Süni intellekt modellərində çıxışın generasiyası prosesi, son mətnin keyfiyyətini və dəqiqliyini müəyyən edən dekodlaşdırma strategiyaları toplusuna əsaslanır. Bu proses, giriş ardıcıllığındakı hər bir mövqe üçün model tərəfindən qaytarılan "logitlərin" analizi ilə başlayır.
Bu bölmədə Greedy Decoding, Temperature Sampling, Top-k metodları və Nucleus Sampling kimi mühüm üsullar nəzərdən keçirilir. Bundan əlavə, modelin çıxışı üzərində daha dəqiq nəzarəti təmin etmək üçün Repetition Penalties, Beam Search, habelə dayanma şərtlərinin və strukturlaşdırılmış məhdudiyyətlərin tətbiqi kimi daha qabaqcıl konsepsiyalar araşdırılır.