Компания хочет, чтобы Amazon Bedrock LLM выдавал более согласованные результаты для одного и того же входного запроса. Какое изменение параметра вывода сделает ответы модели более детерминированными?

Уменьшение значения параметра temperature (температуры) делает ответы модели более детерминированными и предсказуемыми. Temperature контролирует случайность вывода: более низкие значения (близкие к 0) заставляют модель выбирать наиболее вероятные токены, что приводит к повторяемым и сфокусированным ответам. Высокие значения temperature (близкие к 1) увеличивают случайность, делая ответы более разнообразными, но менее согласованными. Изменение длины выходных токенов или максимальной длины генерации