[AWS] 머신러닝에서 'Temperature'란? 쉽게 정리

 

 

📌 머신러닝에서 Temperature란?

머신러닝에서 Temperature는 주로 확률적 예측을 다룰 때 사용되는 하이퍼파라미터이다

모델의 예측을 얼마나 확신할지 조절하는 값이다.

 

 

Temperature를 사용하는 모델 예시

• Generative model, LLM(예: GPT, Claude, BERT, Gemini 등) - 출력의 다양성과 창의성 조절 가능
• 소프트맥스(Softmax) 함수 - 분류 문제에서 각 클래스의 확률을 계산할 때 사용

ChatGPT Temperature 조절

Gemini Temperature 조절

 

✅ Temperature의 역할

📈 높은 값(예: 1): 다양한 표현과 창의적인 답변 (예측에 확신이 적어 랜덤하게 동작)

📉 낮은 값(예: 0): 일관성을 가진, 예측 가능한 응답을 생성 (예측에 확신을 가지고 일관적인 동작)

 

📌 Temperature 예시

Temperature 값	특징	(질문: "What is AI?")
0.1 (낮음)	매우 보수적, 거의 같은 답변을 반복	"AI stands for Artificial Intelligence."
0.5 (중간)	적절한 변형 포함, 균형 잡힌 응답	"AI, or Artificial Intelligence, is the ability of machines to mimic human intelligence."
1.0 (높음)	창의적이고 예측 불가능한 답변	"AI is like a digital brain, capable of learning and evolving through data."