Temperature · 生成時のランダム性に関わる設定
対応モデルで、次の出力候補をどう選ぶかに影響します。低いと選択が集中しやすく、高いと変化が増える傾向があります。
身近な例
宣伝文句では多様な案を比較し、決まった形式の情報抽出では安定性と検証を重視します。
出会う場面
ツールが設定を用意し、モデルも対応しているときに調整し、結果を比べましょう。
使うときの注意
正確さを切り替えるスイッチではありません。ゼロでも同じ回答や正答は保証されず、範囲や初期値、変更できるかもモデル次第です。
関連用語と参考資料
以下の公開資料を基に作成しました。例は概念の説明用です。確認日：2026-10-15。