Temperature (IA) : Définition et Exemples
La température est un paramètre des modèles d'IA qui contrôle le degré d'aléatoire dans les réponses générées. Une valeur basse (0-0.3) produit des réponses prévisibles, une valeur haute (0.7-1.0) favorise la créativité.
Définition complète
La température est l'un des paramètres les plus importants à maîtriser en prompt engineering. Ce réglage influence directement la distribution de probabilité lors de la sélection du prochain token généré.
Concrètement, quand vous réglez la température à 0, le modèle choisit systématiquement le token le plus probable, donnant des réponses déterministes. À l'inverse, une température de 1.0 permet d'explorer des options moins probables.
En pratique, la température idéale dépend du cas d'usage. Pour de la rédaction factuelle ou du code, préférez 0-0.3. Pour du brainstorming ou de la création, montez à 0.7-1.0.
Attention : une température trop élevée (>1.0) peut provoquer des réponses incohérentes voire des hallucinations.
Étymologie
Le terme vient de la physique statistique. En physique, la température détermine l'agitation des particules. L'analogie a été reprise en apprentissage automatique.
Exemples concrets
Rédaction d'un email professionnel — température basse
Tu es un assistant professionnel. Rédige un email de relance pour un client.
[temperature = 0.2]
Brainstorming créatif — température haute
Génère 20 noms de marque originaux pour une startup de livraison de repas sains.
[temperature = 0.9]
Génération de code — température très basse
Écris une fonction Python qui trie une liste par date décroissante.
[temperature = 0.1]
Usage pratique
Commencez avec une température de 0.3 et ajustez. Pour les tâches créatives, montez progressivement. Pour le code, restez en dessous de 0.2.
Concepts liés
FAQ
Quelle est la meilleure température pour ChatGPT ?
Quelle différence entre temperature et top-p ?
Temperature 0 donne-t-elle toujours la même réponse ?
Voir aussi
Comment utiliser ce prompt
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