Sampling
Amostragem
Amostragem significa escolher a próxima peça de texto (token) de uma lista de escolhas possíveis e suas probabilidades. O modelo nem sempre escolhe a mais provável.
Outro exemplo
Um designer de conversas executa o mesmo prompt de viagem com uma semente aleatória e um conjunto de regras de amostragem. As respostas podem variar dentro dessas regras. Sempre escolher o token mais provável é decodificação gananciosa, não amostragem.
Partes principais
- 01probabilidades de tokens
- 02política de amostragem
- 03Semente aleatória
Use-o quando
Use este termo quando você controla quanto a geração de tokens pode variar por acaso.
Não o use quando
Não diga que a amostragem torna os fatos mais precisos ou elimina a necessidade de testar respostas.
Nome usado no código
sample(next_token_distribution) Antes de lançar
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 Amostragem (Sampling). User context: Um designer de conversas executa o mesmo prompt de viagem com uma semente aleatória e um conjunto de regras de amostragem. As respostas podem variar dentro dessas regras. Sempre escolher o token mais provável é decodificação gananciosa, não amostragem. AI method or concept: Amostragem (Sampling). Why it fits: Use este termo quando você controla quanto a geração de tokens pode variar por acaso. Do not use it when: Não diga que a amostragem torna os fatos mais precisos ou elimina a necessidade de testar respostas. 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): É oficial para essa fonte. Outras plataformas ou equipes podem usar o termo de outra maneira. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Conferir este pedido
Review how Amostragem (Sampling) is used now. Definition: Amostragem significa escolher a próxima peça de texto (token) de uma lista de escolhas possíveis e suas probabilidades. O modelo nem sempre escolhe a mais provável. 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.