온도별 인코딩 결과 (바당 340회 실행)

이미지는 샘플링 온도에 따른 모델의 인코딩/출력 무결성 실험 결과를 340회 반복 기준으로 제시한다. 낮은 온도(대체로 0.0–1.0)에서는 free-form과 JSON 스키마 양쪽 모두 'correct' 비율이 매우 높아 파싱과 후처리가 안정적이었다. 반면 온도가 높아질수록 특히 JSON 스키마를 강제한 경우에 corrupted·missing encoded field·literal \\uXXXX 같은 오류가 급증해 구조화된 데이터 추출의 신뢰성이 떨어졌다.

이 관찰은 스키마 기반 출력과 생성 다양성 사이의 트레이드오프를 실험적으로 입증한다. 실무에서는 스키마 준수가 중요할 때 낮은 온도를 사용하거나 출력 검증·보정 루틴을 도입해 오류를 자동으로 탐지하고 보완하는 접근이 필요하다. 높은 다양성이 필요한 워크로드에서는 스키마 검증을 병행해 실패 시 안전한 폴백을 적용해야 한다.