Un asistente conversacional enruta las solicitudes a Anthropic Claude a través de Amazon Bedrock. Los usuarios notan que hacer preguntas similares varias veces a veces produce respuestas diferentes. Para que las respuestas sean más consistentes y menos aleatorias, ¿qué cambios de parámetros debe aplicar el ingeniero de ML?

Para hacer las respuestas de un modelo de lenguaje más consistentes y menos aleatorias, el ingeniero de ML debe disminuir tanto el parámetro temperature como el parámetro topk. Temperature controla la aleatoriedad de la salida. Un valor más bajo (más cercano a 0) hace que el modelo sea más determinista y elija las palabras con mayor probabilidad, resultando en respuestas más predecibles. Un valor más alto aumenta la aleatoriedad, llevando a respuestas más diversas. topk controla el número de palabras candidatas que el modelo considera para la siguiente palabra en la secuencia. Un valor más bajo restringe las opciones del modelo a las palabras más probables, lo que también contribuye a una mayor consistencia. Un valor más alto permite que el modelo elija entre un rango más amplio de palabras, aumentando la variabilidad. Por lo tanto, disminuir ambos parámetros reduce la aleatoriedad y aumenta la consistencia de las respuestas.