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大模型中的temperature参数是什么

什么是temperature参数呢？

咱可以把大模型想象成一个特别会聊天的朋友。这个朋友在回答你问题的时候，它脑袋里有好多好多可能的回答。

那temperature参数有啥用呢？

temperature参数就像是一个“调皮程度调节钮”。

当temperature参数值很低的时候：

大模型就变得很“保守”“规矩”。它给出的回答就像是课本里最标准的答案。比如说你问它“苹果是什么颜色”，它就会老老实实回答“红色（常见）”。因为它只选那些最最有可能、最常规的答案。

当temperature参数值高的时候：

大模型就变得有点“调皮”“爱冒险”啦。它会给出一些比较新奇、不那么常规的回答。还是问“苹果是什么颜色”，它可能会回答“在某些艺术作品里苹果可以是蓝色的呀”。这时候它更愿意从那些不那么常见的可能性里挑答案。

简单来说，temperature参数就是用来控制大模型回答问题时，是更倾向于保守标准的答案，还是更倾向于新奇大胆一些的答案。

temperature参数具体是怎么影响大模型的回答的

咱接着用刚刚那个会聊天的朋友来打比方哈。

大模型在回答问题的时候，它其实是在一堆可能的词或者句子里选一个最合适的来回复你。每个可能的选择都有一定的“概率”，就好像每个选择都被标了一个受欢迎程度一样。

这个temperature参数呢，它通过调整这些概率来影响大模型的回答。

当temperature参数比较小，比如说接近0的时候：
它就把那些概率小的、不太可能的回答的可能性变得更小了。这就好像把那些不太靠谱的答案都藏起来了，只让那些最靠谱、概率最大的答案有机会被选出来。所以大模型给出的回答就特别常规、特别标准，稳稳当当的。

当temperature参数比较大的时候：
它会把那些概率小的回答的可能性放大，让它们也有更多机会被选中。这就好比把那些平时藏在角落里的、不那么靠谱的答案都拉到台面上，和那些靠谱的答案一起竞争被选的机会。所以这时候大模型的回答就可能会更有创意、更出乎你的意料，甚至有时候可能会有点不靠谱。

举个简单例子，如果问大模型“描述一下理想中的宠物”。

• 要是temperature参数小，回答可能就是“一只温顺的小狗，会摇尾巴，喜欢跟着主人”，这就是很常见、很标准的回答。
• 要是把tempe