Quando um modelo de linguagem escreve, ele calcula a probabilidade de cada próxima palavra e escolhe uma. A temperatura mexe nessa escolha.
Como funciona
Com temperatura baixa, o modelo tende a escolher quase sempre as palavras mais prováveis. A resposta fica estável e previsível. Com temperatura alta, palavras menos prováveis ganham chance, e o texto fica mais variado e inesperado.
Isso não mede inteligência nem esforço do modelo. É só o quanto de sorteio entra na escrita.
Quando usar valores baixos
- Extração de dados de um texto.
- Classificação, como separar mensagens por assunto.
- Resumos fiéis e respostas técnicas.
- Geração de código, onde a precisão importa.
Nesses casos, você quer consistência, e a variação atrapalha.
Quando usar valores mais altos
- Brainstorming de nomes e ideias.
- Textos criativos, como histórias e slogans.
- Gerar várias versões de um mesmo texto para escolher.
O preço é que a resposta pode ficar menos fiel aos fatos. Valores altos aumentam o risco de trechos sem sentido. Veja mais sobre esse tipo de erro em Alucinação de IA: o que é e como conferir uma resposta.
Outros parâmetros parecidos
Algumas ferramentas oferecem o top p, que limita as opções ao grupo de palavras mais prováveis cuja soma atinge certo valor. Em geral, a recomendação é ajustar um deles de cada vez, e não os dois juntos, para entender o efeito. Os nomes, limites e valores padrão variam conforme o serviço, então consulte a documentação do fornecedor.
Como testar na prática
- Escolha uma tarefa com resultado fácil de avaliar.
- Rode o mesmo pedido algumas vezes com um valor baixo.
- Repita com um valor mais alto.
- Compare consistência, criatividade e erros.
Se você não tem acesso ao parâmetro, pode influenciar o resultado pelo prompt: peça respostas objetivas e baseadas apenas no texto fornecido para ganho de consistência, ou peça várias alternativas diferentes para ganho de variedade. Para melhorar o pedido em si, consulte Como escrever bons prompts para IA.