Serie de entrevistas sobre Inteligencia Artificial #1: Explica algunas estrategias de generación de texto utilizadas en LLMs
Cuando se solicita una respuesta a un gran modelo de lenguaje LLM, este no genera una respuesta completa de una sola vez sino que construye el texto token a token. En cada paso el modelo estima la probabilidad de los posibles tokens siguientes en función de todo lo escrito hasta ese momento. Conocer solo esas probabilidades no basta, por eso se aplican distintas estrategias de decodificación y ajuste para controlar calidad, coherencia y creatividad.
Entre las técnicas más comunes están la decodificación codiciosa greedy y la búsqueda beam que priorizan la probabilidad global para generar secuencias más seguras y coherentes. Para introducir variabilidad y evitar respuestas repetitivas se utilizan muestreos como top k y top p o nucleus sampling, además del parámetro temperature que ajusta cuán determinista o diverso será el texto resultante. Penalizaciones por repetición y por longitud ayudan a controlar la verbosidad y evitar bucles.
Otras estrategias incluyen reranking y ensamblado de candidatos, donde se generan varias alternativas y un segundo modelo o una heurística selecciona la mejor según criterios de relevancia, factualidad y tono. El uso de instrucciones finas, prompt engineering y chain of thought facilita razonamientos más largos y explicativos. Además, la inyección de conocimiento mediante contextos externos, bases de datos o recuperación de documentos mejora la veracidad y actualidad de las respuestas.
En producción también es habitual aplicar filtros de seguridad y moderación, pipelines de revisión humana para casos sensibles, y técnicas de ajuste fino como RLHF para alinear el comportamiento del modelo con objetivos concretos. El tamaño de la ventana de contexto, la eficiencia en el cacheo de atenciones y la optimización del hardware son factores clave para desplegar estas soluciones a escala.
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