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Geminiに付いてるTemperature機能って何？：2025/03/13

  • 執筆者の写真: 晋次 宮田
    晋次 宮田
  • 2025年3月13日
  • 読了時間: 4分

GeminiについているTemperature（温度）機能、「これ何？」と思っている人もいるかと思います。

この機能は、回答に非常に影響を及ぼす機能なので、用途によって使い分けできるよう、簡単な解説を書きたいと思います。



Temperatureとは何か？


Temperatureは、Gemini（やその他の大規模言語モデル）の回答のランダム性や創造性を制御するためのパラメータです。

0から1（またはそれ以上の範囲で調整可能な場合もあります）の値を取り、通常、デフォルト値は0.7程度に設定されているようです。

  • 用途

    • モデルは、次にどの単語を選択するかを決定する際に、確率分布（probability distribution）を調整します。（確率分布とは、モデルが予測する各単語が、次に選択される可能性の高さを示すものです。）

    • Temperatureが高いほど、確率の低い単語も選択されやすくなり、より多様で創造的な（しかし、時には不正確な）回答が生成されます。

      • 1に近い値は、最もランダムで創造的な回答を生成します。

    • Temperatureが低いほど、確率の高い単語が選択されやすくなり、より予測可能で一貫性のある（しかし、時には退屈な）回答が生成されます。



Temperatureを上げると、回答にどのような影響があるか？


Geminiに聞いてみたところ、Temperatureを上げると、Geminiの回答は以下のようになるとのこと。



  • 多様性と創造性の向上

    • モデルは、より一般的でない単語やフレーズを選択するようになります。

    • これにより、予想外のアイデアやユニークな視点が含まれる、創造的な回答が生成される可能性が高まります。

    • 例：質問「猫について説明してください」

      • 低いTemperatureの場合：「猫は、家庭でよく飼われる愛らしいペットです。ネズミなどの小動物を捕食します。」

      • 高いTemperatureの場合：「猫は、古代エジプトでは神として崇められた、気まぐれで神秘的な生き物です。その優雅な身のこなしと鋭い爪は、私たちを魅了し続けます。」

  • 一貫性と正確性の低下

    • モデルは、確率の低い単語を選択することで、文法的に誤った文や意味不明な文を生成する可能性が高まります。

    • また、事実に基づかない情報を生成したり、矛盾した内容を述べたりする可能性も高まります。

    • 例：質問「日本の首都はどこですか？」

      • 低いTemperatureの場合：「東京です。」

      • 高いTemperatureの場合：「京都…かもしれません。でも、大阪も有力候補ですね！」（誤った情報を含む可能性がある）

  • 繰り返しや冗長性の減少

    • モデルは、同じ単語やフレーズを繰り返し使用することを避けるようになります。

    • これにより、より自然で人間らしい文章が生成される可能性が高まります



Temperatureを下げると、回答にどのような影響があるか？


逆に、Temperatureを下げると、Geminiの回答は以下のようになるとのこと。



  • 一貫性と正確性の向上:

    • モデルは、最も確率の高い単語やフレーズを選択するようになります。

    • これにより、文法的に正しく、事実に基づいた、一貫性のある回答が生成される可能性が高まります。

    • 例：質問「地球温暖化の原因は何ですか？」

      • 低いTemperatureの場合：「地球温暖化の主な原因は、人間活動による温室効果ガスの排出です。」

      • 高いTemperatureの場合：「地球温暖化の原因？ うーん、太陽の活動とか、宇宙人のせいとか、いろいろ言われていますよね。」（不正確な情報を含む可能性がある）

  • 多様性と創造性の低下:

    • モデルは、新しいアイデアや視点を提示することを避けるようになります。

    • これにより、予測可能で退屈な回答が生成される可能性があります。

    • 例：質問「AIの未来について語ってください」

      • 低いTemperatureの場合：「AIは、私たちの生活をより便利で効率的なものにするでしょう。医療、教育、交通など、さまざまな分野で活用されることが期待されています。」

      • 高いTemperatureの場合：「AIの未来？ それはまるで、魔法のランプから現れた魔人のようです！ 良いことも悪いことも、何でも起こりうる、予測不可能な世界が待っているでしょう。」

  • 繰り返しや冗長性の増加:

    • モデルは、同じ単語やフレーズを繰り返し使用する傾向があります。

    • これにより、単調で機械的な文章が生成される可能性があります。



まとめ


Temperatureは、Geminiの回答のスタイルを調整するための重要なパラメータだということがこれで解りました。

サービスに利用するなら尚更ですね。ユーザーの期待値に沿った回答をするために、Requestに適切なTemperatureを設定することが求められると。

適切なTemperatureの値は、タスクの性質や目的に応じて異なるので、創造性が必要な場合は高く、正確性が必要な場合は低く設定するというイメージで、色々試してみるのが良いと思います。



書き手


名前：Shindy Miyata

 
 
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