温度（temperature）

モデルは各ステップで、候補のトークンそれぞれに確率を付けます。温度が低いとほぼ必ず最も確率の高いものを選び、高いと確率の低いものにも機会が生まれます。

メールから日付を取り出す、文章を分類するといった、毎回同じ答えがほしい作業では低く。名前のアイデア出しのように多様さがほしいときは高くします。

温度ゼロで答えは再現しやすくなりますが、どのサービスでも完全に同じとは限らず、正しくなるわけでもありません。温度ゼロで間違える答えは、毎回間違えます。