Publicado el 30 enero 2024
Aquí tienes
3 técnicas
de Sampling
para cambiar
tus textos
en ChatGPT
Escrito por
Amel Fernández
1
Beam Search.
Es una técnica que ayuda a crear
escenarios menos probables y
previsibles de generación de texto.
Dentro de Beam Search, el
hiperparámetro Beam Width se
puede ajustar para equilibrar la
calidad y la coherencia del texto.
@amel.fdez
Los valores
de Beam Width
pueden ir del 1 al 10.
El valor mínimo es 1.
(Textos más previsibles)
Los valores máximos de 5 a 10.
(Textos más imprevisibles)
@amel.fdez
Ejemplo.
@amel.fdez
Diferencias.
2
Length
Penalty.
Es un hiperparámetro que se puede
ajustar para favorecer respuestas
más cortas o más largas.
Un valor mayor que 1 favorecerá
respuestas más largas, mientras
que un valor menor que 1 creará
respuestas más cortas.
@amel.fdez
3
Repetition
Penalty.
Se utiliza para penalizar las
palabras que ya han aparecido en la
respuesta, evitando así repeticiones
innecesarias.
A diferencia de Length Penalty,
que podemos ajustar con valores
numéricos, la "Repetition Penalty"
es un concepto más abstracto y
no tiene valores predefinidos.
@amel.fdez
Ejemplo.
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@amel.fdez
Pero
hazlas bien.
@amel.fdez
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@amel.fdez
@amel.fdez
Lo siento,
pero esto no
es otra caja
de prompts
para ChatGPT.
@amel.fdez
Simplemente
lleva un año
de trabajo en
investigación.
@amel.fdez
Y resume las
más de 1000
horas que he
pasado con él.
@amel.fdez
Con más de
900 páginas
con todos mis
contenidos.
@amel.fdez
No
existe
nada
parecido.
@amel.fdez
Porque
nadie lleva
desde 2022
contándote
claves como
estas.
@amel.fdez
Si la quieres,
no es gratis.
@amel.fdez
Pero te
aseguro que
cuesta mucho
menos de lo
que vale.
@amel.fdez
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