Temperature
Temperature 取樣參數
Temperature 是取樣前使用的設定。它會改變 token 的機率，讓選項集中在少數幾個，或分散到更多選項。
另一個例子
AI 產品工程師把同一個標題提示，在 0.2 和 0.9 的設定下各執行 50 次。團隊比較兩組答案的變化，但 Temperature 本身不保證答案有創意或符合事實。
主要部分
- 01logits
- 02temperature 數值
- 03重縮放後分布
什麼時候用
調整取樣時 token 選項的機率要多集中，可以使用這個詞。
什麼時候不要用
不同供應商可能使用不同刻度和預設值，確認一致前不要直接比較數字。
程式裡的名稱
softmax(logits / temperature) 上線前要檢查
檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。
預期成果：使用或評估 Temperature 取樣參數 (Temperature)，讓 AI 行為可以衡量，也能連回證據。 使用者情境：AI 產品工程師把同一個標題提示，在 0.2 和 0.9 的設定下各執行 50 次。團隊比較兩組答案的變化，但 Temperature 本身不保證答案有創意或符合事實。 AI 方法或概念：Temperature 取樣參數 (Temperature)。 適用理由：調整取樣時 token 選項的機率要多集中，可以使用這個詞。 不應使用的情況：不同供應商可能使用不同刻度和預設值，確認一致前不要直接比較數字。 AI 要求：定義輸入與參考證據。設定模型和工具權限。使用有版本編號的評估資料與指標。說明失敗、拒答、隱私、速度與成本限制。 營運防護：保留可查詢記錄，並隱藏其中的敏感資料。提供使用者看得懂的安全退路。標出必須由人員覆核的步驟，並定義模型或提示詞的回復方式。 驗收條件：在有版本編號的評估集上記錄目前基準與目標。測試邊界案例與惡意輸入。驗證安全退路、監控、權限與回復方式。 證據與限制（證據邊界）：它只代表該來源的官方說法。其他平台或團隊可能有不同用法。 待確認：目標任務、模型與版本、評估負責人、參考資料、風險門檻、工具權限，以及正式環境的安全退路。
檢查這份需求
請 AI 程式助手檢查目前如何使用 Temperature 取樣參數 (Temperature)。 定義：Temperature 是取樣前使用的設定。它會改變 token 的機率，讓選項集中在少數幾個，或分散到更多選項。 正式環境檢查：檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。 修改程式前，先列出看到的證據、缺口、嚴重程度，以及最小且安全的修正。