Warum Parameter-Tuning wichtig ist
Standardwerte liefern zwar solide Ergebnisse, aber für hochwertige Produkttexte, Code-Reviews oder kreative Brainstormings lohnt sich Feintuning. Temperature, Top P und Top K verändern, wie viel Zufall im Sampling steckt. Frequency und Presence Penalty steuern, ob das Modell Phrasen oder Themen wiederholt. Über APIs und Entwickler-Konsolen kannst du diese Hebel gezielt einsetzen.
Parameter im Überblick
Temperature
Steuert die Zufälligkeit bei der Wortauswahl. Niedrig (0.0-0.4) = faktisch & deterministisch, hoch (0.8-1.3) = kreativ & variantenreich.
Empfehlung: OpenAI: 0.2-0.7 für Business-Content, 0.9+ für kreative Aufgaben. Claude: meist 1.0 belassen.Top P (Nucleus Sampling)
Beschränkt die Auswahl auf die wahrscheinlichsten Token innerhalb eines kumulativen Wahrscheinlichkeitsradius.
Empfehlung: 0.1-0.3 = konservativ, 0.8-0.95 = explorativ. Nicht gleichzeitig mit hoher Temperature kombinieren.Top K
Wählt aus den K wahrscheinlichsten nächsten Token. Kleinere K-Werte liefern prägnante Antworten, größere K bringen Vielfalt.
Empfehlung: Gemini & Claude: 20-40 für präzise Antworten, 100+ für Brainstorming.Frequency Penalty
Bestrafte Wörter proportional dazu, wie oft sie bisher vorgekommen sind – reduziert Phrase-Wiederholungen.
Empfehlung: OpenAI: 0.2-0.8 um Duplikate in langen Texten zu vermeiden.Presence Penalty
Bestrafte Themen, die bereits erwähnt wurden, unabhängig von der Häufigkeit – fördert thematische Diversität.
Empfehlung: 0.3-0.6, wenn neue Ideen gefragt sind; 0.0 für bleibende Themen.- Verändere nur einen Parameter pro Testlauf, sonst fehlt die Zuordnung der Effekte.
- Dokumentiere Input, Parameter-Set und Output – idealerweise automatisiert.
- Setze Guardrails: Hohe Temperature mit deaktivierten Penalties erzeugt halluzinationsanfälligen Output.
- Plane Kosten ein: Wiederholtes Sampling mit Self-Consistency erhöht Tokenverbrauch.
API-Unterstützung (Stand November 2025)
| Parameter | Gemini 2.5 | Claude 4 | OpenAI GPT-4.1 |
|---|---|---|---|
| Temperature | ✓ | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ | ✓ |
| Frequency Penalty | ✓ | – | ✓ |
| Presence Penalty | ✓ | – | ✓ |
Für Produktions-Workloads lohnt sich ein mehrstufiges Setup: Nutze moderate Standardwerte, prüfe das Ergebnis automatisch und triggere bei Bedarf einen erneuten Durchlauf mit angepassten Parametern (z. B. höherer Presence Penalty bei repetitiven Antworten).