온도

Outcome：Complete the task with 온도 (Temperature)。 User context：AI 제품 엔지니어는 동일한 헤드라인 프롬프트를 0.2에서 50회, 0.9에서 50회 실행합니다. 팀은 두 그룹의 변동 정도를 비교하지만, 온도만으로는 창의적이거나 정확한 답변을 약속할 수 없습니다. AI method or concept：온도 (Temperature)。 Why it fits：샘플링 중 토큰 선택이 얼마나 집중되는지를 조절할 때 이 용어를 사용하세요. Do not use it when：서로 다른 제공업체의 값을 비교하지 마세요, 제공업체의 척도와 기본 설정이 일치하는지 알지 못한다면. 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)：해당 출처에 대해 공식적인 것입니다. 다른 플랫폼이나 팀은 그 용어를 다른 방식으로 사용할 수 있습니다. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.