PARAMETER temperature în Ollama CLI & Ghid Local

Temperatura modelului: valori mai mari dau răspunsuri mai creative, valori mai mici răspunsuri mai coerente. Implicit 0.8.

Sintaxă & invocare
PARAMETER temperature <float>

Ce face PARAMETER temperature

temperature controlează cât de creativ răspunde modelul. Creșterea temperaturii face răspunsurile mai creative; comentariul din exemplul oficial rezumă: mai mare înseamnă mai creativ, mai mic înseamnă mai coerent. Valoarea implicită este 0.8, iar tipul este număr zecimal.

Documentația nu limitează valoarea la intervalul 0–1: exemplul de bază din Modelfile Reference folosește PARAMETER temperature 1, iar tabelul dă temperature 0.7. Pentru o sesiune folosești /set parameter temperature, iar prin API "options": {"temperature": ...}.

Exemple practice

Exemplul 1: În Modelfile

FROM llama3.2
PARAMETER temperature 0.7

Exemplul 2: Doar pentru sesiunea curentă

>>> /set parameter temperature 0.2

Exemplul 3: Per cerere, prin API

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.2",
  "prompt": "Why is the sky blue?",
  "options": {"temperature": 0.2}
}'

Greșeli frecvente și bune practici

  • Aștepți răspunsuri identice doar dintr-o temperatură mică. Pentru același text la același prompt setează și seed.
  • Schimbi mai mulți parametri de eșantionare deodată (temperature, top_k, top_p, min_p) și nu mai știi care a avut efect.

Comenzi înrudite

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: PARAMETER temperature

Ai o întrebare despre PARAMETER temperature sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.