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推理LLM模型正在放弃temperature参数

发布日期：2025-12-27 12:21:41 浏览次数： 2135

作者：孔某人的低维认知

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temperature参数大概是大部分人最了解的LLM decode的参数了，但目前看起来temperature参数大限将至。

1、推理模型与temperature开始水土不服

1.1、OpenAI

在前沿模型中，最早开始限制temperature参数的是OpenAI的o1模型，从o1-preview开始就是如此。一度以为可能是有一些技术问题没有解决，但想不到OpenAI从此以后，推理模型都不能设置temperature参数了。

对于最新的GPT-5.2来说，只有在完全关闭思考阶段才能使用temperature、top_p、logprobs参数。

https://platform.openai.com/docs/guides/latest-model

1.2、Gemini

Gemini 3发布之后，在其文档中的一个不显眼的地方有一个说明：

温度设置：如果您的现有代码明确设置了温度（尤其是将温度设置为较低的值以获得确定性输出），我们建议您移除此参数并使用 Gemini 3 的默认值 1.0，以避免在处理复杂任务时出现潜在的循环问题或性能下降。

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/gemini-3

这个问题就开始变得有意思了，Gemini 2.5 Pro也是推理模型，为什么从Gemini 3系列开始不建议使用temperature参数了？而且还并不是说没必要设置，而是设置过低会有问题。

1.3、其他开源模型

实际上不光是上述两个模型有这个问题，还有很多其他模型也有此表现，不建议设置太低的temperature。包括：

DeepSeek-R1，说明在 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
Qwen QwQ-32B，说明在 https://github.com/QwenLM/QwQ
Qwen3 的 Thinking 模式，说明在 https://qwen.readthedocs.io/en/latest/getting_started/quickstart.html

还有一篇投ICLR 2026的文章在讨论这个事情：

https://openreview.net/forum?id=lPwsHTEPQ9

该文章发现：

温度升高后 looping（无限循环问题）明显下降，并且准确率在某个中温区间上升到峰值（文中提到大概在 0.6–0.8 一带）。
更大模型 loop 更少、蒸馏出来的小模型 loop 往往更严重。
更难的题更容易触发低温 looping。
推理模型会 loop，而同家族 instruct 模型可能几乎不 loop。

2、Temperature的墓志铭

最早大家使用temperature参数主要是为了实现几个目标：降低temperature来获取更可靠的结果、通过设置为0来获得更好的可复现性、调高temperature来获得更多多样性。

但实际上这些作用的效果都值得怀疑了。

通过temperature=0或greedy decode来获取可复现性对于商业闭源API早就已经失效，产生结果不一致的问题太多，而可复现性需求又不足够强。更别说LLM对于输入context/token序列本身又较为敏感，单纯decode阶段没有随机性并非最主要问题。这个功能已经基本失效，只有在一些开源LLM模型的部署上还能通过这种方式实现。

降低temperature对于提升结果可靠性方面的作用本就非常有限，在有了推理模型之后，模型自己反思能力提升，偶然的decode 出有问题的token对于整体回答的正确性影响已经没有那么大了。模型的推理更多在更高层的语义空间中进行，在token序列空间上的可干预性越来越小了。

在多样性方面，已经很久没有听到人再提这个方式了。现在提升多样性的主要建议方式是靠人工在context中注入“多样性源”。

随着LLM方面在token层面干预语义能力的逐步弱化，temperature这样的参数的价值也越来越少了。再加上推理模型在低temperature上表现有问题，所以更加速了该参数的退位。

3、技术分析浅谈

本文并不想太多地讨论这个问题，因为这方面公开材料中缺乏的信息太多。

从我个人体验角度也是更难的问题更容易触发无限循环。我的解读是：循环一种LLM任务中很主要的pattern，当模型从已有context中无法匹配其他pattern时（其他pattern的匹配度都很低），模型更容易选择到无限循环这类简单又主要的模式。（LLM的本质看来也是复读机）打个比方，这就好像是无限循环的attention score中等，而其他pattern的attention score都不够高的时候，模型就会选择这个凸显的无限循环。

从各个模型的信息来看，推理模型更容易出现无限循环问题，这看起来跟RL post-train是相关的。但在这之下想找出一个说服力很强的解释就比较难了，我看到的解释都没有足够的外推能力，这里就不提了。