LLM 温度参数常被误解为创造力旋钮，但它实际上控制着在采样下一个 token 之前如何重塑模型的概率分布。温度为 1.0 时按原样使用分布，而较低的温度会通过偏向更可能的 token 来锐化分布，较高的温度则通过让不太可能的 token 有更大的机会被选中来使分布变平。对于需要正确性的任务，如分类或结构化输出，开发者应默认使用温度 0，仅在需要方差时（如开放式生成）才增加它。 AI
影响 阐明了 LLM 中温度参数的功能，指导开发者更有效地将其用于特定任务。
排序理由 该条目解释了与 LLM 相关的技术概念，并未宣布新模型或产品。
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