Это понятие — ключевая техника генерации в нейросетях и больших языковых моделях, отвечающая за процесс выбора следующего токена или элемента на каждом шаге генерации. Сэмплинг определяет, будет ли модель следовать наиболее вероятному пути (жадный подход) или вводить элемент случайности для разнообразия результатов.
В зависимости от настроек (температура, top-k, top-p) сэмплинг может давать как максимально предсказуемые, так и креативные, неожиданные варианты текста или изображения. От корректного выбора способа сэмплинга зависит качество, смысл и стиль генерируемого ответа.
Пример:
Для написания технической инструкции используют строгий сэмплинг с низкой температурой; для генерации идей для слоганов — более свободный сэмплинг с высоким top-p.
Когда использовать:
При генерации любого вариативного текста, кода или изображения с помощью нейросети, если требуется контролировать баланс между надёжностью и креативностью.