एन्ट्रॉपी-आधारित सैंपलिंग एन्ट्रॉपी सिद्धांत पर आधारित एक सैंपलिंग तकनीक है, जिसका उपयोग भाषा मॉडल द्वारा पाठ निर्माण में विविधता और सटीकता को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है। यह तकनीक संभाव्यता वितरण के एन्ट्रॉपी और प्रसरण एन्ट्रॉपी की गणना करके मॉडल की अनिश्चितता का मूल्यांकन करती है, जिससे मॉडल स्थानीय इष्टतम या अत्यधिक आत्मविश्वास में फंस सकता है, तब सैंपलिंग रणनीति को समायोजित किया जाता है। यह विधि मॉडल आउटपुट की नीरस पुनरावृत्ति से बचने में मदद करती है, साथ ही मॉडल की अनिश्चितता अधिक होने पर आउटपुट की विविधता को बढ़ाती है।