AI901-Concept#81
Azure OpenAI 推論の temperature パラメータの主な役割として、最も適切なものはどれですか?
解説
【正解: A】の理由
temperature は出力分布のランダム性を制御するスケーリング係数で、0 に近いほど最頻トークンを選びやすく決定論的に、1 以上では多様性のある創造的応答に寄せます。Foundry の API リクエストで temperature: 0.0〜2.0 を指定でき、要約や事実 Q&A は低温、ブレインストーミングは高温が定番です。
【他選択肢が違う理由】
temperature は出力分布のランダム性を制御するスケーリング係数で、0 に近いほど最頻トークンを選びやすく決定論的に、1 以上では多様性のある創造的応答に寄せます。Foundry の API リクエストで temperature: 0.0〜2.0 を指定でき、要約や事実 Q&A は低温、ブレインストーミングは高温が定番です。
【他選択肢が違う理由】
- B: GPU 使用率はインフラ側で制御されます。
- C: リージョン切替はリソース設定です。
- D: キー ローテーションは Key Vault の話です。

コメント