Sampling
Muestreo
En una frase
Sampling: el método con el que un modelo generativo elige el siguiente token a partir de su distribución de probabilidades.
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Explícamelo fácil
Un LLM no «decide» una palabra directamente: calcula probabilidades para todas las posibles. El sampling es la regla para escoger: siempre la más probable, o una al azar respetando las probabilidades, o algo intermedio.
Por eso la misma pregunta puede recibir respuestas distintas.
Nivel técnico
Profundizando
Estrategias: greedy (siempre el argmax), beam search (explora varias secuencias candidatas; común en traducción), muestreo aleatorio con temperatura, top-k y Top-P. Parámetros como penalización por repetición también modifican la distribución antes de muestrear. La elección afecta diversidad, coherencia y riesgo de repeticiones.
¿Por qué importa?
Explica por qué los modelos no son deterministas y cómo controlar su variabilidad.
¿Dónde se utiliza?
- Generación de texto
- Generación de código
- Traducción
Antes de aprender esto
Continúa aprendiendo
Conceptos relacionados
Aparece en la ruta Qué es realmente un LLM.