Yapay zeka modellerinde çıktı üretme süreci, nihai metnin kalitesini ve doğruluğunu belirleyen bir dizi kod çözme stratejisine dayanır. Bu süreç, girdi dizisindeki her bir konum için model tarafından döndürülen "logit"lerin analiziyle başlar.
Bu bölümde; Açgözlü Kod Çözme (Greedy Decoding), Sıcaklık Örneklemesi (Temperature Sampling), Top-k yöntemleri ve Çekirdek Örneklemesi (Nucleus Sampling) gibi kilit teknikler incelenmektedir. Ayrıca, modelin çıktısı üzerinde daha kesin bir kontrol sağlamak amacıyla Tekrar Cezaları (Repetition Penalties), Işın Araması (Beam Search) ile durdurma koşullarının ve yapılandırılmış kısıtlamaların uygulanması gibi daha gelişmiş kavramlar da ele alınmaktadır.