В ходе эксперимента исследовалось влияние параметров температуры и случайных чисел на генерацию текста нейросетями. За основу взяли промпт о ночном стороже музея, который находит записку с запретом открывать седьмой зал.
Тестирование проводилось на моделях Qwen2.5-1.5B-Instruct и Qwen3-0.6B при значениях температуры 0,2, 0,7 и 1,2. Для каждого уровня температуры использовали восемь разных значений seed, что дало 48 вариантов ответов.
При температуре 0,2 модель Qwen2.5 генерировала разные сюжеты, меняя авторов записки, тогда как Qwen3 демонстрировала большую стабильность. Повышение температуры приводило к потере связности и отклонениям от условий задания.
На уровне температуры 1,2 у обеих моделей наблюдались сбои. В текстах появлялись программные фрагменты, смешение языков и бессвязные конструкции, а часть ответов не завершалась в пределах лимита в 240 токенов.
