不同场景模型温度（Temperature）设置建议

根据我经常使用的几类场景，模型温度参数通常设置为 0 - 2,大致归类如下：

一、 编程

推荐：0 - 0.2
原因：编程要求高度精确、无歧义。低温度确保输出结果稳定、逻辑一致，避免随机错误。

二、 数据分析

推荐：0.2 - 0.4
原因：数据分析需逻辑严谨、结论可靠。低温度确保数据引用准确、分析过程一致。

三、 日常对话

推荐：0.8 - 1.2
原因：日常对话需自然流畅、有亲和力，同时保持逻辑清晰。中等温度平衡了随机性和可控性，避免机械感或离谱输出。

四、 翻译

推荐：0 - 0.4
原因：翻译核心是忠实原文、避免误译。低温度确保术语一致性、语法结构准确，尤其适用于技术文档、法律文本等高精度场景。文学翻译或创意文案可适当提升。

五、 公文（报告）

推荐：0
原因：公文要求绝对严谨、格式规范、无歧义。0 温度确保措辞精准、逻辑严密，避免政策性或法律风险。

六、 创意写作

推荐：1.4 - 2
原因：创意写作追求独特性和想象力。高温度鼓励生成意想不到的情节、隐喻和对话，打破思维定式。

七、 知识问答

推荐：0 - 0.4
原因：确保事实准确，避免虚构信息；事实类问答用 0 ；开放性问题可用 0.4。

核心原则总结

1. 追求确定性（编程/公文）：温度 = 0 + 强约束提示词。
2. 平衡自然与可控（日常对话）：温度 = 1 + Top-P=0.9。
3. 最大化创意（广告/小说）：温度 = 1.6 - 2 + 多次迭代校对。

关键注意事项

高温度（ > 1.5 ）时
创意写作中温度设为 1.8 - 2.0 可能生成离谱内容，建议搭配 Top-P参数（设为 0.8 - 0.9）限制输出范围。
低温度（ < 0.5 ）时
公文/编程任务中，即使温度为 0 ，仍需在提示词中明确有要求如：严格避免创造性表达，仅基于事实。

动态调整策略

从中间值 1 开始测试，观察输出：
若输出过于保守 → 温度 + 0.2
若输出混乱离谱 → 温度 - 0.2
每次调整后对比结果，逐步逼近最佳值。

以上为我常用的几类场景，如有需要可参考。