hőmérséklet

angolul: temperature

haladóelterjedt

A hőmérséklet egy beállítás, amely megszabja, mennyire kiszámítható vagy mennyire változatos, meglepő választ ad a nyelvi modell ugyanarra a kérdésre.

Érthetően

A nyelvi modell szavanként (pontosabban szótöredékenként) rakja össze a választ, és minden lépésben több lehetséges folytatás közül választ. A hőmérséklet azt szabályozza, mennyire ragaszkodik a legvalószínűbb folytatáshoz, és mennyire engedi meg magának a ritkább, szokatlanabb megoldásokat.

Képzelj el egy szakácsot. Alacsony hőmérsékleten mindig pontosan a recept szerint főz: megbízható, de mindig ugyanazt kapod. Magas hőmérsékleten improvizál: néha remek új ízt talál, néha ehetetlen lesz az eredmény.

Ezért pontos, ellenőrizhető feladatokhoz (adatkinyerés, számolás, kódírás) alacsony értéket szokás használni, ötleteléshez, névadáshoz, versíráshoz magasabbat. A hőmérséklet nem a modell tudását változtatja meg, csak azt, hogyan választ abból, amit tud.

Hogyan működik

A modell minden lépésben pontszámot ad az összes lehetséges következő szótöredéknek (tokennek): minél jobban illik a szövegbe, annál magasabbat.
A pontszámokat elosztja a hőmérséklet értékével, és csak ezután alakítja őket valószínűségekké. Az 1-es érték változatlanul hagyja a modell eredeti valószínűségeit.
Ha az érték kicsi (0 közelében), a különbségek felnagyítódnak: a legesélyesebb token szinte mindig nyer, a válasz kiszámítható lesz. Pontosan nullával nem lehet osztani, ezért a 0 a gyakorlatban azt jelenti, hogy a modell sorsolás nélkül mindig a legesélyesebb tokent választja.
Ha az érték nagy (1 felett), a különbségek összemosódnak: a ritkább tokenek is gyakran sorra kerülnek, a szöveg változatosabb, de könnyebben félrecsúszik.
A modell végül ezekből a módosított valószínűségekből „sorsol” egy tokent, majd az egészet megismétli a következő lépésnél.

Példa a mindennapokból

Megkéred a csevegőrobotot, hogy adjon nevet az új pékségednek, és az „Újragenerálás” gombra kattintva minden alkalommal más ötleteket kapsz. Ez a hőmérséklet miatt van: a rendszer szándékosan hagy némi véletlent a válaszban. Ha ugyanezt a modellt számlaadatok kigyűjtésére állítják be, alacsony hőmérséklettel futtatják, hogy sokkal egyenletesebb eredményt adjon.

Kit érint

mindenkiEzért kaphatsz ugyanarra a kérdésre kétszer eltérő választ, és ezért érdemes a fontos válaszokat ellenőrizni vagy újrakérni.

fejlesztőAz alkalmazásba épített modell hőmérsékletét többnyire te állítod be, és ezen is múlik, mennyire reprodukálható és tesztelhető a viselkedése. Néhány újabb modellnél azonban az érték rögzített, vagy csak szűk határok között módosítható. → Kód

marketingesKreatív szövegekhez, szlogenekhez magasabb, tényszerű termékleírásokhoz alacsonyabb érték ad jobb eredményt. → Marketing

vállalkozó, vezetőÜgyfélszolgálati vagy adatfeldolgozó AI-megoldás rendelésekor érdemes rákérdezni, mert a túl magas érték következetlen válaszokhoz vezet.

Gyakori félreértés

TévhitHa a hőmérsékletet nullára állítom, a modell nem téved, és mindig az igazat mondja.

ValójábanA nulla csak azt jelenti, hogy a modell mindig a legvalószínűbb folytatást választja, ami lehet magabiztosan hibás is. A kitalált állítások (hallucinációk) alacsony hőmérsékleten sem tűnnek el, és a válasz ilyenkor sem mindig betűre azonos.

Korlátok és kockázatok

Az alacsony hőmérséklet nem garantál pontosságot: a következetes válasz következetesen téves is lehet.
A túl magas érték széteső, értelmetlen szöveget és több ténybeli tévedést eredményezhet.
A legtöbb fogyasztói csevegőalkalmazásban nem tudod állítani, mert a szolgáltató előre beállította.
Az értékek nem vihetők át egyik modellről a másikra: ugyanaz a szám más szolgáltatónál más skálát és más viselkedést jelenthet.

Hasonló, de nem ugyanaz

top-p mintavételezés – A top-p teljesen kizárja a legvalószínűtlenebb folytatásokat. A hőmérséklet egyetlen lehetőséget sem zár ki, csak az esélyek közötti különbségeket élesíti vagy tompítja.
hallucináció – A hallucináció a modell téves, kitalált állítása, a hőmérséklet pedig csak egy beállítás, amely ennek esélyét növelheti, de nem az oka.
prompt – A prompt azt mondja meg, mit kérsz a modelltől, a hőmérséklet azt, mekkora szabadsággal válasszon a lehetséges válaszok közül.

Kapcsolódó fogalmak

Tágabb

mintavételezés, szöveggenerálás, modellparaméter

Szűkebb

–

Rokon

mohó dekódolás, top-p mintavételezés, top-k mintavételezés, token, hallucináció, nagy nyelvi modell

Röviden a története

A név a statisztikus fizikából származik, ahol a hőmérséklet azt határozza meg, mennyire rendezetlenül oszlanak el a részecskék a lehetséges állapotok között. A gépi tanulásba az 1985-ben leírt Boltzmann-gépekkel került át, és Geoffrey Hintonék 2015-ös, tudásdesztillációról szóló tanulmánya tette széles körben ismertté.

Hol tart most

2026 végén a legtöbb nyelvi modell fejlesztői felületén állítható paraméter, a fogyasztói alkalmazásokban viszont jellemzően rejtve marad. Több újabb, lépésenként gondolkodó (érvelő) modellnél a szolgáltató rögzíti vagy korlátozza az értékét, ezért ott nem vagy alig hangolható.

Állapot: 2026. november

A hírekben

1 Agent Age-sztoriban fordul elő; a görbe a hírmagazin heti előfordulása.

Schneider: a melegebb hűtőfolyadék szomjasabbá teheti az AI-adatközpontokat2026. szept. 21. · Ipar

Más nevei

hőmérséklet · temperature · hőmérséklet-paraméter · temperature paraméter · mintavételi hőmérséklet · sampling temperature · softmax-hőmérséklet · LLM temperature

Források

Hinton, Vinyals, Dean: Distilling the Knowledge in a Neural Network (2015)

A szócikk gépi szerkesztéssel készült és gépi szakmai lektoráláson ment át; a „hírekben” rész az Agent Age sztorijaiból automatikusan frissül.