🎯 Definicja
Top P, znany również jako nucleus sampling, to technika generowania tekstu wykorzystywana w dużych modelach językowych (LLM), polegająca na ograniczaniu zbioru możliwych tokenów do takiego, który zawiera tylko te tokeny, których łączne prawdopodobieństwo przewyższa zadany próg p (np. 0.9). Spośród tego podzbioru token wybierany jest losowo — zamiast zawsze wybierać najbardziej prawdopodobny token.
🔑 Kluczowe punkty
- Top P to probabilistyczna metoda generowania tekstu o większej różnorodności niż deterministiczne podejścia.
- Działa dynamicznie — liczba rozważanych tokenów zmienia się w zależności od ich skumulowanej sumy prawdopodobieństw.
- Parametr p kontroluje zakres „nukleusa” — im niższy, tym mniej tokenów w grze.
- Alternatywą dla Top P jest Top K, gdzie liczba tokenów jest stała.
- Często używany w połączeniu z temperaturą (temperature) dla lepszej kontroli.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
🔢 Jak działa Top P
Podczas generowania kolejnego tokena model przypisuje wszystkim możliwym tokenom prawdopodobieństwo. Te tokeny są sortowane malejąco względem prawdopodobieństwa, a następnie tworzony jest podzbiór, w którym suma prawdopodobieństw przekracza np. 90% (p = 0.9). Losowy token z tego podzbioru jest następnie wybierany do wstawienia w wygenerowany tekst.
Ilustracja działania
Jeśli model przypisuje tokenom następujące prawdopodobieństwa:
| Token | Prawdopodobieństwo |
|---|---|
| A | 0.40 |
| B | 0.25 |
| C | 0.15 |
| D | 0.05 |
| E | 0.04 |
| F | 0.03 |
| … | … |
Dla Top P = 0.9, do puli wybieranych tokenów trafią tokeny A, B, C oraz D (łącznie 0.85), a prawdopodobnie także E (przekraczając 0.9). Spośród nich nastąpi losowy wybór kolejnego tokena.
⚙️ Różnica między Top P a Top K
| Cecha | Top P | Top K |
|---|---|---|
| Zakres tokenów | Zmienny | Stały |
| Kryterium odcięcia | Suma prawdopodobieństw ≥ p | K największych prawdopodobieństw |
| Elastyczność | Większa | Mniejsza (stałe K) |
Top P jest bardziej dynamiczny i dostosowuje się do kontekstu modelu — jeśli jedna opcja dominuje, puli losowania będzie mniej tokenów; jeśli rozkład jest równy, pula się rozszerza. Daje to bardziej naturalne, kontekstowe odpowiedzi, bez „zabetonowanego wyboru”.
🧮 Wpływ temperatury
Technikę Top P można łączyć z modyfikacją tzw. temperatury (temperature), która wpływa na „ostrość” rozkładów prawdopodobieństwa przed wykonaniem sampling’u. Im wyższa temperatura (np. 1.2), tym bardziej płaski rozkład (większa losowość), a wartości poniżej 1 (np. 0.7) wzmacniają wybór tokenów o wyższym prawdopodobieństwie.
💡 Przykład zastosowania
Podczas generowania tekstu na potrzeby aplikacji chatbotowej w e-commerce (np. obsługa klienta), Top P sampling z wartością 0.9 pozwala uzyskać odpowiedzi zróżnicowane i ludzkie w tonie — w odróżnieniu od deterministycznych i często powtarzalnych odpowiedzi, które daje greedy decoding. Łącząc to z umiarkowaną temperaturą (ok. 0.8), można osiągnąć balans między kreatywnością a spójnością wypowiedzi, co zwiększa jakość UX.
📌 Źródła
[1] Hugging Face — Top-K sampling and Top-P (nucleus) sampling: https://huggingface.co/blog/how-to-generate
[2] OpenAI Cookbook – Sampling Techniques: https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_sample_from_GPT.md
[3] Google Research Blog – Better Language Models and Their Implications: https://huggingface.co/blog/how-to-generate#top-k-top-p-sampling
👽 Brudnopis
- Top P = nucleus sampling
- Wybierana zmienna liczba tokenów, których suma prawdopodobieństw ≥ p (np. 0.9)
- Działa lepiej niż greedy lub tylko Top K przy bardziej kreatywnych/otwartych zadaniach
- Stosować w generowaniu dialogów, tekstów fiction, content marketing
- W połączeniu z temperature → lepsze dopasowanie
- Dobrze się skaluje do złożonych promptów, większa naturalność językowa niż deterministic
- Elastyczne — pozwala modelowi „być kreatywnym”, ale w ramach probabilistycznych granic