Top-p (Nucleus Sampling): qué es
Filtra tokens hasta sumar prob p. Alternativa a temperature para diversidad.
Definición rápida
Filtra tokens hasta sumar prob p. Alternativa a temperature para diversidad.
En este término
Que es Top-p (Nucleus Sampling)?
Top-p (Nucleus Sampling) es pieza clave cuando integras un LLM en Node.js y quieres que sea barato, rapido y sin alucinar. No es teoria: es el parametro que decide si tu RAG acierta o inventa.
Como funciona
Piensa en Top-p como un Lego. Solo cobra sentido con RAG + embeddings + tu API. Por separado es definicion, junto es producto.
// Patron aplicable a Top-p
const params = {
model: 'gpt-4o-mini',
messages: [{ role: 'system', content: 'Eres asistente tecnico conciso.' }, { role: 'user', content: 'Explica top-p con ejemplo' }],
temperature: 0.2
};
console.log('Tip: combina con', 'temperature, tokens');
Cuando usarlo
- Producto: datos frescos o acciones -> necesitas este bloque.
- Coste: optimizar top-p baja tokens sin cambiar modelo.
- Calidad: sin esto, el LLM olvida contexto a los 4k tokens.
Errores comunes
- Confundirlo con sinonimo cercano y aplicar patron equivocado.
- No medir recall/latencia.
- Copiar config sin ajustar chunk size / temperature a tu corpus.
Buenas practicas
- 1 query, 1 metrica (cita fuente correcta?).
- Versiona prompts en git.
- Loguea tokens; en francobosg bajar k=10->5 ahorro 42% con igual precision.
Se relaciona con
temperature, tokens, llm. Entender el grafo evita mezclar RAG con fine-tuning o context window con tokens.
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Preguntas frecuentes
Usar ambos?
No recomendado. Ajusta uno.
Valor tipico?
0.9 creativo, 0.1 preciso.
Términos relacionados
LLM (Large Language Model)
Modelo entrenado con billones de tokens que predice siguiente palabra y razona.
Temperature
Parametro 0-2 que controla aleatoriedad. 0 determinista, 1 creativo.
Tokens
Unidad minima que cobra un LLM. 1 token aprox 4 caracteres; 100 tokens ~75 palabras.
Chain of Thought (CoT)
Pedir al modelo que piense paso a paso antes de responder para mejorar razonamiento.