温度
おんど
Temperature
一言でいうと
LLMの出力の「ばらつき度合い」を調整するパラメータのこと。
詳しい意味
温度（temperature）は、LLM の出力をどれだけランダム・創造的にするかを調整する数値パラメータです。多くのAPIで0〜2の範囲を取り、低い値（0〜0.3）は「最も確からしい単語を選ぶ」決定論的な出力（同じ質問に同じ答え）、高い値（0.8〜1.0以上）は「確率の低い単語も選びやすい」発散的な出力（毎回違う表現）になります。事実回答・コード生成・分類タスクは低温、ブレスト・キャッチコピー生成・物語執筆は高温、というのが一般的な使い分け。0 にしても完全な決定性は保証されないモデルもあります。
何に使うか
事実重視の回答・コード生成・分類タスクを安定させたいとき → 低温（0〜0.3）。創作・アイデア出し・キャッチコピー生成 → 高温（0.7〜1.0）。
どんな時に出るか
「temperature 0で固めて」「温度上げてバリエーション欲しい」「temp下げて再現性確保」といった場面で登場します。
具体例
- コード生成プロンプトは temperature 0 にして、同じ入力に対して同じ出力を保証した。
- ブレスト用は temperature 1.0 で多様なアイデアを出してもらう。
別名・略称
temperature(てんぱれちゃー)temp(てんぷ)
初心者向けメモ
「料理人の自由度」を調整するつまみです。低温 = 「レシピ通りに作って」（毎回同じ味）、高温 = 「アレンジしていい」（毎回違う味）。事務的な処理は低温、クリエイティブな処理は高温が向きます。