Un equipo que trabaja en un modelo de lenguaje grande nota que sus salidas carecen de variabilidad. ¿Qué parámetro deberían cambiar para aumentar la diversidad de las salidas?

La temperatura (Temperature) es un parámetro clave en los modelos de lenguaje grandes que controla la aleatoriedad de las predicciones del modelo. Un valor de temperatura más alto aumenta la diversidad y la creatividad de las salidas, haciéndolas menos predecibles, pero potencialmente menos coherentes. Un valor más bajo hace que las salidas sean más deterministas y enfocadas. Por lo tanto, para aumentar la variabilidad, el equipo debe aumentar la temperatura. El tamaño del lote (Batch size) afecta la estabilidad del entrenamiento, no la diversidad de las salidas. La tasa de aprendizaje (Learning rate) y el tipo de optimizador (Optimizer type) son parámetros de entrenamiento que influyen en cómo el modelo aprende los pesos, no directamente en la aleatoriedad de las salidas generadas.