2026-08-03-decoding-strategies-and-output-control-f02b3a54a7
디코딩 전략과 출력 제어
Machine Learning Mastery
편집자 요약
이 장은 모델의 입력 시퀀스 각 위치에서 반환되는 logits 벡터를 바탕으로 출력을 어떻게 선택하고 제어하는지 9개 부분으로 나누어 설명합니다. 구성에는 Greedy Decoding, Temperature Sampling, Top-k Sampling, Nucleus Sampling, Repetition Penalties, Beam Search, Stop Conditions, Structured Output Constraints가 포함됩니다.
인사이트
생성형 AI를 다룰 때는 모델이 다음 토큰을 어떻게 고르는지 이해해야 출력 품질을 조절할 수 있습니다. Greedy, sampling, beam search의 차이를 비교해 보고 간단한 예제로 결과를 직접 확인해 보는 것이 좋습니다.
댓글
댓글을 불러오는 중…