Denk je bij het woord ‘temperatuur’ aan warm of koud? Wij ook. Maar de taalmodellen van bijvoorbeeld ChatGPT of Gemini van Google denken bij dit woord aan hoe creatief of hoe feitelijk een artikel moet worden. Zet je de temperatuur hoog, dan krijg je bruisende ideeën. Hallucinaties soms. Bij een te lage temperatuur wordt je tekst feitelijk, maar soms slaapverwekkend. In dit artikel lees je hoe je die balans vindt in Temperature plus concrete LinkedIn-voorbeelden.

Over Temperature in een AI-taalmodel

De laagste modus van Temperature, de ‘deterministische modus’, is van 0,0 tot 0,2 en daarmee ijskoud. Het model kiest het meest waarschijnlijke volgende woord. Perfect voor cijfers, juridische passages of SQL-queries: alles wat één juist antwoord kent.

Iets lauwer is de gebalanceerde modus, van 0,3 tot 0,7. Tussen deze temperaturen geeft het AI-taalmodel voldoende variatie, zonder al te veel risico op verzinsels. Ideaal voor analyses, e-mails of whitepaper-samenvattingen.

Hoog risico met hoog rendement vinden we bij 0,8 – 1,0: heet. Handig bij brainstorms, creatieve slogans, poëzie. Verwacht onverwachte invalshoeken en controleer dubbel op feitelijke onjuistheden.

Temperature actief managen

Denk bij de input na over de output. Werk je met feiten (fintech, pharma of bijvoorbeeld juridische documenten), zet je Temperature dan laag. De resultaten zullen zo reproduceerbaar en meetbaar zijn.

Heb je echter hogere creativiteit output nodig, verhoog dan de settings, maar bekijk eerst hoe hoog je moet gaan: een creatiever – en dus langer – antwoord kost meer denktijd – meer tokens – en resulteert dus in een hogere factuur. Een vriendelijke toon zonder dat je merk-stem teveel schommelt kan bijvoorbeeld een setting van 0,6 zijn. Dat kan al creatief genoeg zijn.

Houd altijd in gedachten dat een hogere instelling ook gekkere ideeën betekent. Briljante vindingen of klinkklare onzin: check afhankelijk van je doel altijd even of de output juist is. Bekijk ook welke temperatuur instellingen werken voor jouw doelstelling en log dit.

Praktische workflow in 3 stappen

1. Definieer je doel: zoek ik een feit of een fantasie? Bepaal vooraf een numerieke waarde en schrijf die op in je prompt-doc.
2. Test 3 waarden: 0,2 – 0,6 – 0,9. Vergelijk de output op toon, lengte en foutratio. Bekijk welke output het beste aansluit bij de doelstelling.
3. Monitor en itereer: kijk bijvoorbeeld maandelijks of de output nog in je straatje past. Een nieuwe AI-taalmodel-release kan de Temperature-impact namelijk verschuiven.

Voorbeelden uit de praktijk

• Recruiter: “Schrijf een LinkedIn-Inmail over deze vacature” met een Temperature van 0,3. Een lage setting, want het gaat om een feitelijk bericht.
• Marketing slogan: “Bedenk 5 prikkelende taglines voor onze eco-startup” met een Temperature van 0,9. Je krijgt allerlei wilde suggesties, waarvan er eentje goud waard kan zijn.
• Earnings-call-samenvatting (data heavy): “Vat de Q1-call samen in 4 bullets, citeer alleen de getallen”. De juiste Temperature hierbij is 0,1 want je zoekt alleen feitelijke quotes en geen creatieve gedachtenspinsels.

TL;DR

Oftwel: too long, did not read: de tekst was te lang dus ik heb het niet gelezen. Zorg daarom voor een doordachte Temperature‑strategie.

• Lager voor zekerheid en consistentie
• Hoger voor ideeën-explosies
• Testen, loggen en periodiek bijschaven door nieuwe releases in de AI-taalmodellen

Zo haal je het beste uit je AI-taalmodel, voorkom je nare verrassingen en lever je output die precies past bij jouw (content)doelen).

Benieuwd of dit ook voor jouw organisatie werkt? Neem contact met ons op!

Bel of mail ons