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# Muestreo y decodificación

> Cómo influyen las estrategias de decodificación y las penalizaciones en las salidas del modelo.

La decodificación determina cómo se elige el siguiente token a partir de las probabilidades del modelo.

## Controles habituales

| Control | Finalidad | Notas |
| - | - | - |
| `temperature` | Control global de aleatoriedad | Es el parámetro que más suele ajustarse primero |
| `top_p` | Limita la masa de probabilidad acumulada | Suele combinarse con una temperatura moderada |
| `top_k` | Limita la selección a los tokens con mayor probabilidad | No está disponible en todos los proveedores |
| `frequency_penalty` | Desalienta la repetición de tokens o frases | Ayuda a reducir los bucles repetitivos |
| `presence_penalty` | Fomenta la incorporación de nuevos tokens o temas | Útil para explorar más opciones |
| `repetition_penalty` | Penaliza patrones de texto repetidos (depende del proveedor/modelo) | Objetivo parecido, pero la implementación tiene otra semántica |

## Ajustes predefinidos habituales

| Caso de uso | Perfil sugerido |
| - | - |
| Extracción/clasificación determinista | `temperature` baja (`0.0` a `0.2`), muestreo limitado |
| Salida equilibrada del asistente | `temperature` media (`0.3` a `0.7`), `top_p` cerca de `0.9` a `1.0` |
| Generación creativa | `temperature` más alta y muestreo más amplio, con evaluación más estricta |

## Errores frecuentes

* Demasiado aleatorio: datos incoherentes y salidas estructuradas inestables.
* Demasiado determinista: respuestas repetitivas o insulsas.
* Penalizaciones excesivas: redacción forzada y desviación del tema.

## Consejos prácticos

1. Ajusta la decodificación para cada tarea, no de forma global.
2. Mantén conservadores los trabajos de extracción y JSON.
3. Para tareas creativas, aumenta la aleatoriedad gradualmente y evalúa los resultados con revisión humana.


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