Température (LLM) Temperature (LLM)
Paramètre d'échantillonnage qui contrôle le caractère aléatoire d'un LLM. T=0 = glouton (toujours le jeton suivant le plus probable, déterministe). T=1 = distribution native. T>1 = plus créatif, voire chaotique. Techniquement : on divise les logits par T avant le softmax.
Cas d'usage : T=0 pour la sortie structurée (extraction JSON, correction de code), T=0,7–1,0 pour l'écriture créative, T=1,5+ pour le brainstorming. En pratique, T=0 n'est pas déterministe à 100 % à cause des flottants et de l'inférence par lots (le même prompt peut donner des réponses différentes d'un appel à l'autre). Se complète avec top_p (échantillonnage par noyau — on tire parmi les jetons les plus probables dont la probabilité cumulée dépasse p) et top_k (limite les candidats aux k premiers). Bonne pratique moderne : T=1 avec top_p=0.9 pour un équilibre de qualité. Pour un vrai déterminisme, il faut un paramètre seed (OpenAI en propose un), et pas seulement T=0.