Die Temperature steuert, wie streng das Modell aus den Wahrscheinlichkeiten wählt: nahe 0 präzise und deterministisch, höher kreativer, aber fehleranfälliger.
Was bedeutet Temperature & Sampling?
Das Modell berechnet für jedes mögliche nächste Token eine Wahrscheinlichkeit. Die Temperature steuert, wie streng daraus gewählt wird: nahe 0 = fast immer das wahrscheinlichste Token (deterministisch, präzise), höher = mehr Zufall und Varianz (kreativer, aber fehleranfälliger).
Abgrenzung — worauf es ankommt
Erklärt, warum dieselbe Frage zweimal verschiedene Antworten liefert — das ist gewollter Zufall im Sampling, keine „Launenhaftigkeit“. Für Datenextraktion und Fakten: Temperature runter; für Brainstorming: rauf.
Beispiel aus der Praxis
Nach „Der Himmel ist“ hat „blau“ vielleicht 60 % Wahrscheinlichkeit, „bedeckt“ 15 %, „die Grenze“ 0,1 %. Bei Temperature 0 kommt praktisch immer „blau“, bei 1,2 auch mal Poesie.
Temperature & Sampling in Ihrem Unternehmen nutzen?
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