Temperature参数：控制AI模型的创造性与准确性
在大语言模型（LLM）中，Temperature参数是一个关键的超参数，它直接影响模型的输出特性。通过调整这个参数，我们可以在创造性和准确性之间找到最佳平衡点。
⚠️ 重要提示：不建议随意调整此参数，除非您充分了解其影响
Temperature参数的作用
Temperature参数控制模型输出的随机性：
- 值越高：创造性越强，输出更加多样化，但可能产生不准确或偏离主题的内容
- 值越低：输出更加确定和准确，但可能显得较为保守和重复
主流模型的Temperature参数范围
| 模型 | 取值范围 | 默认值 | 特点 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | 0~2 | 1.0 | 通用性强，适应多种场景 |
| DeepSeek r1 | 0~1 | 0.6 | 偏向稳定性输出 |
| DeepSeek v3 | 0~2 | 1.0 | 平衡创造性与准确性 |
| Claude | 0~1 | 1.0 | 注重事实准确性 |
| Qwen | 0~2 | 0.7 | 中文场景优化 |
| Grok | 0~1 | 0.6 | 强调实用性 |
场景化参数推荐
🗣️ 对话场景
- 事实性对话：0.3-0.5
- 适用于：问答、知识咨询、技术支持
- 特点：确保回答准确、可靠
- 创意对话：0.7-0.9
- 适用于：头脑风暴、创意写作、故事创作
- 特点：激发更多创新想法
💻 编程场景
- 代码生成（质量优先）：0.4
- 适用于：标准功能实现、bug修复
- 特点：生成稳定、可靠的代码
- 代码探索：0.7-0.9
- 适用于：算法优化、架构设计、创新解决方案
- 特点：探索多种可能的实现方式