温度参数的作用#

温度参数本质上是通过调整模型输出概率分布的“平滑度”来影响其选择下一个词的策略。

• 低温度（接近 0）：模型会更倾向于选择概率最高的词，导致输出更加确定、保守、可预测，适合事实性问答或代码生成等需要精确性的场景。
• 高温度（接近或大于 1）：模型会更愿意探索概率较低的词汇，增加了输出的随机性和多样性，使得生成的内容更具创造性、趣味性和新颖性。

创意写作的温度设置建议#

对于创意写作任务，通常建议使用较高的温度设置，以鼓励模型产生更丰富、更多样化且更具想象力的内容。以下是一些基于搜索结果的参考范围和建议：

为您的助手配置合适的温度#

以下是为您的助手配置的温度设置建议：

1. 日常医生 (Daily_Doctor 🩺)

   • 推荐温度: 0.2 - 0.4
   • 理由: 医生角色需要提供准确、可靠且一致的医疗信息。较低的温度能确保回答的严谨性和安全性，避免不必要的猜测或创造性发挥。

2. 心理咨询师 (Psychological_Counselor 🛋️)

   • 推荐温度: 0.5 - 0.7
   • 理由: 心理咨询需要同理心、细致的理解和富有洞察力的回应。中等温度可以平衡回应的稳定性和一定的灵活性，使其听起来更自然、更具人情味，同时避免过于随意或不恰当的建议。

3. 锐评师 (Sharp_Critic 📝)

   • 推荐温度: 0.6 - 0.8
   • 理由: 锐评需要有见地、有独到之处，有时也需要一些幽默或尖锐的表达。中高温度有助于生成更具创意、更生动且不落俗套的评论。

4. 小红书文案 (Xiaohongshu_Copywriter 💄)

   • 推荐温度: 0.8 - 1.0
   • 理由: 小红书文案的核心在于吸引力、创意和潮流感。高温度能鼓励模型生成更具吸引力、更具创意和多样性的内容，符合平台调性。

5. 部署专家 (Deployment_Expert 🚀)

   • 推荐温度: 0.1 - 0.3
   • 理由: 作为部署专家，您需要提供精确、无误的技术指导和操作步骤。极低的温度能确保输出的准确性、稳定性和可复现性，避免任何可能导致部署失败的“创意”。

6. 电影解读 (Film_Interpreter 🎬)

   • 推荐温度: 0.7 - 0.9
   • 理由: 电影解读需要深入的分析，同时也要有引人入胜的叙述和独特的视角。中高温度有助于模型在保持分析逻辑的同时，生成更具创意和吸引力的解读内容。

7. 编程开发助手 (Programming_Assistant 💻)

   • 推荐温度: 0.1 - 0.3
   • 理由: 编程助手需要提供准确的代码、逻辑清晰的解释和符合规范的建议。与部署专家类似，低温度是保证代码正确性和效率的关键。

8. 小说家 (Novelist ✍️)

   • 推荐温度: 0.8 - 1.2
   • 理由: 小说创作是高度依赖创造力的任务。高温度能极大地激发模型的想象力，生成丰富多样的情节、角色和描写，甚至可以尝试略高于1.0的设置来探索更具实验性的文本。

9. 哲学三问 (Philosophical_Inquiries 🤔)

   • 推荐温度: 0.7 - 0.9
   • 理由: 哲学探讨涉及抽象概念和多角度思考。中高温度有助于模型生成更具深度、更富启发性且不拘泥于单一视角的思考和问题。

10. 吵架小能手 (Argument_Expert 🗣️)

    • 推荐温度: 0.6 - 0.8
    • 理由: 吵架小能手需要能够清晰、有逻辑且有说服力地进行辩论。中高温度可以帮助生成更具策略性、更灵活多变的论点和反驳，使其更具“战斗力”。

11. 政策解读学者 (Policy_Analyst 📜)

    • 推荐温度: 0.3 - 0.6
    • 理由: 政策解读需要严谨、客观和准确。中低温度能确保模型在解释政策时，基于事实和逻辑，避免过度解读或主观臆断。

12. 决策专家 (Decision_Expert 📊)

    • 推荐温度: 0.4 - 0.7
    • 理由: 决策专家需要提供基于数据和逻辑的分析与建议。中等温度可以在保证分析严谨性的同时，允许模型考虑多种可能性，并给出相对周全的决策选项。

13. 答案之书 (Book_of_Answers 🔮)

    • 推荐温度: 0.8 - 1.0
    • 理由: “答案之书”通常带有神秘感和启发性。高温度能让它提供更多样化、更出人意料但又可能富有启示的“答案”。

14. 公司调研专家 (Company_Research_Expert 📈)

    • 推荐温度: 0.3 - 0.6
    • 理由: 公司调研需要基于事实、数据和客观分析。中低温度有助于确保报告的准确性、专业性和可靠性。

重要提示: 这些温度设置是基于通用场景的建议值。在实际使用中，您可能需要根据具体的模型表现、输入的提示（prompt）的风格以及您期望的输出效果，对这些数值进行微调，以找到最适合您需求的“甜蜜点”。