0) de la tabla maestra. Busca el efecto, no el número.

temperature = 0.0 no es sinónimo de idéntico: pequeñas diferencias de hardware/batching en GPU pueden dar variación mínima incluso en "modo determinista".

Ejercicio práctico — 4 casos en LM Studio

Corre cada prompt 3 veces cambiando solo el parámetro indicado.

CasoPrompt cortoComparaQué observar
A. Soporte"¿Cómo reseteo mi contraseña?"temp 0.0 vs 1.0 vs 1.5¿Idéntico, variado o confuso?
B. Marketing3 slogans app productividadtemp 0.3 vs 0.9 + repeat penalty¿Deja de sonar a cliché?
C. Códigofunción factorial con errorestemp 0.2 vs 1.0¿Sigue correcto el manejo de errores?
D. Artículo300 palabras, tema librerepeat penalty bajo vs alto¿Repite la palabra clave?
Checklist de retención