Das KI-Vokabular · 03 Mit KI arbeiten
Was ist Temperatur?
Eine Einstellung, die steuert, wie vorhersehbar oder abwechslungsreich die Ausgabe eines Modells ist. Niedrig für Beständigkeit, höher für Vielfalt.
Wenn ein Modell Text erzeugt, wählt es jeden nächsten Token aus einer Liste wahrscheinlicher Optionen. Die Temperatur (englisch: Temperature) regelt, wie wagemutig diese Wahl ist. Eine niedrige Temperatur lässt das Modell bei den wahrscheinlichsten Optionen bleiben, was vorhersehbareren, gleichförmigeren Text ergibt. Eine höhere Temperatur lässt auch weniger wahrscheinliche Optionen zu, was vielfältigere und manchmal kreativere, manchmal weniger verlässliche Ergebnisse bringt.
Die Temperatur lässt sich meist über eine API oder erweiterte Einstellungen anpassen, nicht in alltäglichen Chat-Apps. Selbst bei sehr niedrigen Werten sind die Ergebnisse nicht immer exakt identisch. Sie verringert Nicht-Determinismus also, statt ihn zu beseitigen.
Warum es für dich wichtig ist
Beim Auslesen, Kategorisieren und bei strukturierten Ausgaben ist niedriger meist besser. Beim Brainstorming von Namen oder Kampagnenideen kann etwas höher helfen.
Own it
Wenn du Workflows baust, wähle die Einstellung bewusst pro Aufgabe und halte sie fest. So kommen Veränderungen in den Ergebnissen von deinen Eingaben und nicht von zufälligen Einstellungen.
Woher es kommt
Der Name ist aus der Physik entlehnt. In der statistischen Mechanik bestimmt die Temperatur, wie breit die Wahrscheinlichkeiten für die Zustände eines Systems verteilt sind, beschrieben durch die Boltzmann-Verteilung. Maschinelles Lernen hat dieselbe Mathematik in der Softmax-Funktion wiederverwendet: Eine niedrige Temperatur lässt den wahrscheinlichsten Token dominieren, eine hohe verteilt die Chancen und macht die Ausgabe vielfältiger.
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