🎯 Definicja
Top-K to technika próbkowania używana w trakcie generowania odpowiedzi przez modele językowe (np. GPT, BERT), która ogranicza wybór słów do tylko K najbardziej prawdopodobnych opcji, zgodnie z rozkładem prawdopodobieństwa wyjściowego modelu. Pozwala to poprawić spójność i jakość odpowiedzi, eliminując mało prawdopodobne (często przypadkowe lub nonsensowne) kontynuacje tekstu.
🔑 Kluczowe punkty
- 🔢 Parametr K określa liczbę najlepszych słów branych pod uwagę przy generowaniu kolejnego tokena.
- 🎯 Zwiększa trafność logiczną i spójność odpowiedzi przez ograniczenie przestrzeni wyboru.
- 🎲 Jest jedną z metod tzw. probabilistycznego dekodowania, obok np. top-p (nucleus sampling) czy klasycznego greedy search.
- 📉 Gdy K jest małe – odpowiedzi są bardzo przewidywalne; przy dużym K – zbliżamy się do pełnego samplingowania (bardziej kreatywne).
- 🤖 Używana powszechnie w systemach NLP: czatbotach, tłumaczeniach maszynowych, generowaniu tekstu.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
W klasycznym generowaniu tekstu model predykcyjny (np. LLM) oblicza rozkład prawdopodobieństwa dla wszystkich słów w słowniku jako kolejne możliwe tokeny.
Top-K Sampling działa tak:
- Model generuje rozkład prawdopodobieństwa dla wszystkich tokenów.
- Wybieranych jest tylko K najbardziej prawdopodobnych tokenów.
- Następnie model losuje jeden token z tego ograniczonego zestawu (zachowując proporcje prawdopodobieństw wewnątrz Top-K).
- Proces powtarza się słowo po słowie do końca tekstu albo osiągnięcia limitu.
Porównanie metod dekodowania
| Metoda | Opis | Zalety | Wady |
|---|---|---|---|
| Greedy Search | Wybiera zawsze najbardziej prawdopodobny token | Deterministyczny, szybki | Mało kreatywny, zacinanie |
| Beam Search | Przeszukuje wiele ścieżek równocześnie | Lepsza struktura | Duże koszty obliczeniowe |
| Top-K Sampling | Losuje spośród K najlepszych | Kontrolowana kreatywność | Wybór K wpływa na zachowanie |
| Top-P (nucleus) | Losuje spośród tokenów aż do progu p | Dynamiczne – mniej sztywne | Trudniejsze do regulacji |
💡 Przykład zastosowania
Model LLM generuje następne słowo po frazie:
“Chmura obliczeniowa pozwala na…”
Model przypisuje prawdopodobieństwo 0.32 dla „skalowanie”, 0.27 dla „przechowywanie”, 0.12 dla „automatyzację”, oraz 0.01 dla „makaron”.
Dla:
- K = 2 → do wyboru tylko „skalowanie”, „przechowywanie”
- K = 3 → także „automatyzację”
- K = 50 → także „makaron” (ale inne mniej sensowne tokeny też się pojawiają → ryzyko halucynacji)
W praktyce – frontend AI (np. ChatGPT) ustawia K w zakresie od 40 do 200 w zależności od modelu i parametru temperature.
# Pseudokod użycia Top-K w API modelu językowego
generate_text(prompt="Once upon a time,", top_k=50, temperature=0.8)📌 Źródła
- https://huggingface.co/blog/how-to-generate
- https://openai.com/research
- https://arxiv.org/abs/1904.09751
- https://towardsdatascience.com/how-to-sample-from-language-models-682bceb97277
👽 Brudnopis
- Top-K = ograniczenie search space → większa kontrola nad generowaniem
- Dobór K wpływa na balans: powtarzalność vs. kreatywność
- Często łączone z
temperaturedla lepszego wpływu na “chaos” generowania - Systemy wykorzystują też kombinacje: np. Top-K + Top-P
- OpenAI API stosuje sampling domyślnie z top_p + temperature, ale top_k też możliwy w innych silnikach