Bir LLM, her seferinde bir jetonla metin üretir. Bu belirteçler tek bir karakteri, kelimeyi veya bir ifadenin bir kısmını temsil edebilir. Tutarlı bir metin dizisi oluşturmak için model, üretilme olasılığı en yüksek olan bir sonraki jetonu tahmin eder. Bu tahminler önceki kelimelere ve her potansiyel tokene atanan olasılık puanlarına dayanmaktadır.
Örneğin “En sevdiğim tropik meyveler __” cümlesi ile. LLM, cümleyi “mango”, “lychee”, “papaya” veya “durian” jetonlarıyla tamamlamaya başlayabilir ve her jetona bir olasılık puanı verilir. Aralarından seçim yapılabilecek bir dizi farklı token olduğunda SynthID, çıktının kalitesinden, doğruluğundan ve yaratıcılığından ödün vermeyeceği durumlarda tahmin edilen her tokenin olasılık puanını ayarlayabilir.
Bu süreç oluşturulan metin boyunca tekrarlanır, böylece tek bir cümle on veya daha fazla düzeltilmiş olasılık puanı içerebilir ve bir sayfa yüzlerce içerebilir. Her iki modelin kelime seçimlerine ilişkin puanların son modeli, düzeltilmiş olasılık puanlarıyla birleştiğinde filigran olarak kabul edilir.
