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模型温度

温度控制 AI 模型输出的随机性。调整此设置可优化不同任务的结果——从精确的代码生成到创意头脑风暴。温度是控制 AI 行为最强大的参数之一。合适的温度设置可以显著提高响应的质量和适用性。

显示温度滑块调整的动画

什么是温度？​

温度是一个设置（通常在 0.0 到 2.0 之间），控制 AI 输出的随机性或可预测性。找到合适的平衡是关键：较低的值使输出更专注、更一致，而较高的值则鼓励更多的创造性和变化。对于许多编码任务，中等温度（约 0.3 到 0.7）通常效果良好，但最佳设置取决于您要实现的目标。

温度与代码：常见误解

温度控制输出随机性，不直接控制代码质量或准确性。关键点：

  • 低温（接近 0.0）： 产生可预测、一致的代码。适用于简单任务，但可能重复且缺乏创造性。它不保证更好的代码。
  • 高温： 增加随机性，可能导致创造性解决方案，但也可能导致更多错误或无意义的代码。它不保证更高质量的代码。
  • 准确性： 代码准确性取决于模型的训练和提示的清晰度，而非温度。
  • 温度 0.0： 适用于一致性，但限制了复杂问题所需的探索。

Roo Code 中的默认值​

Roo Code 对大多数模型使用默认温度 0.0，以优化代码生成的最大确定性和精确性。这适用于 OpenAI 模型、Anthropic 模型（非思维变体）、LM Studio 模型和大多数其他提供商。

某些模型使用较高的默认温度——DeepSeek R1 模型和某些以推理为重点的模型默认为 0.6，提供确定性和创造性探索之间的平衡。

具有思维能力的模型（AI 显示其推理过程）需要固定的温度 1.0，无法更改，因为此设置确保思维机制的最佳性能。这适用于任何启用“:thinking”标志的模型。

某些专用模型不支持温度调整，在这种情况下，Roo Code 会自动遵守这些限制。

何时调整温度​

以下是一些可能适用于不同任务的温度设置示例：

  • 代码模式（0.0-0.3）： 编写精确、正确代码，获得一致、确定性的结果
  • 架构模式（0.4-0.7）： 头脑风暴架构或设计解决方案，平衡创造性和结构
  • 问答模式（0.7-1.0）： 解释或开放式问题，需要多样化和富有洞察力的响应
  • 调试模式（0.0-0.3）： 排查错误，保持一致的精确性

这些是起点——尝试不同的设置 以找到最适合您特定需求和偏好的设置非常重要。

如何调整温度​

  1. 打开 Roo Code 面板： 点击 VS Code 活动栏中的 Roo Code 图标 ()

  2. 打开设置： 点击右上角的 图标

  3. 找到温度控制： 导航到 Providers 部分

  4. 启用自定义温度： 勾选“Use custom temperature”框

  5. 设置您的值： 调整滑块到您首选的值

    Roo Code 设置面板中的温度设置

    Roo Code 设置面板中的温度滑块

使用 API 配置文件设置温度​

创建多个具有不同温度设置的 API 配置文件：

设置特定任务温度配置文件的方法：

  1. 创建专门的配置文件，如“代码 - 低温”（0.1）和“问答 - 高温”（0.8）
  2. 为每个配置文件配置适当的温度设置
  3. 使用设置或聊天界面中的下拉菜单在配置文件之间切换
  4. 将不同配置文件设置为每种模式的默认值，以便在更改模式时自动切换

这种方法通过无需手动调整来优化特定任务的模型行为。

技术实现​

Roo Code 实现温度处理时考虑以下因素：

  • 用户定义的设置优先于默认值
  • 遵循提供商特定的行为
  • 强制执行模型特定的限制：
    • 启用思维的模型需要固定的温度 1.0
    • 某些模型不支持温度调整

实验​

尝试不同的温度设置是发现最适合您特定需求的方法的最有效方式：

有效的温度测试​

  1. 从默认值开始 - 从 Roo Code 的预设值（大多数任务为 0.0）开始作为基线
  2. 进行渐进式调整 - 以小步长（±0.1）更改值以观察细微差异
  3. 一致测试 - 在不同温度设置下使用相同的提示进行有效比较
  4. 记录结果 - 记录哪些值对特定类型的任务产生最佳结果
  5. 创建配置文件 - 将有效设置保存为 API 配置文件 以便快速访问

请记住，不同模型对相同温度值的响应可能不同，而启用思维的模型始终使用固定的温度 1.0，无论您的设置如何。

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