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# Amostragem e decodificação

> Como estratégias de decodificação e penalidades moldam as saídas do modelo.

A decodificação determina como escolher o próximo token a partir das probabilidades do modelo.

## Controles comuns

| Controle | Finalidade | Observações |
| - | - | - |
| `temperature` | Controle global da aleatoriedade | Geralmente é o primeiro parâmetro ajustado |
| `top_p` | Restringe a massa de probabilidade acumulada | Muitas vezes combinado com temperatura moderada |
| `top_k` | Restringe a seleção aos tokens mais prováveis | Não está disponível em todos os provedores |
| `frequency_penalty` | Desestimula a repetição de tokens ou frases | Ajuda a reduzir ciclos repetitivos |
| `presence_penalty` | Incentiva a introdução de novos tokens ou tópicos | Útil para explorar mais possibilidades |
| `repetition_penalty` | Penaliza padrões de texto repetidos (depende do provedor/modelo) | Objetivo semelhante, mas com semântica de implementação diferente |

## Predefinições comuns

| Caso de uso | Perfil sugerido |
| - | - |
| Extração/classificação determinística | `temperature` baixa (`0.0` a `0.2`), amostragem restrita |
| Resposta equilibrada do assistente | `temperature` média (`0.3` a `0.7`), `top_p` próximo de `0.9` a `1.0` |
| Geração criativa | `temperature` mais alta e amostragem mais ampla, com avaliação mais rigorosa |

## Padrões de falha

* Aleatoriedade excessiva: fatos inconsistentes e saídas estruturadas instáveis.
* Determinismo excessivo: respostas repetitivas ou sem vivacidade.
* Penalidades excessivas: texto artificial e desvio do tema.

## Recomendações práticas

1. Ajuste a decodificação por tarefa, não de forma global.
2. Mantenha configurações conservadoras para tarefas de extração e JSON.
3. Em tarefas criativas, aumente a aleatoriedade aos poucos e avalie os resultados com revisão humana.


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