サンプリング

Outcome：Complete the task with サンプリング (Sampling)。 User context：会話デザイナーは、同じ旅行プロンプトを1つのランダムシードと1セットのサンプリングルールで実行します。答えはそのルール内で変わる可能性があります。常に最も可能性の高いトークンを選ぶことは、サンプリングではなく貪欲デコーディングです。 AI method or concept：サンプリング (Sampling)。 Why it fits：トークン生成の変動が偶然によってどれだけ変わるかを制御する場合にこの用語を使用してください。 Do not use it when：サンプリングによって事実がより正確になるとか、回答を検証する必要がなくなると言わないでください。 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)：その情報源にとって公式です。他のプラットフォームやチームはその用語を別の方法で使用する場合があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.