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# サンプリングとデコード

> デコード戦略とペナルティがモデル出力に与える影響。

デコードでは、モデルの確率分布から次のトークンをどのように選ぶかを決定します。

## よく使う制御項目

| 制御項目 | 目的 | 備考 |
| - | - | - |
| `temperature` | ランダム性の全体的な制御 | 最初に調整することが多い項目 |
| `top_p` | 累積確率質量を制限 | 中程度のtemperatureと組み合わせることが多い |
| `top_k` | 上位K個のトークンに選択肢を制限 | すべてのプロバイダーで使えるわけではありません |
| `frequency_penalty` | トークンやフレーズの繰り返しを抑制 | 同じ表現が続くループの抑制に役立つ |
| `presence_penalty` | 新しいトークンや話題の導入を促進 | 幅広い探索に役立つ |
| `repetition_penalty` | 繰り返されるテキストパターンにペナルティ（プロバイダー/モデルによる） | 目的は似ているが、実装上の意味は異なる |

## よくあるプリセット

| 用途 | 推奨プロファイル |
| - | - |
| 決定的な抽出/分類 | `temperature`低め（`0.0`～`0.2`）、選択範囲を狭める |
| バランスの取れたアシスタント出力 | `temperature`中程度（`0.3`～`0.7`）、`top_p`は`0.9`～`1.0`付近 |
| 創作的な生成 | `temperature`を上げ、サンプリング範囲を広げつつ、評価を厳格にする |

## よくある失敗

* ランダム性が高すぎる：事実が一貫せず、構造化出力が不安定になる。
* 決定性が高すぎる：回答が繰り返しになったり、単調になったりする。
* ペナルティが強すぎる：不自然な表現や話題の脱線が起きる。

## 実践的なヒント

1. デコードは全体ではなくタスクごとに調整します。
2. 抽出やJSONタスクでは控えめな設定を使います。
3. 創作的なタスクでは、ランダム性を少しずつ上げ、人によるレビューで評価します。


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