# Configuració del LLM

Quan treballeu amb prompts, interactueu amb el LLM a través d'una API o directament. Podeu configurar alguns paràmetres per obtenir diferents resultats per als vostres prompts. 

**Temperatura** - En resum, com més baixa sigui la `temperatura`, més deterministes seran els resultats en el sentit que sempre es triarà el token següent més probable. Augmentar la temperatura pot conduir a més aleatorietat, el que fomenta resultats més diversos o creatius. Bàsicament, esteu augmentant els pesos dels altres tokens possibles. Pel que fa a l'aplicació, podeu usar un valor de temperatura més baix per a tasques com la QA basada en fets per fomentar respostes més concises i factuals. Per a la generació de poemes o altres tasques creatives, podria ser beneficiós augmentar el valor de la temperatura.

**Top_p** - De manera similar, amb `top_p`, una tècnica d'extracció de mostres amb temperatura anomenada nucleus sampling, podeu controlar quan determinista és el model en generar una resposta. Si busqueu respostes exactes i factuals, mantingueu-ho baix. Si busqueu respostes més diverses, augmenteu-lo a un valor més alt.

La recomanació general és modificar només un paràmetre, no tots dos.

Abans de començar amb alguns exemples bàsics, tingueu en compte que els vostres resultats poden variar en funció de la versió del LLM que utilitzeu.