تعتمد عملية توليد المخرجات في نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعة من استراتيجيات فك التشفير التي تحدد جودة النص النهائي ودقته. وتبدأ هذه العملية بتحليل قيم "logits" التي يرجعها النموذج لكل موضع في تسلسل الإدخال.
يتناول هذا القسم تقنيات محورية مثل فك التشفير الجشع (Greedy Decoding)، وأخذ عينات درجة الحرارة (Temperature Sampling)، وطرق Top-k، وأخذ عينات النواة (Nucleus Sampling). بالإضافة إلى ذلك، يتم استكشاف مفاهيم أكثر تقدمًا مثل عقوبات التكرار (Repetition Penalties)، والبحث الشعاعي (Beam Search)، وتطبيق شروط الإيقاف والقيود الهيكلية لتحقيق تحكم أكثر دقة في مخرجات النموذج.