温度（temperature）

モデルは各ステップで、語彙にあるすべてのトークンにスコアを付け、それを確率に変換します。温度は、選択の前にそのスコアを調整します。ゼロに近いと、もっとも確率の高いトークンが支配的になり、出力はほぼ決まったものになります。同じ質問を二回してもほぼ同じ答えが返ります。1前後では、モデルは元の確率どおりにサンプリングします。さらに高くなると分布が平らになり、意外な言葉が増え、文章は独創的になり、やがてまとまりを失います。抽選箱にたとえると、低い温度では重い玉だけが中に残り、高い温度では軽い玉もこぼれ出てきます。

適切な値は仕事によって変わります。条項の抽出、単体テストの生成、SQL の補助は低い値が向いており、一貫性が大切で、創造的な寄り道はバグになります。キャッチコピーの発想、寝る前の物語、悪役の独白は高めの値が向いており、多様性こそが目的です。ただし、低い温度にしてもモデルが正直になるわけではありません。同じ間違った答えを、完璧な一貫性で繰り返すこともあります。

温度と一緒に設定される関連の項目もあります。top_p（核サンプリング）は、確率の合計が決めた割合に達する最小のトークン群だけを残し、その中から選びます。停止シーケンスは、モデルに返信をどこで終えるかを伝えます。シードは、提供元が対応していれば、ランダムな選択を再現可能にします。一般的な助言は、温度と top_p のどちらか一方を調整し、両方を同時には変えないことです。数式で言えば、ソフトマックス関数で正規化する前に、ロジットを温度で割ります。1未満の数で割ると山が鋭くなり、1を超える数で割ると全体がならされて、確率が分布の裾野へと広がります。

NeverNo の API は、チャットのリクエストで temperature、top_p、stop、seed を受け付けます。これらは対応するモデルには渡され、そうでないモデルでは省かれます。使えるパラメータはモデルによって異なり、モデルの一覧に各モデルの対応状況が書かれているので、頼る前に確認してください。画像を読み取れて、推論するかどうかを選べる Alibaba の無料のプライベートモデル Qwen 3.5 35Bも、カタログにあるオープンモデルの一つです。

検閲なし AI チャットのページでは、NeverNo が率直に答え、履歴をブラウザに保つ様子を紹介しています。温度をどう設定しても、絶対的な制限は変わりません。未成年者に関わること、本人の同意のない実在の人物に関すること、他の人を深刻に傷つける実際の手助けは、一切行いません。