LLM が次の単語をどれだけ大胆に選ぶかを調整します。値を低くすると確率の高い単語を選びやすく、手堅い答えになります。値を高くすると表現の幅は広がりますが、話が逸れることもあります。
LLM が次の単語をどれだけ大胆に選ぶかを調整します。値を低くすると確率の高い単語を選びやすく、手堅い答えになります。値を高くすると表現の幅は広がりますが、話が逸れることもあります。
ChatGPT や Claude、Gemini の API 設定画面や詳細設定メニューで目にします。要約やコード生成は低め、アイデア出しは高めにする使い分けが定番です。
左右 2 コマの対比。左は「Temperature 低め」のメーター表示とノート PC に向かう人物、右は「Temperature 高め」のメーター表示と同じ人物
擬人化ポンチ絵 · 後日差し込み出力の多様性とランダム性の強さを決める調整つまみです。
毎回似た答えか、意外な答えかを選べます。
高くしすぎると答えが破綻することがあります。
アイデア出しやコピー案作りで高めに使います。
要約や分類はまず低めの値から試します。
Top-p、サンプリング、System Prompt
サービスによって Temperature の取りうる範囲が 0〜1 や 0〜2 など異なります。