Temperature(LLMパラメータ)

技術的な動作原理

低いTemperature(0.1-0.3):最も確率の高い単語が強く優先されます。一貫性があり、反復的で「安全な」回答を生成します。

中程度のTemperature(0.5-0.7):予測可能性と多様性のバランスを取ります。

高いTemperature(0.8-1.0):より平坦な分布になります。驚きのある創造的な回答を生成しますが、時には非一貫的になることもあります。

Temperatureとブランド可視性

低いTemperatureの場合:モデルは「統計的に支配的な」ブランド、つまりトレーニングデータで最も頻繁に出現するブランドに言及します。

高いTemperatureの場合:モデルはあまり知られていない代替ブランドに言及する可能性があります。

変動性:同じ質問でも、異なるブランドが言及された異なる回答が生成される可能性があります。

可視性監査における活用

可視性を監査する際は、再現可能な結果を得るために低いTemperature(0.2-0.3)を設定してください。ユーザーインターフェース(ChatGPT、Claude)は通常0.7を使用しています。