温度

Outcome：Complete the task with 温度 (Temperature)。 User context：AIプロダクトエンジニアは、同じヘッドラインプロンプトを0.2で50回、0.9で50回実行します。チームは2つのグループの変動の大きさを比較しますが、温度だけでは創造的または正確な答えを保証することはできません。 AI method or concept：温度 (Temperature)。 Why it fits：サンプリング中のトークン選択の集中度を調整する場合にこの用語を使用してください。 Do not use it when：スケールやデフォルト設定が一致することを確認していない限り、異なるプロバイダーの値を比較しないでください。 AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：その情報源にとって公式です。他のプラットフォームやチームはその用語を別の方法で使用する場合があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.