Sun'iy intellekt modellarida natijani shakllantirish jarayoni yakuniy matnning sifati va aniqligini belgilovchi dekodlash strategiyalari to'plamiga asoslanadi. Ushbu jarayon kirish ketma-ketligidagi har bir pozitsiya uchun model tomonidan qaytarilgan "logitlar" tahlilidan boshlanadi.
Ushbu bo'limda Greedy Decoding, Temperature Sampling, Top-k usullari va Nucleus Sampling kabi muhim texnikalar ko'rib chiqiladi. Bundan tashqari, model natijasini yanada aniqroq nazorat qilish uchun Repetition Penalties, Beam Search hamda to'xtash shartlari va tarkibiy cheklovlarni qo'llash kabi ilg'or tushunchalar tadqiq etiladi.