Claude टेक्स्ट जनरेट करने के लिए किन तीन चरणों से गुजरता है?	टोकनाइजेशन (Tokenization), प्रेडिक्शन (Prediction), और सैंपलिंग (Sampling)।
`temperature` पैरामीटर क्या है और इसका मान क्या होता है?	यह एक दशमलव मान (0 से 1 के बीच) है जो मॉडल कॉल के दौरान प्रदान किया जाता है और यह संभावना वितरण को प्रभावित करता है।
जब `temperature` शून्य (0) पर सेट होता है, तो आउटपुट की प्रकृति कैसी होती है?	यह 'डिटरमिनिस्टिक' (निश्चित) आउटपुट होता है, जहाँ हमेशा उच्चतम संभावना वाला टोकन चुना जाता है।
`temperature` बढ़ाने से टेक्स्ट जनरेशन पर क्या प्रभाव पड़ता है?	यह कम प्रारंभिक संभावना वाले टोकन को चुनने की संभावना बढ़ाता है, जिससे आउटपुट में रचनात्मकता (creativity) आती है।
किस प्रकार के कार्यों के लिए कम `temperature` का उपयोग करना चाहिए?	डेटा एक्सट्रैक्शन या ऐसे कार्य जिनमें कम यादृच्छिकता (randomness) और सटीक, निश्चित आउटपुट की आवश्यकता हो।
रचनात्मक कार्यों (जैसे ब्रेनस्टॉर्मिंग या लेखन) के लिए `temperature` क्यों बढ़ाया जाता है?	क्योंकि यह मॉडल को कम सामान्य या अप्रत्याशित शब्दों का उपयोग करने की अनुमति देता है।