言語モデルの仕組み
温度(Temperature)とは
Temperature（おんど）
ひとことで言うと
出力のランダム性(多様さ)を調整するパラメータで、高いほど発想が広がり低いほど安定します。
詳しい説明
Temperature(温度)とは、次のトークンを選ぶ際の確率分布の鋭さを調整する設定値です。値を低くすると確率の高い無難な語が選ばれやすく、高くすると意外な語も選ばれやすくなります。
一般に0に近いほど回答が決定的で再現性が高く(事実確認・分類・コード向き)、1前後に上げるほど創造的で多様な出力(アイデア出し・キャッチコピー向き)になります。
正確さが求められる業務では低め、発想の広がりが欲しい場面では高め、と用途で使い分けるのが基本です。
具体例
- Temperature=0付近: 同じ質問に毎回ほぼ同じ回答を返す。
- Temperature=1付近: キャッチコピーを頼むと毎回違う案が出る。
よくある質問
Temperatureはいくつにすべき?
事実確認・分類・コード生成など正確さ重視なら低め(0〜0.3)、アイデア出しや文章のバリエーションが欲しいなら高め(0.7〜1.0)が目安です。用途に応じて調整します。
本ページは、広く確立したAIの用語・概念を、公開情報にもとづき編集部がわかりやすく整理したものです。特定製品の最新仕様・数値は各提供元の公式ドキュメントをご確認ください。
最終更新: 2026-07-07