샘플링

Outcome：Complete the task with 샘플링 (Sampling)。 User context：대화 설계자는 동일한 여행 프롬프트를 하나의 랜덤 시드와 하나의 샘플링 규칙 세트로 실행합니다. 답변은 그 규칙 내에서 달라질 수 있습니다. 항상 가장 가능성이 높은 토큰을 선택하는 것은 탐욕적 디코딩이지 샘플링이 아닙니다. AI method or concept：샘플링 (Sampling)。 Why it fits：토큰 생성이 우연에 의해 얼마나 변할 수 있는지를 제어할 때 이 용어를 사용하세요. Do not use it when：샘플링이 사실을 더 정확하게 만들거나 답변 테스트 필요를 제거한다고 말하지 마세요. 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)：해당 출처에 대해 공식적인 것입니다. 다른 플랫폼이나 팀은 그 용어를 다른 방식으로 사용할 수 있습니다. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.