会話型アシスタントがAmazon Bedrockを介してAnthropic Claudeにリクエストをルーティングしています。ユーザーは、同じような質問を複数回すると、異なる回答が返ってくることがあることに気づきました。応答の一貫性を高め、ランダム性を低減するために、MLエンジニアはどのパラメータを変更すべきですか？

応答の一貫性を高め、ランダム性を減らすには、temperatureとtopkの両方のパラメータを減らす必要があります。temperatureは生成されるテキストのランダム性を制御し、値が低いほど予測可能で一貫性のある応答になります。topkは、モデルが次の単語を選択する際に考慮する候補の数を制限します。値を減らすことで、より確率の高い単語に焦点を絞り、多様性を減らして一貫性を高めます。これらのパラメータを増やすと、応答の多様性とランダム性が増し、一貫性が低下します。