TURN 是一种用于优化大型语言模型（LLMs）温度参数的方法，旨在提高数学问题求解和代码生成等任务的性能。它通过分析生成文本的熵拐点来自适应地选择最佳温度，无需特定验证数据，高效且有效。TURN 在多样本推理场景中表现出色，特别是在数学问题（如 MATH 数据集）和代码生成任务（如 MBPP 数据集）上。
