- AI 모델의 '온도(Temperature)'는 응답의 창의성 또는 무작위성을 조절하는 핵심 설정입니다. 🌡️
- 온도가 높을수록 AI는 더 다양하고 예측 불가능한 응답을 생성하며, 낮을수록 더 집중적이고 예측 가능한 결과를 제공합니다. 💡
- LLM은 기본적으로 다음 토큰을 예측하는 방식으로 작동하며, 각 예측에는 확률이 부여됩니다. 🎲
- 낮은 온도는 항상 가장 확률 높은 응답을 선택하게 하여 수학이나 과학 분야처럼 정확성이 중요한 경우에 적합합니다. 🔬
- 높은 온도는 확률이 낮은 응답도 선택할 가능성을 높여 창의적인 글쓰기처럼 더 매력적이고 로봇 같지 않은 결과물을 만들 때 유용합니다. ✍️
- 일반적으로 온도는 0에서 1 사이의 척도로 표현되며, 0.7 정도가 창의성과 일관성의 균형을 제공하는 편안한 중간 값으로 언급됩니다. ⚖️
- 대부분의 소비자용 웹 플랫폼에서는 온도 설정을 직접 조절하기 어려울 수 있지만, API를 사용하거나 로컬 모델을 활용할 경우 더 많은 제어권을 가질 수 있습니다. ⚙️
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