Descripción: El muestreo de núcleo es un método utilizado en el procesamiento de lenguaje natural (NLP) que permite generar salidas diversas y creativas a partir de un modelo de lenguaje. Este enfoque se basa en la idea de seleccionar palabras o frases de manera que se mantenga la coherencia y la relevancia del texto generado, al mismo tiempo que se introduce variabilidad. En lugar de elegir siempre la palabra más probable, el muestreo de núcleo considera un subconjunto de las palabras más probables, conocido como ‘núcleo’, y selecciona aleatoriamente entre ellas. Esto permite que el modelo produzca respuestas más variadas y menos predecibles, lo que es especialmente útil en aplicaciones como la generación de texto, chatbots y sistemas de recomendación. El muestreo de núcleo se caracteriza por su capacidad para equilibrar la creatividad y la coherencia, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para desarrolladores y investigadores que buscan mejorar la calidad de las interacciones generadas por máquinas. Este método se integra en diversos contextos de generación de contenido, permitiendo que los modelos aprendan a producir resultados más ricos y diversos, lo que es esencial en tareas complejas de generación de lenguaje y contenido visual.
