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生成AI基礎

Top-p (Nucleus Sampling)とは?

読み: トップピー英語: Top-p / Nucleus Sampling

LLMが次のトークンを選ぶときに、累積確率がpを超えるまでの上位候補だけからサンプリングする手法。

詳しい解説

Top-p (Nucleus Sampling) は、LLM が次のトークンを選ぶ際、確率の高い順にトークンを並べ、累積確率が p に達するまでの上位候補だけを選択肢として残す手法です。

例えば p=0.9 なら、累積確率が 90% に達するまでの少数の候補だけが残り、極端に確率の低い (突飛な) トークンは除外されます。 結果として「適度に多様だが破綻しにくい」出力が得られるため、Temperature とセットで品質チューニングに使われます。

一般的には Temperature を主軸に調整し、Top-p は 0.9〜1.0 で固定するか、両方併用しないでどちらか片方で制御する設計が推奨されます。

関連用語

TemperatureLLMの出力ランダム性を制御するパラメータ。値が高いほど多様で創造的、低いほど決定論的な出力になります。LLM (大規模言語モデル)数十億〜数兆パラメータ規模で訓練された大規模なニューラルネットワーク言語モデル。生成AIの中核技術。

この分野を学べる生成AIスクール

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