인공지능 파라미터 ‘Temperature’와 ‘Top P’의 차이

인공지능 언어모델(ChatGPT 등)은 사람처럼 자연스러운 문장을 만들어내는 능력이 뛰어나지만, 이 결과를 어떻게 제어하느냐에 따라 응답의 성격은 매우 달라질 수 있습니다. 특히 ‘Temperature(온도)’와 ‘Top P’는 생성되는 문장의 창의성과 일관성을 조절하는 핵심 파라미터입니다.

이 글에서는 두 파라미터의 의미와 작동 원리, 그리고 실전에서의 활용법까지 알기 쉽게 정리하겠습니다.

1. Temperature: 말 그대로 “온도”

■ 의미

Temperature는 언어모델이 다음 단어를 선택할 때, 확률 분포를 얼마나 “평평하게” 만들지 결정하는 값입니다.

낮은 값일수록 모델은 가장 확률이 높은 단어를 우선 선택하고, 높은 값일수록 다양한 후보 중에서 무작위성이 커집니다.

■ 작동 방식

Temperature = 0: 항상 가장 확률 높은 단어만 선택 → 결과가 정형화됨
Temperature ↑: 확률이 낮은 단어도 일부 선택됨 → 결과가 다양하고 창의적임

■ 예시

질문: 오늘 날씨 어때?
- Temperature = 0.2 → "오늘은 맑고 따뜻한 날씨입니다."
- Temperature = 1.0 → "햇살이 포근하게 퍼지는 봄날입니다."
- Temperature = 1.5 → "구름도 춤추는 따스한 아침이에요!"

2. Top P: 누적 확률 기반의 단어 선택

■ 의미

Top P는 누적 확률이 P(예: 0.9) 이하가 되도록 상위 단어를 먼저 고른 후, 그 안에서 무작위로 하나를 선택하는 방식입니다. 이를 **누클리어스 샘플링(Nucleus Sampling)**이라고도 합니다.

■ 작동 방식

Top P = 1.0: 모든 단어를 고려 (Temperature의 영향을 많이 받음)
Top P = 0.9: 누적 확률이 90%가 될 때까지 상위 단어만 사용
Top P ↓: 더 적은 단어 중에서만 선택 → 안정성 증가

■ 예시

Top P = 0.9: 상위 단어 10개 중 선택
Top P = 0.5: 상위 단어 3개 중 선택

3. 두 파라미터의 차이점

구분	Temperature	Top P
조절 방식	확률 분포의 평탄화	누적 확률 상위 단어만 사용
영향 대상	모든 단어의 확률 조정	후보 단어의 개수 제한
결과 성향	무작위성 조절 → 창의성에 영향 큼	일관성 및 품질 제어에 더 유리
실전 적용	창의적 글쓰기, 시나리오, 시 등	요약, 번역, 질의응답 등 안정성 필요 작업에 유리

4. Temperature와 Top P 함께 쓰기

이 두 값은 보통 함께 조정하여 보다 정밀하게 결과를 제어합니다. 상황에 따라 다음과 같이 설정하는 것이 효과적입니다.

목적	추천 설정 값
정확하고 일관된 답변	Temperature = 0.2, Top P = 0.7~0.8
자연스러운 대화체	Temperature = 0.7, Top P = 0.9
창의적인 글쓰기나 시나리오	Temperature = 1.0~1.2, Top P = 0.95
실험적 또는 예술적 결과	Temperature = 1.5 이상, Top P = 1.0

5. 마무리: 어떤 값을 쓸 것인가?

어떤 작업을 하느냐에 따라 적절한 설정값은 달라집니다. 중요한 것은 **“무작위성의 정도를 어떻게 통제할 것인가”**입니다.

정확성이 중요하다면 낮은 Temperature와 낮은 Top P를,
창의성이 중요하다면 높은 Temperature와 다소 높은 Top P를 설정해 보시기 바랍니다.

이 두 파라미터를 잘 이해하고 조절하면, 인공지능을 훨씬 능동적이고 섬세하게 활용할 수 있습니다.