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温度系数（Temperature）
基础概念温度控制模型输出的随机性：值越低输出越确定（适合抽取、分类），值越高输出越发散（适合创意写作）。常用区间 0-1，默认多为 0.7。
#它到底改变了什么
模型每一步为下一个词输出一个概率分布，温度作用于这个分布的"锐度"：温度趋近 0 时几乎总是选概率最高的词，同一问题每次回答基本一致；温度升高后低概率词也有机会被选中，回答更多样但更不可控。
#取值建议
- 信息抽取、代码生成、分类任务：0-0.3
- 日常问答、翻译：0.5-0.7
- 创意写作、头脑风暴：0.9-1.2
- 要可复现的实验结果：固定温度为 0，并固定随机种子（若框架支持）
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本页目录
- #它到底改变了什么
- #取值建议
更新于 2026-10-02
#关于「温度系数（Temperature）」的常见问题
温度控制模型输出的随机性：值越低输出越确定（适合抽取、分类），值越高输出越发散（适合创意写作）。常用区间 0-1，默认多为 0.7。
本词条属于基础概念分类，与 其他基础概念 等概念紧密相关。如果你刚开始接触本地大模型部署，建议按「基础概念 → 模型与量化 → 推理与部署」的顺序阅读相关词条，配合 GPU 检测工具 边学边验证自己硬件的可行方案。