Temperatura y Top P en Google AI Studio
Clase 14 de 18 • Curso de Prompt Engineering
Contenido del curso
Clase 14 de 18 • Curso de Prompt Engineering
Contenido del curso
Gabriel Obregón
Ivan Alberto Diaz Rivera
Jose Edilbero Duran Forero
Gregson Murcia Castro
Renato Puello Pereira
Santiago García Rincón
ALEJANDRO OLGUIN
Juan Camilo Mejía Rodríguez
Brenda Alexandra Pérez Bedoya
Henry Norberto Arias Salgado
Draxzlers van
Edgar Villatoro Pérez
Bruno Salas Guzmán
Aaron Santillan
Luis Felipe Ramirez Piraban
Maria Camila Rodriguez Moreno
Edwin Arévalo
Mateo Montoya Henao
Thiago Ferreira dos Santos
Diego Alejandro Muñoz Arcos
Omar Andrés Garzón C.
Elena Octavia Mihalache
EDUARDO ARNOLDO AGUILAR CAÑAS
Gregson Murcia Castro
Andrés Ricardo Cristancho Jiménez
Charles Castillo Rosas
Daniel Mendoza
🎯 Control de creatividad y consistencia en Google AI Studio
Ajusta las respuestas de Gemini manipulando dos controles clave: ✨ Temperatura y 🎚️ Top-P Ambos determinan cuánto varía el estilo, la precisión y la creatividad del modelo.
🔥 Temperatura = Nivel de creatividad
Piensa en ella como un termómetro:
🔹 Baja (≈ 0.05)
📘 Ejemplo: cuento corto, directo, fiel a las reglas.
🔹 Alta (≈ 1)
🌈 Ejemplo: historia más expresiva, con nuevos giros y personajes.
💬 Top-P = Diversidad del lenguaje
Controla cuántas palabras posibles considera el modelo al escribir.
🔹 Bajo (≈ 0.05)
🧱 Ejemplo: frases cortas, sin adornos.
🔹 Alto (≈ 1)
⚖️ Cómo equilibrar precisión y creatividad
🎯 Busca exactitud:
→ Temperatura baja + Top-P bajo
📊 Usos: reportes, leyes, textos científicos.
💡 Busca originalidad:
→ Temperatura alta + Top-P alto
✍️ Usos: ideas, historias, redes sociales.
🔸 Punto medio: Experimenta con valores intermedios si necesitas equilibrio (por ejemplo, divulgación o redacción profesional con toque humano).
📎 Consejo: Si partes de un texto base (PDF, ley, cita), mantén temperatura baja para no alterar la información.
Excelente resumen, me sirvio muchisimo!
Muchas gracias, me sirvió muchísimo! tu resumen te felicito.
Este link me gusta como explica la temperatura y el top p
Gracias por el aporte, está genial y bien explicado!
La diferencia entre usar un valor bajo de temperatura y un top-p bajo radica en cómo afecta la creatividad y precisión del modelo.
Temperatura baja (ej. 0.05): Provoca que el modelo genere respuestas muy consistentes y repetitivas, favoreciendo la seguridad en las respuestas. Esto es útil para tareas que requieren precisión.
Top-p bajo (ej. 0.05): Limita el conjunto de palabras que el modelo puede usar, restringiendo su creatividad y diversidad en el lenguaje, lo que también puede resultar en respuestas más predecibles.
En resumen, ambos controlan la precisión, pero lo hacen desde ángulos diferentes: la temperatura se enfoca en la creatividad, mientras que el top-p en la variedad léxica.
Para utilizar las configuraciones de temperatura y top P, estas se aplican al momento de hacer la solicitud a la API del modelo de lenguaje, no se configuran de manera permanente en la API key. Al enviar un prompt, debes incluir estos parámetros en el cuerpo de la solicitud. Asegúrate de ajustar estos valores según la tarea que deseas realizar, ya que influirán en la creatividad y precisión de las respuestas generadas.
Clase muy útil porque aterriza que la “creatividad” del modelo se gestiona, no se reza. Me quedó clarísimo el rol de cada perilla: temperatura define cuánta variación se permite (baja = más consistencia y respeto a formato; alta = más libertad y riesgo de saltarse restricciones), y Top-P controla el “abanico” de palabras disponibles (bajo = vocabulario seguro y repetible; alto = más riqueza léxica y originalidad). El ejemplo de Caperucita con 250 caracteres lo demuestra perfecto: con temperatura alta el modelo se emociona… y se pasa de la raya.
Lo más valioso es el enfoque experimental: mismo prompt, mover extremos, comparar en historial y luego afinar a puntos medios según el objetivo (precisión vs ideación). Esto se siente como pasar de “prompting artesanal” a calibración profesional para outputs predecibles en entornos reales.
que bonito es el uso de google ai studio
Super
Resumen Gráfico by Napkin AI
Pedí a Gemini hacer un ejemplo con temperatura 2.0 Prompt:
"¿Cuál es el país con menor índice de natalidad del mundo, y cuál es su pronóstico a 100 años?"
Temperatura: 2.0 (Caos Total / "Modo Alucinación")
"Corea del... Sur... índice bajo cero absoluto... bebés no... 0.72 algoritmos... nacen en el vacío...Pronóstico año 2100... la gente se vuelve polvo... estelar... no hay cunas, solo ecos... demografía líquida... system... futuro es una naranja mecánica... extinción suave... la tasa de fecundidad colapsa hacia la dimensión... error... ¿mañana?... población fantasma... Seúl es un bosque... data not found... silencio."
La temperatura y el top-p son parámetros que afectan la creatividad y variabilidad de los resultados generados por modelos de lenguaje.
Temperatura: Controla la aleatoriedad de las respuestas. Valores bajos (cercanos a 0) producen resultados más consistentes y predecibles, mientras que valores altos (cercanos a 1) permiten respuestas más creativas y variadas.
Top-p (nucleus sampling): Limita el conjunto de palabras posibles a un porcentaje de probabilidad acumulativa. Un valor bajo restringe la variedad de palabras, mientras que un valor alto permite una mayor diversidad.
Usar ambos parámetros adecuadamente depende de la tarea y el equilibrio entre precisión y creatividad que se necesite.
Cómo puedo bajar la temperatura y top p en chat GPT o directo Gemini
Esta pregunta la puedes hacer en la cajita de preguntas, donde dice "Haz una pregunta a Juan"
De hecho ahí escribí tu pregunta y esto me respondió de manera inmediata:
La temperatura y el Top P son controles que puedes ajustar en herramientas como Google AI Studio para influir en la creatividad y consistencia de las respuestas de la IA.
Saludos, Maria CRM
Tengo entendido que no se pueden ajustar esos parámetros directamente en los LLMs y lo más común es utilizar playgrounds web como OPENAI Playground, Google AI Studio, Anthropic Console, Vercel AI Playground, Perplexity Labs, entre otros. Aunque también se puede desde frameworks de desarrollo o entornos locales.
✨ Resumen Visual de la Clase: Configuración de temperatura y Top-P en Google AI Studio ✨
1. La Idea Central (El Core 💡): La configuración de temperatura y Top-P influye en la creatividad y consistencia de los resultados generados por modelos de lenguaje.
2. Puntos Clave (En viñetas 📌):
3. El Ejemplo o Dato Crucial 🚀: Al configurar temperatura y Top-P, se pueden ver cambios drásticos en los resultados, desde un cuento básico hasta uno sofisticado y creativo.
4. Conexión o Siguiente Paso 🔗: Esta comprensión permite optimizar el uso de modelos de IA en diversos proyectos, ajustando las configuraciones según necesidades específicas.
el primer cuento me parece mucho mejor que el segundo en imagen, teniendo en cuenta que es un cuento para niños.
¡Wow! 😍 Estas últimas dos clases me han volado la cabeza 🤯. He aprendido muchísimo sobre IA, mucho más de lo que esperaba. Me hace darme cuenta de lo importante que es seguir explorando y aprendiendo cada día 📚💡. Seguro que todo esto va a tener un impacto positivo en mi trabajo y en cómo uso la IA 🚀✨.
Prompt: Genera un cuento que se parezca a la historia de Don quijote, pero con tu propia versión. Tienes 250 caracteres.
1. Temp: 0.05 y Top P:0.05
Alonso, harto de pantallas, salió con una tapa de olla por escudo. Vio en los drones dragones y en el metro, un gusano de metal. Su vecino Sancho le seguía con el botiquín. "¡Por la justicia!", gritaba desafiando a un semáforo en rojo.
2. Temp: 1 y Top P: 1
Don Alonso, harto de conspiraciones, creyó ser un hacker místico. Con su teclado viejo y su vecino, salió a enfrentar "gigantes": antenas 5G. "¡Ríndanse, espías!", gritaba al caer de su silla. La realidad, aburrida, solo lo volvió un meme.
ajajaja
Me parece curioso que la mayoría de opciones apuntaron al color verde, siendo rojo el color originalmente mencionado en el cuento y el prompt. Tendrá que ver con la similitud del embedding ?
Tambien viendo modelos open source con Ollama hay otros como
top_k: usar palabras mas conservadoras (mas probable) vs diversas
¿Cuándo debería bajar la temperatura del modelo?
Debes reducir este valor cuando tu prioridad absoluta sea la precisión y la consistencia. Imagina que estás configurando a la inteligencia artificial en un "modo analítico estricto". Si estás extrayendo datos de un reporte financiero, redactando un contrato legal o generando bloques de código, no quieres que el modelo invente cosas o se ponga creativo. Al acercar el valor a 0.0, le quitas la libertad de improvisar y lo obligas a tomar el camino lógico más predecible. Esto garantiza que si ejecutas el mismo prompt diez veces, obtendrás prácticamente la misma respuesta exacta cada vez, evitando alucinaciones o parafraseos innecesarios que podrían arruinar un documento técnico. Es la configuración ideal para automatizar procesos donde el margen de error debe ser nulo.
Mis notas 💚
¿Cuándo debería bajar la temperatura del modelo?
Debes reducir este valor cuando tu prioridad absoluta sea la precisión y la consistencia. Imagina que estás configurando a la inteligencia artificial en un "modo analítico estricto". Si estás extrayendo datos de un reporte financiero, redactando un contrato legal o generando bloques de código, no quieres que el modelo invente cosas o se ponga creativo. Al acercar el valor a 0.0, le quitas la libertad de improvisar y lo obligas a tomar el camino lógico más predecible. Esto garantiza que si ejecutas el mismo prompt diez veces, obtendrás prácticamente la misma respuesta exacta cada vez, evitando alucinaciones o parafraseos innecesarios que podrían arruinar un documento técnico. Es la configuración ideal para automatizar procesos donde el margen de error debe ser nulo.