Temperatur ist ein Parameter, der steuert, wie vorhersehbar oder variabel die Ausgaben eines Sprachmodells sind. Eine niedrige Temperatur (z.B. 0,1) führt zu konsistenten, fokussierten Antworten. Eine hohe Temperatur (z.B. 1,0) führt zu kreativeren, überraschendereren Ergebnissen.
Sprachmodelle sagen Wort für Wort vorher, welches Wort als nächstes am wahrscheinlichsten kommt. Die Temperatur bestimmt, wie streng sich das Modell an die wahrscheinlichste Option hält.
Bei niedriger Temperatur wählt das Modell fast immer das wahrscheinlichste Wort. Das Ergebnis ist präzise, wiederholbar und vorhersehbar. Bei hoher Temperatur darf das Modell häufiger auch weniger wahrscheinliche Wörter wählen. Das Ergebnis wird variabler, überraschender, aber auch fehleranfälliger.
Niedrig (0,0–0,3): Faktenbasierte Aufgaben, Datenanalyse, Zusammenfassungen, juristische Texte. Hier zählt Präzision.
Mittel (0,4–0,7): Allgemeine Texte, E-Mails, Erklärungen. Ein guter Kompromiss zwischen Zuverlässigkeit und natürlichem Klang.
Hoch (0,8–1,0+): Kreative Texte, Brainstorming, Ideengenerierung. Hier darf die KI experimentieren.
In den meisten Chat-Oberflächen (ChatGPT, Claude, Gemini) ist die Temperatur nicht direkt einstellbar. Sie ist ein Parameter, der über die API verfügbar ist. Wer KI über die API in eigene Anwendungen einbindet, kann die Temperatur pro Anfrage steuern.
🔗 Verwandte Begriffe:
Large Language Model (LLM), Token, Prompt, API
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