33. 使用生成式 AI 產出需要邏輯清晰、高度準確性與一致性的文本時，下列哪一種溫度(Temperature)設定最能有助於降低回答的不確定性並提升一致性？
(A) 將溫度設定在 0.1 至 0.3，使輸出結果趨於穩定可預測
(B) 將溫度設定在 0.5 至 0.7，以取得適度創意與合理性平衡
(C) 將溫度設定在 1.0 至 1.2，提高語句的多樣性與發散性
(D) 維持預設溫度不變，讓模型依照原始設定自由生成

這題的正確答案是：

(A) 將溫度設定在 0.1 至 0.3，使輸出結果趨於穩定可預測

專業解析

作為 AI 規劃師，「溫度 (Temperature)」 是我們在調校模型行為時最常動用的參數，它直接決定了 AI 是要當一個「嚴謹的科學家」還是一個「天馬行空的詩人」。

1. 為什麼是 (A)？

• 溫度的定義： 溫度參數控制模型在預測下一個字時的「隨機性 (Randomness)」。

• 低溫特性 (0.0 - 0.3)： 當溫度接近 0 時，模型會變得極度保守與**「確定性 (Deterministic)」**。它幾乎只會選擇機率最高的那個字，排除其他可能性。

  • 結果： 產出的內容邏輯嚴密、結構固定、事實錯誤率降低，且多次輸入同樣問題，得到的答案幾乎一模一樣（一致性高）。

  • 適用場景： 程式碼生成、數學運算、資料擷取、法律合約審閱。

2. 其他選項的適用情境：

• ❌ (B) 設定在 0.5 至 0.7 (平衡型)：

  • 這是大多數通用聊天機器人（如標準版 ChatGPT）的預設值。它在流暢度與準確度之間取得平衡，適合一般日常對話，但對於追求「高度一致性」的任務來說，變數仍嫌稍多。

• ❌ (C) 設定在 1.0 至 1.2 (創意型)：

  • 高溫會讓機率分佈變平滑，模型會嘗試選擇那些「原本機率較低」的字。這能產生令人驚喜的創意（如寫詩、想廣告標語），但也大幅增加了胡說八道（幻覺）與邏輯斷裂的風險。

• ❌ (D) 維持預設 (通常約 0.7 - 1.0)：

  • 預設值通常是為了讓對話看起來自然生動，並不適合需要嚴格邏輯的生產力場景。

規劃師的實戰參數建議

不同場景的最佳溫度設定策略：