К содержимому
AI и данные

Температура — разброс ответов модели

Параметр генерации, задающий, насколько модель склонна выбирать менее вероятные продолжения. Ниже — предсказуемее, выше — разнообразнее.

Также встречается как: temperature, параметры генерации

Коротко. Температура — число, управляющее случайностью генерации. При низком значении модель почти всегда выбирает самое вероятное продолжение, при высоком — чаще берёт менее вероятные варианты.

Как выбирать значение

  • Около нуля — задачи с одним правильным ответом: извлечение данных, классификация, генерация структурированного вывода, работа с цифрами.
  • Среднее — диалог, объяснения, ответы поддержки: нужна естественность, но не фантазия.
  • Высокое — черновики текстов, варианты названий, брейншторм: разнообразие важнее точности.

Рядом обычно живут другие параметры генерации (top-p, штрафы за повторы). Менять их все одновременно не стоит: сначала температура.

Зачем фаундеру

Это самая дешёвая настройка качества. Половина жалоб вида «модель отвечает по-разному на один и тот же вопрос» лечится снижением температуры, а не сменой модели или переписыванием промпта.

Важное следствие для тестирования: при ненулевой температуре ответ не воспроизводится дословно. Значит, проверять качество нужно по смыслу или по проверяемым признакам, а не сравнением строк.

Где ошибаются

Ставят высокую температуру там, где нужен точный ответ. Разнообразие в извлечении данных из документа — это просто ошибки.

Считают, что ноль даёт полную детерминированность. На практике совпадение не гарантировано: влияют версия модели и особенности вычислений.

Разобрать это на своём проекте

Мы доводим идеи фаундеров до работающего MVP за долю в компании. Расскажите про свою — посмотрим на цифры вместе.

Оставить заявку

Рядом в словаре

Промпт

Всё, что отправлено модели в одном обращении: инструкция, контекст, данные и примеры. Единственный способ управлять её поведением без обучения.

LLM

Модель, обученная предсказывать следующий фрагмент текста и научившаяся на этом отвечать, писать код и рассуждать. Основа современных AI-продуктов.

Evals

Набор примеров с ожидаемым результатом, на котором проверяют модель после каждого изменения. Замена «на глаз вроде стало лучше» на измерение.

Векторная база

База данных, которая хранит векторы и быстро находит ближайшие к запросу. Инфраструктурный слой поиска по смыслу и RAG-систем.

Галлюцинация

Правдоподобный, но неверный ответ модели: несуществующие факты, ссылки и цитаты. Свойство технологии, а не поломка, — с ним работают, а не чинят.

Дистилляция

Обучение компактной модели на ответах крупной, чтобы получить близкое качество на узкой задаче за меньшие деньги и с меньшей задержкой.