Sampling
Campionamento
Il campionamento significa scegliere il prossimo pezzo di testo (token) da una lista di possibili scelte e le loro probabilità. Il modello non sceglie sempre quello più probabile.
Un altro esempio
Un designer di conversazioni esegue la stessa richiesta di viaggio con un seme casuale e un insieme di regole di campionamento. Le risposte possono variare entro quelle regole. Scegliere sempre il token più probabile è decodifica avido, non campionamento.
Parti principali
- 01probabilità dei token
- 02politica di campionamento
- 03Semenza casuale
Usalo quando
Usa questo termine quando controlli quanto la generazione di token può variare per caso.
Non usarlo quando
Non dire che il campionamento rende i fatti più accurati o elimina la necessità di testare le risposte.
Nome usato nel codice
sample(next_token_distribution) Prima di spedire
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome: Complete the task with Campionamento (Sampling). User context: Un designer di conversazioni esegue la stessa richiesta di viaggio con un seme casuale e un insieme di regole di campionamento. Le risposte possono variare entro quelle regole. Scegliere sempre il token più probabile è decodifica avido, non campionamento. AI method or concept: Campionamento (Sampling). Why it fits: Usa questo termine quando controlli quanto la generazione di token può variare per caso. Do not use it when: Non dire che il campionamento rende i fatti più accurati o elimina la necessità di testare le risposte. 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): È ufficiale per quella fonte. Altre piattaforme o team potrebbero usare il termine in modo diverso. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Controlla questa richiesta
Review how Campionamento (Sampling) is used now. Definition: Il campionamento significa scegliere il prossimo pezzo di testo (token) da una lista di possibili scelte e le loro probabilità. Il modello non sceglie sempre quello più probabile. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.