Échantillonnage

Outcome: Complete the task with Échantillonnage (Sampling). User context: Un concepteur de conversation exécute la même invitation de voyage avec une graine aléatoire et un ensemble de règles d'échantillonnage. Les réponses peuvent varier selon ces règles. Toujours choisir le jeton le plus probable est un décodage gourmand, pas un échantillonnage. AI method or concept: Échantillonnage (Sampling). Why it fits: Utilisez ce terme lorsque vous contrôlez à quel point la génération de tokens peut varier par hasard. Do not use it when: Ne dites pas que l'échantillonnage rend les faits plus précis ou supprime le besoin de tester les réponses. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): C'est officiel pour cette source. D'autres plateformes ou équipes peuvent utiliser le terme d'une autre manière. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.