答えのばらつきを決める設定
温度 (英語では temperature) とは、LLM の答えのばらつきの大きさを決める設定である。モデルは次の言葉を、なりやすさの順に並んだ多くの選択肢から選ぶ。温度は、なりやすさの高い言葉だけを選ぶか、低い言葉も選ぶ余地を残すかを決める。
Google の説明は、温度をトークンの選び方のでたらめさの度合いとし、温度 0 では最もなりやすい答えが常に選ばれるとしている。
低い温度と高い温度
温度を低くすると、同じ質問にほぼ同じ答えが返る。分類、抽出、選択式の問題のように、正しい答えが 1 つに決まる仕事に向く。温度を高くすると、言い回しや発想に幅が出る。文章の案出しや言い換えのように、いくつもの答えから選びたい仕事に向く。
Anthropic の API の説明も、分析や選択式には 0 に近い値、創作には高い値を勧めている。ただし温度を 0 にしても、答えが毎回完全に同じになるとは限らないとしている。
設定できないモデルもある
新しいモデルの中には、温度を変えられない物がある。2026 年 10 月時点で、Anthropic と Google はそれぞれ、一部の新しいモデルでは温度の指定を受け付けないか無視すると説明している。その場合は、指示の書き方や、推論モデルの考える量の設定で答えを整える。
温度を変えられる時も、まず既定のままで試し、ばらつきが困る時だけ下げるのが無難である。チャットのアプリでは、利用者が温度を変えられないことが多い。答えのばらつきを確かめるには、同じ質問を何度か送って見比べるとよい。