温度参数怎么调——从随机性到确定性

温度到底是什么

温度（Temperature）参数影响模型在选择下一个 token 时的概率分布。温度为 0 时，模型永远选概率最高的那个 token；温度升高，概率分布被拉平，低概率 token 被选中的机会增加。

温度值	表现特征
0.0	完全确定。同一个 prompt 每次回复一模一样。适合代码生成、事实性问答。
0.2 ~ 0.3	微确定性。回复稳定但偶尔有细微变化。适合改写、翻译。
0.5 ~ 0.7	默认区间。平衡了稳定与创意。适合日常问答、头脑风暴。
0.8 ~ 1.0	比较发散。适合创意写作、角色扮演。
> 1.2	容易出现语法错乱、重复循环。一般不推荐。

部分模型/版本还暴露 Top K 参数。Top K 把概率最高的 K 个 token 拿出来做候选池，K 越小输出越集中。常用组合：温度 + Top K = 双重控制发散度。

生成代码、解释 API、写函数逻辑时，把温度设到 0.1 ~ 0.3。你需要的是准确而非创意。

写文案、写诗、头脑风暴时，温度可以放到 0.7 ~ 0.9。不怕它发散，发散才有惊喜。

翻译不应该有太多创意成分，温度 0.3 ~ 0.5 比较合适。

应用默认温度通常在 0.7 左右，这是一个不错的起点。跑几轮看看效果再调。

同一个 prompt「给我写一句鼓励早起的话」：