Prompt Engineering Guide: LLM ArgumentsTemperaturetemperature 높은 경우 (1에 가까운)다양성과 창의성을 기대낮은 확률의 토큰도 선택시 짓기 등 창의적인 작업 등에서 사용temperature 낮은 경우 (0에 가까운)결정론적 결과를 기대가장 확률이 높은 토큰 선택사실적이고 정확한 결과를 필요한 경우에 사용Top P핵 샘플링으로 불리우는 `temperature` 샘플링 기법으로 모델의 랜덤성을 조절하는 파라미터입니다.(A sampling technique with temperature, called nucleus sampling, where you can control how deterministic the model is)정확하고 사실적인 답변을 원한다면 ..