OpenAIのtemperature|出力方法のパラメータ
作成日:2025-05-30
更新日:2025-05-30

temperatureとは|どれくらいの精度で答えを出すか
temperature は、OpenAIのモデル(ChatGPTとか)に搭載されとる「出力のゆらぎ(ランダム性)」を調整するパラメータやねん。
簡単に言うと、答えの“おもしろさ”とか“予測のばらつき”を決めるボタン。
temperatureの目安
temperature | 特徴 | 例えるなら |
---|---|---|
0.0 | 完全ガチ正確マン | 公務員。マジメ。創造性ゼロ。 |
0.3 | 事実ベースで穏やかに | 講師。筋は通ってるけど少し柔軟。 |
0.7 | バランス型 | 友達。ちょっとユーモアあり。 |
1.0 | 創造的だけどちょっと危なっかしい | 芸人。話はおもろいけど信憑性に欠けるときも。 |
1.5〜2.0 | カオス。詩人。妄想 | 「宇宙ってさ、全部たまごやねん」みたいな感じ |
temperature
はAIの性格スライダー- 数値が低い
- 論理性・再現性
- 数値が高い
- 創造性・多様性
- 用途に応じて設計者が調整すべき“構造変数”のひとつ
たとえばやけど:
- マニュアルを生成したいときは temperature=0.0(正確でええから)。
- 詩とかアイデアがほしいときは temperature=0.8 〜 1.2(ちょっとハズしてくれたほうがええから)。
結論
temperature は、OpenAIのモデルに渡す**パラメータ(設定値)**で、
出力の「ばらつき具合(創造性 vs 正確性)」をコントロールするもの。
2025-05-30
編集後記:
この記事の内容がベストではないかもしれません。
記事一覧
-
Orthogonality垂直な関係性 直交性とは影響を与えない設計方法|Orthogonality -
変数名を考える 変数名の例|variable name -
BoundaryCondition境界条件 テストすべきは境界値|バグが潜むBoundary Conditionとは -
Testableは検証可能 プログラミングのテストの意義を深掘る|What is testable is also verifiable. -
コミュニケーションシンプル柔軟 プログラミングのストレスを軽減する3つの価値観【Imprementation Patterns】 -
テストは何のため なぜテストが重要なのか|プログラミングにおける自信の意味 – Why Testing Matters