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Campionamento

Sampling

Il campionamento è il modo in cui un modello linguistico sceglie la parola successiva tra le tante possibili. A ogni passo il modello non produce una sola risposta certa, ma una distribuzione di probabilità su tutti i token candidati: "gatto" 40%, "cane" 25%, "cavallo" 10% e così via. Il campionamento è l'atto di pescare da questo sacchetto pesato. È come lanciare dei dadi truccati in cui le facce più probabili escono più spesso, ma non sempre. Alzando o abbassando la casualità si ottengono testi più creativi e imprevedibili oppure più prudenti e ripetitivi. Le tecniche come top-p, top-k e temperatura sono tutte varianti di come si effettua questo prelievo.

Definizione

Il campionamento conta perché determina il carattere di un output: due chiamate identiche possono dare risposte diverse. Regolarlo bene è la differenza tra un assistente noioso e uno vivace, o tra affidabilità e allucinazioni.

Termini correlati

• Top-p (nucleus sampling)
• Top-k
• Temperature
• Decodifica greedy
• Beam search (ricerca a fascio)

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

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