Modelfileで指定するtempretureはどのような意味を持ちますか？

質問

Modelfileで指定するtempretureはどのような意味を持ちますか？

解答

いい質問です！ Modelfile で指定する temperature（温度） は、LLMがテキストを生成するときの 出力のランダム性（多様性）の度合いを制御するパラメータ です。 1. 仕組み LLMは次の単語を選ぶ際、内部的に「確率分布」を計算しています。 例： 「今日はとても ___」の続きを予測するとき 候補 モデルの確率 暑い 0.50 寒い 0.30 楽しい 0.10 美しい 0.05 速い 0.05 この確率をそのまま使うのではなく、temperature でスケーリングしてからサンプリングします。 数式的には： [ P'(x) = \frac{P(x)^{1/T}}{\sum_j P(j)^{1/T}} ] （T = temperature） 2. 値の意味 temperature = 0 ほぼ決定的（確率が最も高い単語だけを選ぶ） 出力は安定しているが単調 0 < temperature < 1 確率分布が「鋭く」なる（高確率の語を選びやすい） 出力はやや安定 temperature = 1 モデルが計算した確率をそのまま利用 標準的な設定 temperature > 1 分布が「平坦」になる（低確率の語も選ばれやすい） 出力は多様性が増えるが、不安定にもなる 3. 具体的な挙動の違い 低temperature（例：0.2） QAボット、コード生成、翻訳など「正確性重視」に向く → 例：「今日はとても暑いです。」（常に似た回答） 高temperature（例：0.8〜1.2） 物語生成、ブレインストーミングなど「創造性重視」に向く → 例：「今日はとても楽しい日です！」「今日はとても美しい空です！」 4. Modelfileでの指定例 parameters: temperature: 0.7 この場合、出力はある程度多様だが、完全にランダムではない。 ✅ まとめ temperature = 出力の「多様性」を決めるつまみ 小さい値 → 決定的・正確・単調 大きい値 → 多様・創造的・不安定 用途に応じて調整（FAQや業務システムなら低め、創作なら高め）

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