معامل درجة الحرارة (Temperature) هو بارامتر يتحكم في عشوائية أخذ العينات خلال مرحلة فك الترميز في النماذج اللغوية الكبيرة. في كل خطوة، يُخرج النموذج توزيع احتماليات للرمز (token) التالي. يقوم معامل درجة الحرارة T بتعديل حدة التوزيع عبر مقياس الـ logits (بقسمتها على T ثم تطبيق دالة softmax): عندما يكون T أقل من 1، يصبح التوزيع أكثر حدة، مما يؤدي إلى مخرجات أكثر حتماً وتحفظاً؛ وعندما يكون T أكبر من 1، يصبح التوزيع أكثر تسطحاً، مما يؤدي إلى مخرجات أكثر تنوعاً، مع زيادة احتمالية الانحراف؛ عندما يقترب T من 0، يعادل ذلك فك الترميز الجشع (greedy decoding)، حيث يتم اختيار الرمز ذي الاحتمالية الأعلى في الغالبية العظمى من الحالات؛ وعندما يساوي T الواحد، يبقى التوزيع كما هو دون تغيير.

تعود الأفكار الأساسية لمعامل درجة الحرارة إلى توزيع بولتزمان في الفيزياء الإحصائية ومحاكاة التلدين (Simulated Annealing). في عام 1983، استخدم كيركباتريك وزملاؤه في ورقتهم البحثية [Optimization by Simulated Annealing](https://doi.org/10.1126/science.220.4598.671 "درجة الحرارة" كبارامتر يتحكم في عشوائية البحث: حيث تسمح درجات الحرارة المرتفعة بالخروج من الأمثليات المحلية، بينما يؤدي خفض الحرارة تدريجياً مع الزمن إلى التقارب نحو الحل. وقد تم لاحقاً اقتباس هذه التدوينات من قبل طرق أخذ العينات ودالة softmax، لتصبح أداة شائعة لتعديل التوزيع في النماذج التوليدية.

الاستخدام النموذجي لمعامل درجة الحرارة يكون بالتزامن مع أخذ العينات top-k وtop-p (أخذ العينات النووي): حيث يتم تعديل التوزيع أولاً حسب درجة الحرارة، ثم يتم قطع الذيل الطويل للتوزيع، مما يوازن بين التنوع والاتساق. في الممارسة العملية، يمكن رفع درجة الحرارة للكتابة الإبداعية والعصف الذهني، بينما يُفضل خفضها لتوليد الشيفرات البرمجية، والاستدلال الرياضي، والإجابة عن الأسئلة الواقعية.

يمكن قياس تأثير معامل درجة الحرارة كمياً. في عام 2026، أجرى باروبيدي وزملاؤه في ورقتهم البحثية [Before and After Temperature: A Distributional View of Creative LLM Generation](https://arxiv.org/abs/2606.01451 دراسة تعتمد على نموذج Llama-3.1-8B، حيث استخدموا قيم T = 0.3/0.8/1.5 لتوليد 500 موجّه إبداعي مفتوح. ووجدوا أن الميزة الأحادية المتمثلة في "كيفية إعادة تشكيل درجة الحرارة للتوزيع" يمكنها التنبؤ بترتيب الإبداع بمعامل ارتباط سبيرمان ρ = 0.918، وهو تفوق واضح على المقاييس التقليدية مثل الحيرة (perplexity). وهذا يدل على أن درجة الحرارة ليست مجرد مقبض تحكم يعتمد على الحدس، بل هي واجهة رئيسية لضبط الإبداع مقابل الاستقرار.