Sampling-ul (eșantionarea) este un proces fundamental în învățarea automată, statistică și procesarea semnalelor, care presupune selectarea unui subset reprezentativ de date dintr-un set mai mare. Scopul este de a reduce volumul de date procesate sau de a construi modele eficiente, păstrând în același timp caracteristicile esențiale ale întregului set.
În inteligența artificială, sampling-ul este folosit în diverse contexte, precum:
Alegerea datelor pentru antrenarea modelelor (eșantionare aleatoare, stratificată etc.)
Generarea de texte sau imagini în modele generative (sampling din distribuții probabilistice)
Reducerea costurilor de procesare sau colectare a datelor
Tehnici avansate, precum temperature sampling, top-k sampling sau nucleus sampling, sunt utilizate pentru a controla diversitatea și coerența răspunsurilor generate de modelele mari de limbaj, asigurând un echilibru între creativitate și relevanță.
