在语言模型（如GPT系列）中，"温度"是一个超参数，它控制模型生成文本时的随机性。温度参数在softmax函数的应用中起到关键作用，softmax函数用于将模型的原始输出（通常被称为logits）转化为概率分布。

tmax函数获得对应的概率分布p，公式如下：

这里T就是温度参数。如你所见，当T的值变化时，分母和分子都会受到影响，从而改变概率分布p。

如果T接近0（但不能为0，因为这会导致除数为0的问题），模型会变得非常确定性，总是选择最可能的输出。这可能会导致生成的文本过于一致，缺乏多样性。

如果T大于1，模型的输出会变得更加随机。当T很大时，所有输出的概率几乎相等，这就像是在所有可能的输出中随机选择。

因此，通过调整温度参数，我们可以控制模型生成的文本的多样性和确定性。较低的温度会导致更确定性的输出，而较高的温度会导致更随机的输出。