--- id: CP-260 slug: temperatura-top-p-top-k-ai lang: pl title: Dlaczego AI nigdy nie odpowiada dwa razy tak samo description: Model językowy może odpowiedzieć inaczej na to samo pytanie. Co regulują temperatura, Top-p i Top-k oraz co Pan/Pani może z tym zrobić. canonical_url: https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/temperatura-top-p-top-k-ai/ markdown_url: https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/temperatura-top-p-top-k-ai.md publisher: Brain (https://startbrain.io) license: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) cite_as: Brain, „Dlaczego AI nigdy nie odpowiada dwa razy tak samo”, Cyberpedia, 2026. https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/temperatura-top-p-top-k-ai/ (CC BY 4.0) wing: 4 theme: understand_ai reflex: air-042 schema: G3 updated: "2026-11-03" translations: pl: https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/temperatura-top-p-top-k-ai/ fr: https://startbrain.io/cyberpedia/fr/articles/temperature-top-p-top-k-ia/ en: https://startbrain.io/cyberpedia/en/articles/temperature-top-p-top-k-sampling/ de: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/temperatur-top-p-top-k-ki/ es: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/temperatura-top-p-top-k-ia/ it: https://startbrain.io/cyberpedia/it/articles/temperatura-top-p-top-k-ia/ nl: https://startbrain.io/cyberpedia/nl/articles/temperatuur-top-p-top-k-ai/ pt: https://startbrain.io/cyberpedia/pt/articles/temperatura-top-p-top-k-ia/ sources: - "n": 1 title: Prompt engineering techniques - Microsoft Foundry publisher: Microsoft url: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/openai/concepts/prompt-engineering accessed: "2026-11-03" - "n": 2 title: The Curious Case of Neural Text Degeneration publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/1904.09751 published: "2019-04-22" accessed: "2026-11-03" - "n": 3 title: Locally Typical Sampling publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2202.00666 published: "2022-02-01" accessed: "2026-11-03" - "n": 4 title: Training language models to follow instructions with human feedback publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2203.02155 published: "2022-03-04" accessed: "2026-11-03" - "n": 5 title: "Just Ask for Calibration: Strategies for Eliciting Calibrated Confidence Scores from Language Models Fine-Tuned with Human Feedback" publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2305.14975 published: "2023-05-24" accessed: "2026-11-03" - "n": 6 title: Guidelines for secure AI system development publisher: NCSC (Royaume-Uni) url: https://www.ncsc.gov.uk/collection/guidelines-secure-ai-system-development published: "2023-11-27" accessed: "2026-11-03" --- # Dlaczego AI nigdy nie odpowiada dwa razy tak samo Jeśli zada Pan/Pani asystentowi AI dwa razy to samo pytanie, obie odpowiedzi mogą się różnić, czasem w jednej liczbie, czasem co do sedna. Maszyna wcale nie musi się mylić ani się wahać: model językowy szuka najbardziej prawdopodobnego ciągu słów na podstawie poprzedzającego go tekstu [1], a wybór kolejnego słowa zawiera element losowy, który można regulować. Ta fiszka wyjaśnia, skąd bierze się ta losowość, co oznaczają ustawienia spotykane w narzędziach (temperatura, Top-p, Top-k) i co pracownik robi z tą zmiennością: porównuje, weryfikuje i nigdy nie traktuje pojedynczej odpowiedzi jak dowodu. ## W 30 sekund - Gdzie to się zdarza: w narzędziach do generowania tekstu, przy każdym zadanym pytaniu. Microsoft podaje, że techniki z jego strony nie są zalecane dla modeli rozumujących (gpt-5, seria o) [1]. - Co robi model: wybiera każde słowo spośród prawdopodobnych kandydatów. Płynna i pewna siebie odpowiedź nie jest więc odpowiedzią zweryfikowaną. - Odruch: zadać pytanie ponownie, porównać odpowiedzi i sprawdzić w źródle każdy fakt i każdą liczbę, zanim zostaną użyte. - Jeśli już się stało: jeśli liczba lub cytat zostały przejęte bez kontroli, proszę odnaleźć ich źródło, zanim dokument trafi dalej. ## Pytania wprost ### Dlaczego AI przy każdej próbie daje inną odpowiedź? Ponieważ model nie wyszukuje gotowej odpowiedzi. Microsoft opisuje tę zasadę tak: model próbuje wytworzyć najbardziej prawdopodobny ciąg słów po tekście, który otrzymał [1]. W zależności od wybranej temperatury wynik jest mniej lub bardziej losowy [1], więc może się zmieniać z próby na próbę. Pytanie pozostaje to samo, ale droga, którą model idzie, jest inna. ### Co reguluje temperatura? Temperatura zmienia wynik modelu [1]. W dokumentacji Microsoftu ustawia się ją w przedziale od 0 do 2. Wyższa wartość, na przykład 0,7, sprawia, że wynik jest bardziej losowy, a odpowiedzi bardziej się od siebie różnią. Niższa wartość, na przykład 0,2, czyni go bardziej skupionym i konkretnym [1]. Ta sama dokumentacja wskazuje, że wyższa temperatura nadaje się do napisania fikcyjnej historii, a znacznie niższą zaleca się przy dokumencie prawnym [1]. ### A Top-p? Top-p (w dokumentacji Microsoftu Top_probability) również kontroluje losowość odpowiedzi, ale inaczej niż temperatura [1]. Ogólne zalecenie Microsoftu brzmi: zmieniać jeden z tych dwóch parametrów naraz, nie oba [1]. Artykuł z 2019 roku proponuje próbkowanie jądrowe (nucleus sampling): tekst jest losowany z dynamicznego „jądra” rozkładu prawdopodobieństwa, co zostawia miejsce na różnorodność, a odcina mało wiarygodny ogon rozkładu [2]. ### A Top-k? Cytowane tu źródła nie opisują Top-k szczegółowo: jedno z nich jedynie porównuje go z próbkowaniem jądrowym oraz z trzecią metodą, próbkowaniem lokalnie typowym, które według jego autorów daje porównywalną jakość, a stale ogranicza zdegenerowane powtórzenia [3]. Pracownikowi wystarczy wiedzieć, że takie ustawienia istnieją. ### Dlaczego po prostu nie usunąć losowości? Ponieważ tekst staje się ubogi. Artykuł z 2019 roku stwierdza, że wybieranie zawsze najbardziej prawdopodobnego tekstu daje tekst „bland and strangely repetitive”, czyli mdły i dziwnie powtarzalny [2]. Zauważa też, że sama strategia dekodowania może silnie zmienić jakość tekstu, przy dokładnie tym samym modelu [2]. ### Czy jedna poprawna odpowiedź dowodzi, że AI jest niezawodna? Nie. Microsoft mówi to o własnych technikach: nawet dobrze stosowane wymagają dalszego sprawdzania odpowiedzi modelu, a dobrze zbudowane polecenie, które zadziałało w jednym przypadku, niekoniecznie sprawdzi się w innych [1]. ## Jak to działa Na każdym etapie model ma do dyspozycji kilka możliwych słów, każde z określonym prawdopodobieństwem. Nie zawsze bierze pierwsze z nich. Temperatura i Top-p regulują, jak ten wybór się rozszerza lub zawęża [1]. Przy niskiej wartości odpowiedzi są do siebie bardziej podobne. Przy wysokiej bardziej się różnią. Te ustawienia zależą od narzędzia, które odpytuje model. Strategia dekodowania zmienia jakość tekstu wytwarzanego przez ten sam model [2]. Niektóre modele, w tym InstructGPT, są dostrajane z użyciem informacji zwrotnej od ludzi [4]. Praca, z której powstał InstructGPT, wychodzi z obserwacji, że większe modele nie lepiej wykonują intencje użytkownika i mogą generować wyniki fałszywe, toksyczne lub po prostu bezużyteczne [4]. Jej autorzy zauważają, że model poprawia zgodność z prawdą, ale nadal popełnia proste błędy [4]. Model dostrojony pozostaje więc omylny. ## Co Pan/Pani robi - Proszę zadać pytanie ponownie dwa lub trzy razy i porównać odpowiedzi. Jeśli sprzeczają się co do faktu, nazwiska lub liczby, żadnej z wersji nie można uznać za pewną. - Proszę traktować odpowiedź jak szkic. Każdy fakt i każdą liczbę należy sprawdzić w dokumencie referencyjnym, zanim trafią do pisma lub raportu. - Proszę poprosić model o źródła, a następnie je sprawdzić. Microsoft wyjaśnia, że gdy poprosi się o cytaty, fałszywa odpowiedź wymaga dwóch błędów modelu: zmyślonej odpowiedzi i błędnego cytatu [1]. Może to zmniejszyć częstość fałszywych odpowiedzi [1]. - Nie należy uznawać narzędzia za niezawodne dlatego, że raz dobrze odpowiedziało. Proszę przetestować je na kilku przypadkach, także takich, których nie zna. - Niską temperaturę warto zarezerwować dla zadań wymagających precyzji, a wyższą dla zadań twórczych, jeśli narzędzie daje taki wybór [1]. ## Pułapki ### Wiarygodna, lecz zmyślona odpowiedź Model szuka najbardziej prawdopodobnego ciągu dalszego [1]. Odpowiedź może więc być dobrze sformułowana i fałszywa. Microsoft zaznacza, że polecenie w rodzaju „pisz tylko prawdziwe fakty” lub „niczego nie zmyślaj” czasem nie wystarcza, by rozwiązać problem [1]. ### Pewny siebie ton Badanie z 2023 roku, dotyczące modeli takich jak ChatGPT, GPT-4 i Claude, porównało dwa sposoby mierzenia pewności modelu [5]. Stwierdza ono, że poziomy pewności, które model sam podaje, są zwykle lepiej skalibrowane niż jego wewnętrzne prawdopodobieństwa na zbiorach testowych TriviaQA, SciQ i TruthfulQA, i często zmniejszają oczekiwany błąd kalibracji o 50% w ujęciu względnym [5]. Badanie wychodzi z założenia, że pewność niezawodnego systemu powinna wskazywać prawdopodobieństwo poprawnej odpowiedzi, aby przy niskiej pewności można było zwrócić się do eksperta [5]. ### Niepowtarzalne wyniki w procesie biznesowym Jeśli etap procesu (na przykład sortowanie poczty) opiera się na modelu, dwa uruchomienia mogą dać dwa różne wyniki dla tych samych danych. Kontrola jakości zaliczona jednego dnia nie gwarantuje wyniku następnego dnia, a kwestionowanego wyniku nie zawsze da się odtworzyć identycznie. Brytyjskie narodowe centrum cyberbezpieczeństwa (NCSC) zaleca wytyczne, aby systemy AI działały zgodnie z założeniami, i uważa, że bezpieczeństwo musi być podstawowym wymogiem przez cały czas życia systemu [6]. Praktyczna zasada dla pracownika: zachować osobę, która przejrzy wynik, zanim wywoła on jakikolwiek skutek. ### Ustawienie temperatury nie gwarantuje poprawności Obniżenie temperatury czyni odpowiedzi bardziej skupionymi [1], a nie bardziej prawdziwymi. Fałszywa odpowiedź może powtarzać się identycznie przy każdej próbie. Porównanie kilku prób pomaga wychwycić niestabilność, ale fakt ustala dopiero sprawdzenie w źródle. ## Źródła 1. Microsoft, „Prompt engineering techniques - Microsoft Foundry”. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/openai/concepts/prompt-engineering (dostęp 3 listopada 2026) 2. arXiv, „The Curious Case of Neural Text Degeneration”, 22 kwietnia 2019. https://arxiv.org/abs/1904.09751 (dostęp 3 listopada 2026) 3. arXiv, „Locally Typical Sampling”, 1 lutego 2022. https://arxiv.org/abs/2202.00666 (dostęp 3 listopada 2026) 4. arXiv, „Training language models to follow instructions with human feedback”, 4 marca 2022. https://arxiv.org/abs/2203.02155 (dostęp 3 listopada 2026) 5. arXiv, „Just Ask for Calibration: Strategies for Eliciting Calibrated Confidence Scores from Language Models Fine-Tuned with Human Feedback”, 24 maja 2023. https://arxiv.org/abs/2305.14975 (dostęp 3 listopada 2026) 6. NCSC (Royaume-Uni), „Guidelines for secure AI system development”, 27 listopada 2023. https://www.ncsc.gov.uk/collection/guidelines-secure-ai-system-development (dostęp 3 listopada 2026) --- Źródło oryginalne: Cyberpedia, publiczna encyklopedia cyberbezpieczeństwa i AI wydawana przez Brain. Wersja kanoniczna: https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/temperatura-top-p-top-k-ai/ Możesz swobodnie wykorzystywać ten tekst na licencji CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), pod warunkiem podania „Brain, Cyberpedia” wraz z odnośnikiem do powyższego adresu.