Glossar · KI
Temperature (Sampling-Temperatur)
Ein Parameter (meist zwischen 0 und 1 oder 2), der steuert, wie zufällig oder wie deterministisch ein Sprachmodell sein nächstes Token wählt.
Definition
Temperature regelt, wie mutig ein Modell beim Wählen des nächsten Tokens ist. Bei 0 nimmt es fast immer die wahrscheinlichste Option, die Ausgabe wird gleichförmig und gut reproduzierbar. Höhere Werte, etwa 0,7 bis 1,0, geben auch weniger wahrscheinlichen Wörtern eine Chance, die Antworten werden abwechslungsreicher, aber auch unberechenbarer. Für Formate, die exakt stimmen müssen, ist ein niedriger Wert fast immer die richtige Wahl.
In Automations entscheidest du je Aufgabe. Extraktion aus E-Mails, Klassifikation von Leads oder das Ausfüllen eines festen JSON-Schemas laufen mit niedriger Temperature stabiler, weil du bei gleicher Eingabe möglichst gleiche Ausgabe willst. Kreative Aufgaben wie mehrere Varianten für einen Anzeigentext profitieren von einem höheren Wert. Wichtig: Temperature ersetzt keine Validierung. Auch bei 0 kann ein Modell danebenliegen, du brauchst also weiterhin Prüfregeln hinter der Ausgabe.
So nutzen wir das bei adsbird
Für die Lead-Klassifikation im adsbird-CRM fahren wir Temperature nahe null, damit derselbe Kontakt bei jedem Lauf dieselbe Kategorie bekommt und die Pipeline reproduzierbar bleibt.
Temperature (Sampling-Temperatur) in deinem Projekt?
Wir bauen damit,
jeden Tag.
Wenn du Temperature in einem konkreten Workflow brauchst, wir haben das wahrscheinlich schon gebaut.