Hiper parámetros de ChatGPT

Hiper parametros:

• n: numero de respuestas o outputs que se espera en la respuesta.
• temperature: controla aleatoriedad, a mayor temperatura mayor creatividad tendra la respuesta, afecta la distribución de probabilidad para la respuesta.
• top_p: controla el grado de concentración de la distribución de probabilidad de las respuestas, selecciona las palabras mas probables cuyas probabilidades acumuladas suman un valor igual o mayor al top_p. Entre mas cercano a 1 el valor mas diversa y aleatoria sera la respuesta, entre mas alejado del 1 el valor mas conservadora sera la respuesta

Hiperparámetros

**Respuesta chatGPT**

Los hiperparámetros son opciones que puedes configurar al utilizar un modelo de lenguaje como GPT-3.5 o GPT-4. Aquí te explico de manera sencilla en qué consisten dos de los hiperparámetros más comunes:

• Temperature: se refiere a la cantidad de “ruido” o aleatoriedad que se introduce en las respuestas generadas por el modelo. Cuando la temperatura es baja, las respuestas tienden a ser más predecibles y coherentes, mientras que cuando la temperatura es alta, las respuestas pueden ser más sorprendentes e impredecibles. Por ejemplo, si utilizas un modelo de lenguaje para generar texto creativo, puede ser útil aumentar la temperatura para obtener respuestas más inesperadas y novedosas.
• Top_p: este hiperparámetro determina la cantidad máxima de probabilidad acumulada que se utiliza para generar una respuesta. En otras palabras, el modelo seleccionará solo las opciones con las probabilidades más altas hasta que la probabilidad total alcance el valor de top_p. Por ejemplo, si top_p se establece en 0,8, el modelo solo considerará las opciones que sumen hasta el 80% de probabilidad total. Esto puede ser útil para limitar la variedad de respuestas generadas y asegurar que sean coherentes y relevantes.
• • n: número de respuestas o outputs que se espera en la respuesta.

Here’s an example of a prompt for GPT using hyperparameters:

{
  "model": "text-davinci-002",
  "prompt": "Write a short story about a man who finds a genie in a bottle.",
  "temperature": 0.5,
  "max_tokens": 60,
  "top_p": 1,
  "frequency_penalty": 0,
  "presence_penalty": 0
}

This prompt uses the text-davinci-002 model and asks GPT to write a short story about a man who finds a genie in a bottle. The hyperparameters used are:

• temperature: This controls the randomness of the output. A higher temperature will result in more creative responses.
• max_tokens: This sets the maximum number of tokens (words) that GPT will output.
• top_p: This controls how much GPT should focus on the most likely words when generating text.
• frequency_penalty: This penalizes GPT for repeating words too often.
• presence_penalty: This penalizes GPT for repeating phrases too often.

You can adjust these hyperparameters to get different results from GPT. For example, you could increase the temperature to get more creative responses or decrease it to get more conservative responses.

Los hiperparámetros en ChatGPT

son valores ajustables que influyen en la estructura, el comportamiento y el rendimiento del modelo durante el entrenamiento y la inferencia. A diferencia de los parámetros del modelo, que se aprenden automáticamente durante el proceso de entrenamiento, los hiperparámetros deben ser definidos manualmente antes de comenzar el entrenamiento.

A continuación, se presentan algunos hiperparámetros clave en modelos de lenguaje basados en transformers, como ChatGPT, y cómo funcionan:

1. Tamaño del modelo (Model size): Este hiperparámetro determina la cantidad de parámetros del modelo, lo que afecta su capacidad para aprender y generalizar. Modelos más grandes pueden aprender representaciones más ricas, pero también requieren más tiempo de entrenamiento y recursos computacionales.
2. Profundidad (Depth): Se refiere al número de capas en el modelo. Modelos con más capas pueden aprender representaciones más complejas, pero también aumentan el tiempo de entrenamiento y los requisitos de memoria. La profundidad es un hiperparámetro crucial en la arquitectura Transformer, ya que las capas adicionales permiten al modelo capturar información contextual más amplia y detallada.
3. Ancho (Width): Indica el número de neuronas en cada capa del modelo. Un modelo más ancho puede aprender representaciones más ricas, pero también requiere más recursos computacionales.
4. Tasa de aprendizaje (Learning rate): Controla la rapidez con la que el modelo actualiza sus parámetros durante el entrenamiento. Una tasa de aprendizaje más alta permite que el modelo aprenda más rápido, pero también puede causar inestabilidad en el entrenamiento. Por otro lado, una tasa de aprendizaje demasiado baja puede resultar en un aprendizaje muy lento o en un estancamiento.
5. Batch size: Es el número de ejemplos de entrenamiento que se procesan simultáneamente en una iteración. Un tamaño de batch más grande puede acelerar el entrenamiento, pero también requiere más memoria y puede afectar la calidad del modelo. El tamaño del batch influye en la estimación del gradiente durante el entrenamiento, siendo un compromiso entre la precisión del gradiente y la eficiencia computacional.
6. Epochs: Representa el número de veces que el modelo pasa por todo el conjunto de datos de entrenamiento. Un mayor número de epochs puede permitir que el modelo aprenda más, pero también aumenta el riesgo de sobreajuste, especialmente si el conjunto de datos es limitado.
7. Decaimiento del peso (Weight decay): Este hiperparámetro se utiliza para aplicar una regularización L2 a los parámetros del modelo. Ayuda a prevenir el sobreajuste al penalizar parámetros grandes, promoviendo un modelo más simple y generalizable.
8. Tasa de recurrencia (Dropout rate): Controla la probabilidad de que las neuronas se “desactiven” o se ignoren durante el entrenamiento. El dropout ayuda a prevenir el sobreajuste al hacer que el modelo sea más robusto ante ruido y variabilidad en los datos de entrenamiento, al obligar al modelo a aprender representaciones redundantes y generalizables.

Al ajustar estos hiperparámetros, los investigadores y desarrolladores pueden optimizar el rendimiento del modelo para tareas y aplicaciones específicas. Sin embargo, encontrar la combinación adecuada de hiperparámetros puede ser un proceso desafiante y requiere tiempo, ya que la interacción entre estos hiperparámetros puede ser compleja. A menudo, se lleva a cabo una búsqueda de hiperparámetros, que implica probar diferentes combinaciones y evaluar el rendimiento del modelo en un conjunto de datos de validación, para encontrar la configuración óptima.

En resumen, los hiperparámetros en ChatGPT y otros modelos de lenguaje basados en transformers juegan un papel importante en la configuración del modelo, su rendimiento y la eficiencia computacional durante el entrenamiento y la inferencia. Ajustar estos hiperparámetros de manera efectiva es crucial para lograr un equilibrio entre la capacidad del modelo, la generalización y los recursos computacionales requeridos.

Algunas estrategias para optimizar los hiperparámetros incluyen:

1. Validación cruzada (Cross-validation): Consiste en dividir el conjunto de datos en varias partes y entrenar y validar el modelo en diferentes combinaciones de estas partes. Esto ayuda a obtener una estimación más precisa del rendimiento del modelo y a evitar el sobreajuste.
2. Búsqueda de cuadrícula (Grid search): Es un enfoque sistemático en el que se evalúa el modelo con todas las posibles combinaciones de hiperparámetros en un rango predefinido. Aunque puede ser computacionalmente costoso, ofrece una exploración exhaustiva del espacio de hiperparámetros.
3. Búsqueda aleatoria (Random search): A diferencia de la búsqueda de cuadrícula, la búsqueda aleatoria selecciona aleatoriamente combinaciones de hiperparámetros en un rango predefinido. Aunque no es exhaustiva, puede ser más eficiente que la búsqueda de cuadrícula y, en muchos casos, puede encontrar configuraciones óptimas o casi óptimas con menos evaluaciones de modelos.
4. Optimización Bayesiana (Bayesian optimization): Es un enfoque más avanzado que utiliza un modelo probabilístico para guiar la búsqueda de hiperparámetros. En lugar de explorar el espacio de hiperparámetros de manera uniforme, la optimización Bayesiana se centra en áreas del espacio donde el rendimiento del modelo es probablemente mejor, según la información adquirida en iteraciones anteriores.

El ajuste de hiperparámetros es una parte esencial del proceso de desarrollo de modelos de inteligencia artificial como ChatGPT, y encontrar la configuración óptima es fundamental para garantizar un rendimiento satisfactorio en diversas tareas y aplicaciones.

Temperatura

La temperatura es un hiperparámetro que controla la aleatoriedad en la generación de texto de modelos como GPT-3.5 y GPT-4. Afecta la distribución de probabilidad de las palabras o tokens a generar en cada paso.

• Cuando la temperatura es baja (cercana a 0), el modelo tiende a elegir las palabras con mayor probabilidad, lo que resulta en una generación de texto más conservadora y predecible.
• Cuando la temperatura es alta (por ejemplo, 1 o más), el modelo está más dispuesto a elegir palabras con menor probabilidad, lo que puede llevar a una generación de texto más diversa y creativa, pero también puede aumentar la probabilidad de generar texto incoherente o incorrecto.

La elección de la temperatura adecuada depende del caso de uso y las preferencias del usuario en cuanto a la creatividad y la coherencia del texto generado.

Top-P

El hiperparámetro Top-P, también conocido como muestreo “nucleus”, es otra forma de controlar la aleatoriedad en la generación de texto. En lugar de ajustar la distribución de probabilidad como la temperatura, el Top-P selecciona un subconjunto de palabras candidatas cuya probabilidad acumulada suma un valor igual o menor al valor de Top-P.

Por ejemplo, si Top-P es 0.9, el modelo seleccionará un subconjunto de palabras cuya probabilidad acumulada sea igual o menor a 0.9, y luego elegirá la siguiente palabra a generar de ese subconjunto. Esto permite limitar la cantidad de palabras candidatas a las más probables, reduciendo la posibilidad de generar texto incoherente o incorrecto.

• Un valor de Top-P cercano a 1 incluirá un conjunto más amplio de palabras candidatas, lo que puede aumentar la diversidad y creatividad del texto generado.
• Un valor de Top-P más bajo restringirá el conjunto de palabras candidatas a las más probables, lo que puede resultar en una generación de texto más conservadora y predecible.

Al igual que con la temperatura, la elección del valor de Top-P adecuado depende del caso de uso y las preferencias del usuario en cuanto a la creatividad y coherencia del texto generado.

En resumen, tanto la temperatura como el Top-P son hiperparámetros que permiten controlar la aleatoriedad en la generación de texto de modelos como GPT-3.5 y GPT-4. Ambos hiperparámetros ofrecen un equilibrio entre la creatividad y la coherencia del texto generado, y su ajuste dependerá de las necesidades y preferencias del usuario.

Me dio curiosidad que algunas veces las respuestas en español diferían de las de inglés, así que le pregunte acerca de su capacidad para dar información en cada idioma y me dijo esto:

As an AI language model, I am capable of understanding and generating text in multiple languages, including English and Spanish. However, my level of proficiency and accuracy may vary depending on the language and the specific topic or domain being discussed.

English is the primary language in which I have been trained and evaluated, and therefore I may have access to more training data and linguistic resources for English than for other languages. This means that I may be able to provide more accurate and detailed responses in English than in other languages, including Spanish.

That being said, my proficiency in Spanish and other languages has also been trained and evaluated, and I have been designed to provide accurate and coherent responses in multiple languages. So, while my proficiency in Spanish may not be as high as in English, I can still provide useful and informative responses in both languages.

16. Hiper parámetros de ChatGPT -

temperature: aleatoriedad 0.1 - 1.0

top_p = probabilidad de coherencia de las palabras 0.1 - 1.0

:temperature=0.15 entre menos más conservador

:top_p=0.05 entre menos más conservador

Resumen
■■■■■■

Antes de empezar con el resumen hay que hacer un addendum:

• Los hiperparámetros estrictamente se refieren a los parámetros que se ajustan o controlan durante el proceso de aprendizaje del modelo.
• Los Parámetros de decodificación son aquellas variables que podemos controlar de los modelos GPT para ajustar la respuesta del modelo, es decir podemos ajustar desde el largo de la respuesta, la repetitibilidad de las palabras, la calidad y “elocuencia” del resultado.

Temperature:

• Ajuste de “calidez” o diversidad de las respuestas generadas por el modelo
• Alta temperatura: modelo toma más riesgos, genera respuestas más inusuales o creativas
• Baja temperatura: modelo es más conservador, genera respuestas más seguras y predecibles

Top_p:

• Ajuste de cantidad de posibilidades consideradas por el modelo
• Valor alto: modelo considera muchas posibilidades, incluyendo respuestas inusuales o poco probables
• Valor bajo: modelo solo considera las respuestas más probables, descartando las inusuales

Espero que esta visualización te ayude a comprender mejor la función de estos hiperparámetros.

El día de hoy 4 de Mayo del 2023 la versión de CHAT GPT 3.5 hacer invalido el hyper parámetro temperature. Dice que solo es valido teniendo una API. No sucede lo mismo en CHAT GPT 4.0 ahi no menciona nada.

Con información que aquí mismo encontré aquí, genere un knowledge integration para que arrojara una plantilla con hiperparámetros para generar prompts

Plantilla de configuración de hiperparámetros

A continuación se describen los hiperparámetros y sus opciones de configuración:

• Tamaño del modelo: [tamaño_modelo] # Puedes elegir ‘pequeño’, ‘mediano’, ‘grande’ o ‘gigante’
• Profundidad: [profundidad] # Puedes ajustar el número de capas según la complejidad deseada
• Ancho: [ancho] # Puedes ajustar el número de neuronas en cada capa según la capacidad de aprendizaje deseada
• Tasa de aprendizaje: [tasa_aprendizaje] # Puedes ajustar la tasa de aprendizaje para controlar la rapidez de actualización de los parámetros
• Tamaño del batch: [batch_size] # Puedes ajustar el tamaño del batch para el procesamiento simultáneo de ejemplos de entrenamiento
• Epochs: [epochs] # Puedes ajustar el número de epochs para controlar la cantidad de veces que el modelo pasa por el conjunto de datos de entrenamiento
• Decaimiento de peso: [decaimiento_peso] # Puedes ajustar la regularización L2 para prevenir el sobreajuste
• Tasa de recurrencia: [tasa_recurrencia] # Puedes ajustar la tasa de recurrencia para controlar la probabilidad de desactivación de las neuronas durante el entrenamiento

Sentí que esto era una función oculta o quizás era que necesitaba leer la documentación de Open AI.

es la alucinación un hiperparametro??

el hiperparámetro de temperatura controla la diversidad y la creatividad de las respuestas generadas, mientras que la alucinación es un problema que afecta la precisión y la relevancia de las respuestas generadas. Ambos factores son importantes para ajustar el rendimiento y el comportamiento de los modelos de lenguaje en función de las necesidades específicas de la aplicación. (chat GPT)

Temperatura

La temperatura es un hiperparámetro que controla la aleatoriedad en la generación de texto de modelos como GPT-3.5 y GPT-4. Afecta la distribución de probabilidad de las palabras o tokens a generar en cada paso.

• Cuando la temperatura es baja (cercana a 0), el modelo tiende a elegir las palabras con mayor probabilidad, lo que resulta en una generación de texto más conservadora y predecible.
• Cuando la temperatura es alta (por ejemplo, 1 o más), el modelo está más dispuesto a elegir palabras con menor probabilidad, lo que puede llevar a una generación de texto más diversa y creativa, pero también puede aumentar la probabilidad de generar texto incoherente o incorrecto.

La elección de la temperatura adecuada depende del caso de uso y las preferencias del usuario en cuanto a la creatividad y la coherencia del texto generado.

Top-P

El hiperparámetro Top-P, también conocido como muestreo “nucleus”, es otra forma de controlar la aleatoriedad en la generación de texto. En lugar de ajustar la distribución de probabilidad como la temperatura, el Top-P selecciona un subconjunto de palabras candidatas cuya probabilidad acumulada suma un valor igual o menor al valor de Top-P.

Por ejemplo, si Top-P es 0.9, el modelo seleccionará un subconjunto de palabras cuya probabilidad acumulada sea igual o menor a 0.9, y luego elegirá la siguiente palabra a generar de ese subconjunto. Esto permite limitar la cantidad de palabras candidatas a las más probables, reduciendo la posibilidad de generar texto incoherente o incorrecto.

• Un valor de Top-P cercano a 1 incluirá un conjunto más amplio de palabras candidatas, lo que puede aumentar la diversidad y creatividad del texto generado.
• Un valor de Top-P más bajo restringirá el conjunto de palabras candidatas a las más probables, lo que puede resultar en una generación de texto más conservadora y predecible.

Al igual que con la temperatura, la elección del valor de Top-P adecuado depende del caso de uso y las preferencias del usuario en cuanto a la creatividad y coherencia del texto generado.

En resumen, tanto la temperatura como el Top-P son hiperparámetros que permiten controlar la aleatoriedad en la generación de texto de modelos como GPT-3.5 y GPT-4. Ambos hiperparámetros ofrecen un equilibrio entre la creatividad y la coherencia del texto generado, y su ajuste dependerá de las necesidades y preferencias del usuario.

Los hiperparámetros

son configuraciones ajustables que influyen en el comportamiento y el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático, como ChatGPT. A continuación, se presentan algunos hiperparámetros clave asociados con modelos de lenguaje basados en transformers, como ChatGPT:

1. Tamaño del modelo (Model size): Es el número de parámetros en el modelo. Un modelo más grande generalmente tiene una mayor capacidad para aprender y generalizar, pero también es más costoso en términos de tiempo de entrenamiento y recursos computacionales. Ejemplos de tamaños de modelos de GPT-3 incluyen 125M, 350M, 774M y 175B de parámetros.
2. Profundidad (Depth): Se refiere al número de capas en el modelo. Las capas adicionales permiten que el modelo aprenda representaciones más complejas, pero también aumentan el tiempo de entrenamiento y los requisitos de memoria.
3. Ancho (Width): Indica el número de neuronas en cada capa del modelo. Un modelo más ancho puede aprender representaciones más ricas, pero también requiere más recursos computacionales.
4. Tasa de aprendizaje (Learning rate): Es un hiperparámetro que controla la rapidez con la que el modelo actualiza sus parámetros durante el entrenamiento. Una tasa de aprendizaje más alta puede llevar a una convergencia más rápida, pero también puede causar inestabilidad en el entrenamiento.
5. Batch size: Es el número de ejemplos de entrenamiento que se procesan simultáneamente en una iteración. Un tamaño de batch más grande puede acelerar el entrenamiento, pero también requiere más memoria y puede afectar la calidad del modelo.
6. Epochs: Es el número de veces que el modelo pasa por todo el conjunto de datos de entrenamiento. Un mayor número de epochs puede permitir que el modelo aprenda más, pero también aumenta el riesgo de sobreajuste.
7. Decaimiento del peso (Weight decay): Es un hiperparámetro que se utiliza para aplicar una regularización L2 a los parámetros del modelo. Ayuda a prevenir el sobreajuste al penalizar parámetros grandes.
8. Tasa de recurrencia (Dropout rate): Es un hiperparámetro que controla la probabilidad de que las neuronas se “desactiven” o se ignoren durante el entrenamiento. Ayuda a prevenir el sobreajuste al hacer que el modelo sea más robusto ante ruido y variabilidad en los datos de entrenamiento.

Estos son solo algunos de los hiperparámetros clave que pueden afectar el rendimiento de modelos de lenguaje como ChatGPT. Al ajustar estos hiperparámetros, los investigadores y desarrolladores pueden optimizar el rendimiento del modelo para tareas y aplicaciones específicas.

le pregunto a Bing q esta utilizando GPT 4 para saber los 20 parámetros mas populares y me sale con esto 😅😅😅😅

Lo siento, pero no pude encontrar información específica sobre los 20 parámetros más populares de GPT, sus valores mínimos y máximos, los ajustes que realizan y si se pueden combinar con otros parámetros. Sin embargo, encontré información general sobre el número de parámetros en diferentes versiones de GPT. Por ejemplo, GPT-1 tiene 117 millones de parámetros, GPT-2 tiene 1.5 mil millones de parámetros, GPT-3 tiene 175 mil millones de parámetros y se rumorea que GPT-4 tiene más de 170 billones de parámetros . ¿Hay algo más en lo que pueda ayudarte?

ya se nota en gpt4 que los hiperparametros están configurados por defecto de acuerdo a la intención de búsqueda.

Estaba leyendo en el recurso adjunto y dice que la temperatura va hasta 2. Por otro lado probé con el chat de Bing que parece estar mas actualizado que la version gratuita de chatGPT (no Plus) y noté una diferencia igualmente marcada entre dos temperaturas diferentes.El de Bing lo obtuve descargando el programa de Microsoft Edge

No sabía que había que poner ‘‘Continua’’ para resolver ese problema. Gracias.

input: Que hiper parametros puedo usar en este chat?

output:

ChatGPT
En este chat, puedes utilizar una variedad de hiperparámetros para personalizar y controlar la interacción con el modelo. Algunos de los hiperparámetros más útiles incluyen:

temperature: Controla la aleatoriedad de las respuestas generadas. Un valor más bajo, como 0.2, produce respuestas más deterministas y coherentes, mientras que un valor más alto, como 0.8, genera respuestas más diversas pero también potencialmente más inconsistentes.
max_tokens: Limita la longitud de la respuesta generada al número especificado de tokens. Puedes utilizar esto para obtener respuestas más cortas y concisas.
top_p: También conocido como “nucleus sampling” o “restricción de parche”. Controla la diversidad de las respuestas generadas al establecer un umbral en la suma acumulativa de probabilidades de las palabras generadas. Un valor más bajo, como 0.2, generará respuestas más enfocadas, mientras que un valor más alto, como 0.9, permitirá más diversidad.
presence_penalty y frequency_penalty: Controlan la preferencia de palabras específicas en las respuestas generadas. presence_penalty promueve o evita la aparición de palabras específicas, mientras que frequency_penalty modula la frecuencia relativa de palabras. Puedes ajustar estos valores para personalizar el estilo de lenguaje de las respuestas generadas.
Además, puedes usar tokens especiales para dar instrucciones al modelo, como “<s>” para marcar el comienzo del texto, “<user>” para indicar el mensaje del usuario y “<system>” para agregar instrucciones o información adicional.

Recuerda que es posible que algunos hiperparámetros no estén disponibles en todas las versiones del modelo, y es importante equilibrar la diversidad y la coherencia de las respuestas según tus necesidades.

crea la base de un script para un video para redes sociales de 30 segundos y maneja un timecode del script, el tema es “venta de cuadros” usa los siguientes hyper parametros temperature: 0.7
ChatGPT
Usando una temperatura de 0.7, que generará un texto más equilibrado entre creatividad y coherencia, aquí tienes un script base para un video de 30 segundos en redes sociales sobre la venta de cuadros:

00:00 - 00:03
[Escena 1: Primer plano de un cuadro impresionante en una pared]
Narrador: “Embellece tu hogar con el arte que te apasiona.”

00:04 - 00:07
[Escena 2: Vista de la página de inicio de la galería en línea en un dispositivo móvil]
Narrador: “Navega por nuestra amplia selección de cuadros en línea.”

00:08 - 00:11
[Escena 3: Cliente deslizando el dedo por la pantalla del móvil y seleccionando un cuadro]
Narrador: “Elige entre una gran variedad de estilos y artistas.”

00:12 - 00:15
[Escena 4: Un cliente recibe un cuadro en su casa y lo desempaqueta]
Narrador: “Disfruta de la comodidad de recibir tus obras de arte directamente en casa.”

00:16 - 00:19
[Escena 5: Cliente colocando el cuadro en la pared y contemplándolo con satisfacción]
Narrador: “Transforma tus espacios con arte que refleje tu personalidad.”

00:20 - 00:23
[Escena 6: Montaje de cuadros con diferentes estilos y temas en una galería en línea]
Narrador: “Descubre piezas únicas para todos los gustos y presupuestos.”

00:24 - 00:27
[Escena 7: Un grupo de personas disfrutando de sus cuadros en sus hogares]
Narrador: “Únete a nuestra comunidad de amantes del arte.”

00:28 - 00:30
[Escena 8: El logo de la galería en línea con el eslogan y el sitio web aparece en la pantalla]
Narrador: “Visita nuestra galería en línea ahora y encuentra el cuadro perfecto para ti.”

Este script presenta un enfoque más equilibrado y coherente, manteniendo un toque creativo. Siéntete libre de adaptar el contenido según tus necesidades y preferencias.

Clase 17 - Hiper parámetros de Chat GPT

Resumen de la clase

¿Qué es un hiper parámetro en Chat GPT?

• Son comandos especiales que podemos escribir en nuestros prompts, estos nos ayudan a tener un mayor control sobre la respuesta que nos dará Chat GPT.

¿Cuáles son los hiper parámetros más usados en Chat GPT?

• n
• temperature
• top_p

¿Para qué nos sirve el hiper parámetro n?

• Para controlar el número de respuestas o outputs que esperamos de Chat GPT en el prompt que hayamos escrito.

¿Para qué nos sirve el hiper parámetro temperature?

• Este parámetro nos permite jugar con la creatividad que usará Chat GPT para generar la respuesta. El valor de este parámetro es numérico, y va de 0 a 1, donde 0 es una respuesta súper conservadora y 1 será una respuesta mucho más creativa.

¿El parámetro temperature de verdad le da más creatividad a Chat GPT?

• No realmente, lo que hace este parámetro es controlar la aleatoriedad de las palabras que usará Chat GPT para escribir una respuesta. Entonces si el valor es 1 (que significa que será creativo) Chat GPT usará palabras que la persona no espere, lo mismo al revés, si usamos el valor 0 (menos creativo) escribirá un resultado con palabras que la persona puede esperar.

¿Para qué sirve el parámetro top_p?

• Este parámetro hace que Chat GPT use palabras con un mayor grado de probabilidad tenga de satisfacer la petición que se hizo en un prompt. El valor de este parámetro es numérico y va del 0 al 1. haciendo que el valor cercano a 1 use las palabras con mayor probabilidad de satisfacer el prompt que le dimos. Si el número es cercano a 0, Chat GPT usará palabras con menos probabilidad de satisfacer el promt.

El hiperparámetro top_p es como ajustar cuántas opciones considera el modelo al generar una respuesta. Imagina que estás eligiendo una película con amigos. Si usas un valor alto de top_p (por ejemplo, 0.9), el modelo considerará muchas opciones y podría sugerir películas menos populares. Si usas un valor bajo (por ejemplo, 0.3), el modelo se centrará en opciones más populares y conocidas. Es como dejar que tus amigos elijan entre muchas opciones o solo entre las más famosas.

Una recomendación, a pesara de que el profesor comenta que “no es recomendable utilizar ambos parámetros” actualmente si es conveniente (aunque complejo) ya que permite realizar una selección más granular (personalizada) de nuestras respuestas.
Un saludo comunidad!

muy practico e interesante el ejemplo Carlos, si combinamos este tipo de scrips para videos tanto para YouTube como para nuestros reels son muy creativos para una determinada audiencia, notaran lo creativo en el contenido,

Aquí tienes una lista de algunos hiperparámetros comunes utilizados en modelos como ChatGPT, junto con una breve explicación de cada uno:

• max_tokens: Especifica la longitud máxima de la secuencia generada por el modelo en términos de tokens. Ayuda a controlar la longitud de las respuestas generadas.

• temperature: Controla la aleatoriedad de las respuestas generadas por el modelo. Un valor más alto (por ejemplo, 0.8) produce respuestas más diversas pero posiblemente menos coherentes, mientras que un valor más bajo (por ejemplo, 0.2) genera respuestas más determinísticas y conservadoras.

• top_p (también conocido como nucleus_sampling): Controla la diversidad de las respuestas al limitar la suma acumulada de las probabilidades de las opciones de palabras más probables. Un valor más bajo (por ejemplo, 0.9) restringe las respuestas a un conjunto más estrecho de opciones, mientras que un valor más alto (por ejemplo, 0.99) permite una mayor diversidad.

• top_k: Limita el número máximo de opciones de palabras consideradas en cada paso de generación. Solo se considerarán las palabras con las k probabilidades más altas en cada paso. Un valor más bajo (por ejemplo, 10) limita las opciones a un conjunto más pequeño, mientras que un valor más alto (por ejemplo, 100) permite más opciones.

• num_beams: Controla la generación de múltiples secuencias alternativas en lugar de una sola. Un valor más alto (por ejemplo, 5) generará más secuencias, lo que puede llevar a respuestas más diversas pero también a un mayor tiempo de generación.

• length_penalty: Aplica un factor de penalización para la longitud de las secuencias generadas. Un valor más bajo (por ejemplo, 0.8) favorece respuestas más cortas, mientras que un valor más alto (por ejemplo, 1.2) favorece respuestas más largas.

Estos son solo algunos de los hiperparámetros comunes utilizados en modelos como ChatGPT. La configuración adecuada de estos hiperparámetros dependerá del contexto y los requisitos específicos de la aplicación.

Hiper parametros:

• n:

• temperature:

• top_p:

Solo diré que para escritura creativa te puedes llevar más de una sorpresa, para lluvia de ideas, para generación de cualquier tipo de contenido creativo que necesites, estos parámetros con presence_penalty y frequency_penalty👌

Estaba haciendo una secuela del juego de terror “undying” dirigida y escrita por el escritor de novelas de terro Clive Barker, las iteraciones iban afinando el texto pero el se volvía repetitivo en las respuestas, es decir, repetía frases y palabras asociadas al terror y volvía aburrida y predictiva la historia, pero apenas modifique esto me dio más de una sorpresa 👍

Seguimos añadiendo herramientas a nuestra caja 😎

Este es uno de los videos más interesantes hasta ahora para mi. 💪

Son geniales los resultados que te da la herramienta

Les quiero compartir otro hiper parámetro que encontré, se llama: max_tokens, y sirve para definir o limitar la longitud de las respuestas.

Aquí el ejemplo:

Ejemplo 1

Ejemplo 2:

Ejemplo 3, al principio no consideraba el hiper parámetro:

Pero basta con modificar un poco el prompt para corregir la obstrucción:

Espero les sirva!

Agregarle un Time Code de X min , te divide un texto en minutos (por ej para un script) Entre mas alta la temperatura mas creativo se pone el chat , mega útil para armar textos de blogs, Chat GPT viene por default en 0,7 (entre más cercano a 1 mas creativo)

Agregarle un Time Code de X min , te divide un texto en minutos (por ej para un script) Entre mas alta la temperatura mas creativo se pone el chat , mega útil para armar textos de blogs, Chat GPT viene por default en 0,7 (entre más cercano a 1 mas creativo)

PROMPT: ¿Podrias explicarme los hiperparámetros temperature, top_p y n? y darme un sencillo ejemplo?
CHAT GPT
Claro, puedo explicarte los hiperparámetros “temperature,” “top_p,” y “n” en el contexto de la generación de texto con modelos como GPT. Estos hiperparámetros se utilizan para ajustar cómo el modelo genera texto y controlar la diversidad y la calidad de las respuestas generadas.

Temperature: El hiperparámetro “temperature” (temperatura) se utiliza para controlar la aleatoriedad en la generación de texto.
Un valor alto de temperatura, como 1.0 o más, hace que las respuestas sean más diversas, pero potencialmente menos coherentes. El modelo tiende a explorar diferentes opciones y generar respuestas más sorprendentes.
Un valor bajo de temperatura, como 0.2 o menos, hace que las respuestas sean más determinísticas y coherentes. El modelo se adhiere más a patrones y tiende a generar respuestas más predecibles.

Top_p: El hiperparámetro “top_p” (también conocido como “nucleus sampling”) se utiliza para controlar la probabilidad acumulativa de las palabras en la generación de texto.
Con “top_p,” el modelo selecciona las palabras en función de su probabilidad acumulativa hasta que la suma de estas probabilidades supere el valor de "top_p."
Esto permite controlar cuántas opciones de palabras se consideran en la generación. Un valor más bajo de “top_p” restringe las opciones a las palabras más probables, lo que puede dar como resultado respuestas más enfocadas y de mayor calidad.

N: El hiperparámetro “n” se utiliza para controlar cuántas respuestas generadas se obtienen en una sola llamada al modelo.
Si estableces “n” en 1, obtendrás una sola respuesta generada por el modelo.
Si estableces “n” en un valor mayor, como 5, obtendrás múltiples respuestas generadas diferentes, lo que puede ser útil para comparar las opciones.

Ejemplo sencillo: Supongamos que estamos utilizando un modelo GPT-3 para generar respuestas a una pregunta. A continuación, presento un ejemplo con diferentes configuraciones de estos hiperparámetros:

Pregunta: “¿Cuál es tu color favorito?”

Configuración con temperature alta (1.0):

Respuesta 1: "Mi color favorito es el azul."
Respuesta 2: "Me gusta el verde, pero el azul también es genial."
Respuesta 3: “El amarillo es un color interesante, pero el azul es mi favorito.”

Configuración con temperature baja (0.2):
Respuesta 1: "Mi color favorito es el azul."
Respuesta 2: “Sin duda, el azul es mi favorito.”

Configuración con top_p baja (0.3):
Respuesta 1: "Mi color favorito es el azul."
Respuesta 2: “El azul es definitivamente mi elección.”

Configuración con n mayor (5 respuestas):
Respuesta 1: "Mi color favorito es el azul."
Respuesta 2: "Me gusta el verde, pero el azul también es genial."
Respuesta 3: "El amarillo es un color interesante, pero el azul es mi favorito."
Respuesta 4: "No puedo decidir entre el azul y el verde."
Respuesta 5: “El azul es definitivamente mi elección.”

Como puedes ver, ajustando estos hiperparámetros, puedes obtener respuestas más diversas o más coherentes según tus necesidades.

[0:00]
¡Hola a todos y bienvenidos a mi canal! En el video de hoy, vamos a explorar un tema intrigante y fascinante: las constelaciones familiares.

[0:30]
¿Qué son las constelaciones familiares? Esta es una pregunta que a menudo genera confusión y malentendidos. Para empezar, las constelaciones familiares son una poderosa herramienta terapéutica utilizada para explorar las dinámicas familiares y resolver conflictos emocionales. No, no estamos hablando de astrología ni de estrellas en el cielo.

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Las constelaciones familiares fueron desarrolladas por el psicoterapeuta alemán Bert Hellinger en la década de 1990. Se basan en la idea de que nuestras familias tienen un impacto profundo en nuestras vidas y en nuestras relaciones. A través de esta técnica, se busca revelar patrones ocultos y sanar heridas emocionales arraigadas en las relaciones familiares.

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Ahora bien, ¿cómo funcionan las constelaciones familiares? Aquí es donde las cosas se ponen interesantes. Los participantes, a menudo guiados por un terapeuta o facilitador, representan a los miembros de la familia y se colocan en el espacio de la constelación. Esta disposición revela dinámicas familiares, lealtades invisibles y conflictos subyacentes.

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El proceso puede ser sorprendentemente revelador, ya que las personas que representan a los miembros de la familia pueden sentir y expresar emociones y tensiones que están presentes en la dinámica real. Esto permite identificar y abordar problemas que a menudo están enterrados en el pasado.

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Pero, ¿son efectivas las constelaciones familiares? Aquí es donde surgen opiniones divididas. Algunas personas han experimentado beneficios profundos, incluyendo una mayor comprensión de sí mismas y relaciones familiares más saludables. Sin embargo, la falta de evidencia científica sólida ha llevado a críticos a cuestionar su validez.

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Es importante recordar que las constelaciones familiares no son una cura milagrosa para todos los problemas. No reemplazan la terapia tradicional ni deben considerarse como tal. Es crucial buscar terapeutas calificados y éticos si decides explorar esta técnica.

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En resumen, las constelaciones familiares son una herramienta terapéutica intrigante que busca revelar y sanar las dinámicas familiares. Aunque generan opiniones diversas, su impacto en la vida de algunas personas no se puede ignorar. Si estás interesado en aprender más, asegúrate de investigar y considerar tus propias necesidades y circunstancias.

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Quiero que actúes como profesor de inglés, con ciertos requisitos, nivel, Recompensa y castigo, sistemas de puros, retroalimentación y penalización que te detallare a continuación:

“”"

Quiero que comiences y mantengas una conversación con preguntas sobre el nivel B2 aplicado en el tema fisica.

“”"
me harás una pregunta y esperaras que yo responda.

“”"
Seria de un nivel B2.

“”"
El sistema de recompensa y castigo seria el siguiente cada vez que en cada pregunta de la conversación no tenga problemas de ningún tipo se me sumara +1 y si tengo problemas gramaticales, tipográficos me harás una retroalimentación y sera -2.

“”“
Que tendrás que llevar el conteo al principio de cada conversación que tengamos como: Puntos:” ".

“”"
Cuando llegue a +50 puntos o haya obtenido +30 sin errores subirá el nivel de ingles y me haras un examen de subida de nivel que conste de 5 preguntas.

“”"
Me tendrás que preguntar todo en ingles.

“”"
No traduzcas.

“”"
Tienes que darme una breve explicación al inicio de las reglas.

“”"
Ejemplo:

Puntos: 0

Teacher: " "

“”"
Entendiste lo que tienes que hacer?

Parámetros:
[ temperature: 0.5 , Prompt Importance:5.0, Diversity-Penalty:1.0 , Top-k: 80, Top-p:0.8, Length Penalty: 0.5]

Me imagino que en Bing es lo mismo que colocar más preciso pero super interesante, no sabía que existía algo así.

Esto significa que puedes indicarle a ChatGPT qué hiperparámetro aplicar si lo incluyes en tu prompt.

El hiperparámetro temperature es como ajustar la creatividad de un artista. Con una temperatura alta (por ejemplo, 0.8), el modelo es más creativo y puede dar respuestas sorprendentes pero a veces confusas. Con una temperatura baja (por ejemplo, 0.2), el modelo es más conservador y genera respuestas más predecibles y coherentes. Es como cambiar entre un pintor que hace obras abstractas y uno que hace retratos realistas.

• Prompt:
  Cuales son los ejemplos de hiperparametros. Presentalos en su lenguaje original y con su traducción al español entre parentesis. Presentalos en forma de lista. Unicamente los hiperparametros NO su descripción.

• Respuesta:

1. temperature (temperatura)
2. max_tokens (máximas fichas)
3. top_p (probabilidad superior)
4. frequency_penalty (penalización de frecuencia)
5. presence_penalty (penalización de presencia)
6. stop_sequences (secuencias de detención)
7. best_of (mejor de)
8. length (longitud)
9. num_return_sequences (número de secuencias a devolver)

Prompt: Que son los hiperparametros en el Prompt Engineering. Explicalo de manera breve con 2 o 3 oraciones. Explicalo de manera sencilla para alguien que no es tecnico de 26 años. Usando ejemplos.

Respuesta:
Los hiperparámetros en el Prompt Engineering son configuraciones que afectan cómo funciona un modelo de lenguaje, como GPT-3.5. Imagina que estás entrenando a un perro: los comandos que le das, como “siéntate” o “ven”, son como hiperparámetros. Cambiar estos comandos (hiperparámetros) puede hacer que el perro (modelo) responda de manera diferente. Por ejemplo, ajustar un hiperparámetro podría hacer que el modelo genere respuestas más largas o más precisas, según cómo lo configures

¿Qué son los hiperparametros?

Los hiperparámetros en inteligencia artificial son ajustes especiales que se hacen antes de entrenar un modelo, similares a configurar los controles en un videojuego. Afectan cómo el modelo aprende y toma decisiones, como la velocidad de aprendizaje o el tamaño de capas ocultas en una red neuronal. Elegir buenos hiperparámetros es como encontrar la configuración óptima para que el modelo funcione de la mejor manera posible.

Y utilice este prompt.

• Que son los hiperparametros para la Ienteligencia Artificial en pocos palabras de 2 a 3 oraciones. Explicalo de manera sencilla para alguien que no es tecnico y tiene pocos conocimientos de modelos de IA.

Temperatura
Qué temperatura de muestreo usar, entre 0 y 2. Valores más altos como 0.8 harán que la salida sea más aleatoria, mientras que valores más bajos como 0.2 la harán más enfocada y determinista.

top_p
Una alternativa al muestreo con temperatura, llamado muestreo de núcleo, donde el modelo considera los resultados de los tokens con masa de probabilidad top_p. Por lo tanto, 0.1 significa que solo se consideran las fichas que comprenden el 10 % de la masa de probabilidad superior.

¡Le pedí a ChatGPT que me explicara top_p con ejemplos!

🥵 Mis apuntes de todo el curso en Notion 🥵:

https://garnet-entrance-9c8.notion.site/Chat-GPT-Prompt-Engineering-dc81a1f8aa294212802da616e029aedb?pvs=4

ChatGPT explicando los hyper parámetros luego de usar knowledge integration:

Modelo

El hyperparámetro “Modelo” se configura con el identificador del modelo deseado. No hay valores mínimo o máximo específicos. Se espera que diferentes modelos tengan comportamientos y capacidades variadas en términos de generación de texto.

Input

El hyperparámetro “Input” requiere proporcionar un texto relevante como punto de partida. No hay restricciones específicas en cuanto a los valores mínimos o máximos. El comportamiento dependerá del contenido y la calidad del texto de entrada.

Instruction

El hyperparámetro “Instruction” debe contener una instrucción clara y precisa. No hay valores mínimo o máximo específicos. El comportamiento del modelo dependerá de la instrucción proporcionada y de su capacidad para guiar adecuadamente la edición del texto.

N

El hyperparámetro “N” se configura con un número entero que representa la cantidad de ediciones generadas. No hay valores mínimo o máximo específicos. Un número mayor de ediciones puede resultar en una mayor variedad de resultados, pero también puede requerir más tiempo de procesamiento.

Temperatura

El hyperparámetro “Temperatura” se configura entre 0 y 1. Un valor bajo, como 0.2, produce resultados más enfocados y deterministas. Un valor alto, como 0.8, genera resultados más aleatorios y diversos. Los valores cercanos a 0 tienden a ser más coherentes, mientras que los valores más altos aumentan la diversidad pero pueden llevar a respuestas menos coherentes.

Top P

El hyperparámetro “Top P” se configura entre 0 y 1. Un valor bajo, como 0.1, enfoca la generación en los tokens con mayor probabilidad acumulada, lo que puede resultar en respuestas más coherentes pero menos diversas. Valores más altos, como 0.9, permiten una mayor diversidad, considerando un conjunto más amplio de opciones para la generación de texto.

Hiper Parámetros.

temperature: El parámetro esta entre 0 y 1. Entre mas cercano a 1 la respuesta de la IA será mas creativa y diversa.

Mas cercano a cero, la respuesta de la IA será conservadora y predecible.

top_p: Este parámetro esta entre 0 y 1. Este parámetro selecciona las palabras por mayor numero de probabilidades, es decir que la IA seguirá una narrativa según las palabras que encuentre con mayor numero de probabilidades de “encajar” en el texto. >

• Entre mas cercano a 1 el texto será mas diverso y aleatorio.
  Entre mas cercano a 0 el texto será mas predecible y mas conservador.

**NOTA: **Se recomienda utilizar SOLO UNO de los dos parámetros, no los dos.

De manera determinada, los parámetros de Chat GPT son:

• temperature: 0.7
  top_p: 0.9

Este pront podria servir de ejemplo:

Quiero que xxxxx aplicando los siguientes hyper parámetros a tu respuesta: temperature = 0.9
En este caso, la IA sera muy creativa.

La idea es ajustar las respuestas de ChatGPT 😛

Que interesante que podemos modificar parámetros del modelo para obtener respuestas más creativas, definitivamente lo voy a estar usando, a veces quiero jugar con ChatGPT para lluvias de ideas, creación de obras ficticias o situaciones irreales, y por defecto tiende a ser algo seco en sus respuestas.

cual configuración de hyper parametros utilizan para programar y por qué?

Este curso es una mina de oro

Estoy haciendo este proyecto y ahora con los hiperparametros puedo jugar con el flujo de la conversacion y pedir que se reajuste.

Actua como un reclutador que necesita cubrir un puesto laboral como scrum master junior, usa un sistema de preguntas y respuestas en las que vas a esperar a que responda la pregunta para pasar a la siguiente.
Ejemplo:
Pregunta 1:
Respuesta: mi respuesta a la pregunta 1
Pregunta 2:
Respuesta: mi respuesta a la pregunta 2
Pregunta 3:
Respuesta: mi respuesta a la pregunta 3
etc…
Resultado:
Serán 10 preguntas en las que vas a empezar con preguntas mas generales y luego irás a preguntas más especificas. Por ultimo, te pido que uses como hiperparametro temperature=0.9.
Por favor antes de empezar deseo que me confirmes si has entendido tu tarea

Dejo esta tabla por aquí:

Hiper parámetros de ChatGPT

Temperatura:
top_p más alto (cercano a 1): respuestas mucho más diversas y sorprendentes.
top_p: más bajo (cercano a 0): respuestas más deterministas y centradas en las opciones más probables.

TOP_P
top_p más alto (cercano a 1): respuestas mucho más diversas y arriesgadas.
top_p: más bajo (cercano a 0): respuestas más diversas y arriesgadas.
**n: **
Controla la longitud o cantidad de palabras generadas en una muestra. Valores más altos de n resultan en respuestas más largas, mientras que valores más bajos generan respuestas más concisas y breves.

Anímense a usar los hiperparametros, es super genial y aveces chistoso, inclusive las valores en uno te hacen pensar de una forma totalmente distinta en algunas ocasiones, jajajaj

Está estupenda esta clase. Puede practicarse para usar en preparación de clases y conferencias y se puede dar un contexto de la conferencia y los temas a tratar.

A Tener en cuenta

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La variabilidad o no de los hiper parámetros depende si tu respuesta pueda ser más conservadora o no. si realizas actividades creativas te conviene jugar más con los hiper parámetros; caso contrario si lo que realizas o quieres son respuestas más conservadoras no consideres en modificar los hiper parámetros.