大型语言模型（LLM）的输出表现出可变性，并非源于不可预测性，而是因为其设计故意融入了采样策略。虽然常被误解为选择“最合适”的下一个词，但LLM实际上会生成一个概率分布，涵盖所有可能的词元。然后，解码策略从该分布中选择一个词元，这可以是确定性的（贪婪解码）或概率性的（采样）。采样常用于面向用户的应用程序，以产生更多样化、不重复的响应，理解这一过程是控制AI输出的关键。 AI
影响 理解LLM采样策略对于开发者和用户更好地控制和解读AI生成的内容至关重要。
排序理由 该条目解释了LLM行为的一个技术方面，而不是宣布一项新进展。
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