ある企業が Azure OpenAI Service の GPT-4 を使ったコード生成ツールを社内展開しています。開発チームから「生成されるコードが毎回大きく異なり、一貫した品質が保てない」という問題が報告されました。出力の多様性を減らして一貫性を高めるために変更すべきパラメータはどれか。
- A. frequency_penalty の値を高くする
- B. max_tokens の値を大きくする
- C. temperature の値を低く（0 に近づける）設定する
- D. presence_penalty の値を低くする
解答と解説を見る
正解: C
temperature パラメータは生成テキストのランダム性・多様性を制御します。値が 0 に近いほど確率が最も高いトークンを選ぶ傾向が強まり、出力が決定論的・一貫的になります。コード生成のように正確性・一貫性が求められる用途では temperature=0〜0.2 程度に設定するのがベストプラクティスです。選択肢 B の max_tokens は生成するトークンの最大数を制限するパラメータで、多様性とは無関係です。選択肢 A の frequency_penalty は同じトークンの繰り返しにペナルティを与えるパラメータで、一貫性向上とは逆効果になる場合があります。選択肢 D の presence_penalty は新しいトピックへの移行を促すパラメータで、コードの一貫性向上には寄与しません。