Sampling, ou amostragem, é uma forma de selecionar uma opção aleatoriamente segundo uma distribuição de probabilidades. Em modelos generativos, esse processo pode escolher o próximo token entre várias alternativas em vez de selecionar sempre a opção de maior pontuação.
Como funciona
O modelo calcula pontuações para possíveis próximos tokens e as transforma em uma distribuição. O método de amostragem usa essa distribuição para selecionar um token. A saída escolhida passa então a fazer parte do contexto para a próxima etapa da geração.
A distribuição pode ser modificada antes da escolha. Temperatura altera o grau de concentração das probabilidades; top-k limita a seleção às opções mais bem pontuadas; top-p seleciona um conjunto cujo total de probabilidade atende a um limite configurado. As regras exatas dependem da implementação do provedor ou biblioteca, então é importante consultar a documentação usada no projeto.
Sampling pode fazer com que a mesma instrução produza respostas diferentes em execuções distintas. Isso pode ser útil para gerar alternativas, mas atrapalhar quando a aplicação exige respostas idênticas ou um formato estritamente previsível. Além disso, a amostragem não torna uma resposta mais correta: ela apenas participa da seleção do próximo token.
Exemplo prático
Uma equipe usa um modelo para sugerir nomes para uma campanha. A amostragem permite que o sistema explore opções diferentes em vez de repetir sempre a mesma alternativa mais provável. A equipe pode revisar e escolher uma sugestão, em vez de tratar a primeira saída como uma decisão final.
Em um fluxo que gera JSON para outro serviço, a prioridade pode ser consistência. A equipe testa se o modo de geração, o prompt e os parâmetros produzem uma estrutura válida. Também pode usar validação no software para rejeitar conteúdo inválido, em vez de confiar apenas na configuração de amostragem.
Para comparar configurações, prepare um conjunto fixo de entradas e avalie as saídas por critérios definidos, como diversidade, aderência ao pedido e formato correto. Registre o modelo, o provedor e os parâmetros usados. Isso ajuda a explicar diferenças observadas durante testes e evita atribuir qualquer mudança somente ao sampling.
Para que serve
Sampling é usado em geração de texto, código, imagens e outras saídas em que há várias continuações possíveis. Pode favorecer diversidade em tarefas criativas ou explorar alternativas em protótipos. Em tarefas mais controladas, a equipe pode reduzir a aleatoriedade ou usar uma estratégia determinística, quando o sistema oferece essa opção.
A escolha depende do uso. Um assistente de brainstorming pode se beneficiar de variedade, enquanto um extrator de campos precisa produzir respostas fáceis de validar. Mesmo com baixa aleatoriedade, o modelo ainda pode cometer erros factuais ou interpretar mal o pedido.
Antes de alterar parâmetros, defina o que significa uma boa saída para o produto. Teste casos normais e casos de borda, verifique o impacto no formato e mantenha validações externas. A amostragem é uma parte do processo de decodificação, não substitui qualidade dos dados, bons prompts ou avaliação do modelo.
Diferença entre sampling e greedy decoding
Sampling escolhe entre opções usando uma distribuição e pode variar entre execuções. Greedy decoding escolhe a opção de maior pontuação em cada etapa. Essa escolha local pode ser mais previsível, mas não garante a melhor resposta global nem elimina erros.