Temperature (LLM)
Parámetro que controla la aleatoriedad de las respuestas de un modelo de lenguaje. Valor entre 0 y 2: más bajo = más determinista, más alto = más creativo.
Qué es Temperature
Temperature es un parámetro numérico que controla cuánta aleatoriedad hay en la selección de cada token al generar texto. Valores típicos: entre 0 y 2.
En términos simples: controla si el modelo siempre elige la respuesta más probable (temperatura baja) o si puede explorar alternativas menos probables (temperatura alta).
Por qué importa
La misma pregunta con el mismo modelo puede producir respuestas muy diferentes según la temperatura. Es uno de los parámetros más importantes para ajustar el comportamiento del modelo a tu caso de uso.
Cómo afecta las respuestas
Temperatura 0: Determinista. Siempre elige el token más probable. Las respuestas son consistentes y predecibles. Ideal para tareas donde la corrección importa más que la creatividad.
Temperatura 0.1-0.5: Respuestas estables con pequeñas variaciones. Buen punto de partida para la mayoría de casos.
Temperatura 0.7-1.0: Balance entre coherencia y variedad. El default de la mayoría de APIs.
Temperatura 1.5-2.0: Alta creatividad y variabilidad. Las respuestas pueden ser originales pero también incoherentes. Solo para casos creativos muy específicos.
Cuándo usar cada rango
| Tarea | Temperature recomendada | |---|---| | Extracción de datos estructurados | 0 | | Clasificación, Q&A factual | 0 - 0.3 | | Resúmenes, traducción | 0.3 - 0.5 | | Redacción de contenido | 0.7 - 1.0 | | Lluvia de ideas, variantes | 1.0 - 1.5 | | Poesía, ficción experimental | 1.5+ |
Errores comunes
Usar temperature alta para todo: Los sistemas de producción suelen necesitar consistencia. Una temperature alta en extracción de datos produce resultados impredecibles.
Confundir temperature con calidad: Una temperature más alta no significa mejores respuestas, solo más variadas.
No ajustar junto con top_p: Temperature y top_p son parámetros relacionados. Generalmente se ajusta uno u otro, no ambos a la vez.
Términos relacionados
- [[llm]] — El modelo al que se aplica el parámetro
- [[system-prompt]] — Las instrucciones que acompañan al ajuste de temperature
- [[tokens]] — La unidad sobre la que actúa la temperatura
Pon en práctica lo que has aprendido
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Fine-tuning
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LLM
Large Language Model: modelo de lenguaje de gran escala entrenado con enormes cantidades de texto para entender y generar lenguaje natural.
System Prompt
Instrucciones persistentes que se envían al modelo antes de cualquier mensaje del usuario, definiendo su rol, comportamiento, tono y límites.
Tokens
Unidades básicas de texto que usan los modelos de lenguaje para procesar información. Los costes de API y los límites de context window se miden en tokens.
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