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在自然语言处理（NLP）领域，特别是在使用神经网络模型进行文本生成时，do_sample是一个常见的参数，用于控制模型生成文本的方式。具体来说，do_sample参数决定模型是否采用随机采样（sampling）的方式来生成下一个词，还是仅仅选择最有可能的词。

• 当 do_sample=False 时，模型将采用贪心搜索（Greedy Search）策略。这意味着在每一个时间步，模型都会选择具有最高概率的下一个词。这种方法简单快速，但可能会导致生成的文本过于保守，缺乏多样性，因为总是选择最可能的选项，可能会错过一些虽然概率较低但能产生更有趣或更合理文本的词。
• 当 do_sample=True 时，模型会根据词的概率分布进行随机采样。在每个时间步，下一个词的选择是基于其预测概率的随机过程。这增加了生成文本的多样性和创造性，因为即使概率较低的词也有机会被选中。为了控制这种随机性，通常还会配合使用其他参数，如temperature、top_k和top_p等，来调整采样的范围和概率分布。

例如，在以下代码片段中：

generate_kwargs={"temperature": 0.7, "do_sample": True}

do_sample被设置为True，意味着文本生成将采用随机采样方式，而temperature参数则会影响采样时概率分布的形状，从而影响生成文本的多样性。较高的temperature值会使分布更加均匀，增加随机性；较低的temperature值会使分布更加尖锐，减少随机性，更倾向于选择高概率的词。

（注：本答案来自通义千问）