Échantillonnage Top-p

Outcome: Complete the task with Échantillonnage Top-p (Top-p Sampling). User context: Les probabilités du prochain jeton s'additionnent pour atteindre 1,0, et un ingénieur fixe top-p à 0,9. Seul le plus petit groupe atteignant 0,9 peut être choisi. Contrairement à top-k, ce groupe n’a pas un nombre fixe de jetons. AI method or concept: Échantillonnage Top-p (Top-p Sampling). Why it fits: Utilisez ce terme lorsque la chance cumulative établit une limite changeante sur les prochains jetons possibles. Do not use it when: N'appelez pas top-p un score de qualité ou une limite de confiance pour toute la réponse. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): C'est officiel pour cette source. D'autres plateformes ou équipes peuvent utiliser le terme d'une autre manière. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.