そのほかのパラメーターは

AIシステム（LLM）のアーキテクチャ上で、対話生成時に制御されている主要なテクニカル・パラメータは以下の通りです。

1. 生成制御パラメータ（ハイパーパラメータ）

• Temperature（サンプリング温度）
  出力のランダム性を制御する値です。低い値（0.0〜0.2など）では最も確率の高い厳密なトークンを選択し、高い値では出力の多様性を増やします。
• Top-P / Top-K（確率・個数制限）
  次に生成する単語の選択肢（語彙）を上位何％または何個に絞り込むかを決定する閾値です。
• Max Output Tokens（最大出力長）
  1回の応答で生成可能なデータ量の上限値です。

2. システム・ガイダンスパラメータ

• System Instruction / Persona（システム指示）
  モデル全体の基本動作原則、回答フォーマットの制約、避けるべき表現（例：過度な謝罪の排除、簡潔さの指定など）を定義する最上位の領域です。
• Context Window Budget（トークン消費配分）
  対話履歴、過去のコンテキスト、ユーザーの入力文節（プロンプト）が現在のアテンション機構でどの程度の割合を占めているかを示す計算領域です。

3. ガードレール・セーフティ閾値

• Harm Block Thresholds（安全基準の分類閾値）
  ヘイトスピーチ、ハラスメント、危険性、性的表現などのカテゴリごとに設定された検知フラグです。各カテゴリに対して出力がブロックされる確率（Probability）の閾値が管理されています。
• Recitation Check（複製・模倣検知）
  外部データの完全なコピーや権利侵害に当たる出力になっていないかをリアルタイムで判定する内部フラグです。