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# Échantillonnage et décodage

> Comment les stratégies de décodage et les pénalités façonnent les sorties du modèle.

Le décodage détermine comment choisir le jeton suivant à partir des probabilités du modèle.

## Paramètres courants

| Paramètre | Rôle | Remarques |
| - | - | - |
| `temperature` | Contrôle global du caractère aléatoire | Le paramètre le plus souvent réglé en premier |
| `top_p` | Limite la masse de probabilité cumulée | Souvent associé à une température modérée |
| `top_k` | Limite le choix aux jetons les plus probables | Pas disponible chez tous les fournisseurs |
| `frequency_penalty` | Décourage la répétition de jetons ou d’expressions | Aide à réduire les boucles répétitives |
| `presence_penalty` | Encourage l’introduction de nouveaux jetons ou sujets | Utile pour explorer plus largement |
| `repetition_penalty` | Pénalise les motifs de texte répétés (selon le fournisseur et le modèle) | Objectif similaire, mais sémantique d’implémentation différente |

## Préréglages courants

| Cas d’utilisation | Profil suggéré |
| - | - |
| Extraction/classification déterministe | `temperature` basse (`0.0` à `0.2`), échantillonnage restreint |
| Réponse équilibrée de l’assistant | `temperature` moyenne (`0.3` à `0.7`), `top_p` proche de `0.9` à `1.0` |
| Génération créative | `temperature` plus élevée et échantillonnage plus large, avec une évaluation plus stricte |

## Échecs courants

* Trop aléatoire : faits incohérents et sorties structurées instables.
* Trop déterministe : réponses répétitives ou fades.
* Pénalités excessives : formulation maladroite et dérive du sujet.

## Conseils pratiques

1. Réglez le décodage pour chaque tâche, et non globalement.
2. Gardez des paramètres prudents pour l’extraction et les tâches JSON.
3. Pour les tâches créatives, augmentez progressivement l’aléatoire et évaluez les résultats avec une revue humaine.


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