一個開發大型語言模型的團隊發現其輸出缺乏多樣性。他們應該更改哪個參數來增加輸出的多樣性？

Temperature 參數控制模型輸出隨機性的程度。較高的 Temperature 值會增加輸出詞彙的機率分佈的熵，使得模型更有可能選擇較低機率的詞彙，從而產生更多樣化和意想不到的輸出。較低的 Temperature 值會使模型更確定其選擇，導致重複性更高、多樣性較低的輸出。Batch size 影響訓練效率和梯度估計的穩定性，與輸出多樣性無直接關係。Learning rate 決定模型權重更新的步長，影響收斂速度和模型性能，但不會直接影響生成內容的多樣性。Optimizer type 選擇不同的優化演算法來更新模型權重，同樣與輸出多樣性無直接關係。